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Constructeur de cohorte

4 299 418 travaux, canadiens par l’une de quatre routes.

Chaque état de filtre est une URL; l’URL est la requête; la requête est citable via /q/⟨hash⟩. La page, l’API et l’export analysent les mêmes paramètres.

La cohorte courante, diffusée en continu depuis la base de données : toutes les colonnes des travaux, les étiquettes machine, les scores provisoires et l'état de validation de chaque rangée. Les exportations sont plafonnées à 100 000 rangées. Crée un lien /q/ permanent pour cette requête exacte. Les mêmes filtres produisent toujours le même lien, qui que soit le demandeur.

Terme de recherche
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Ordre
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Domaine
Revue
Sujet
Social Media in Health Education
Rétractation
Résumé
Source des données probantes
Devis d'étude
Accord des étiquettes
État des étiquettes

Les étiquettes directes de Codex et Gemma sont non validées et clairsemées. Les prédictions distillées couvrent la base complète et sont elles aussi non validées. Choisissez explicitement la source; l'absence d'une étiquette directe n'est jamais une étiquette négative.

affaffiliation
fundbailleur
venuerevue
aboutsujet

Les quatre voies se composent : exigez la voie du financement et excluez l'affiliation pour obtenir la strate financée-seulement qu'aucune base fondée sur l'affiliation ne voit jamais.

2 014 résultats · 1 filtre actif ·
Résultats par année
20002025
Date de publication
Catégories
Étiquettes machine · couverture clairsemée
Preuves
Langue
Type
Citations
Un travail non étiqueté est inconnu, pas un négatif. La couverture est rapportée à chaque requête.
2 014 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 25 sur 41

Les étiquettes couvrent 32 des 2 014 travaux de cette cohorte. Les autres sont non étiquetés, ce qui n'est pas une étiquette négative : la table des étiquettes est clairsemée aujourd'hui et s'enrichit au fil des rondes d'étiquetage.

Les prédictions distillées couvrent 2 014 des 2 014 travaux de cette cohorte. Ces prédictions portent le statut machine_predicted_unvalidated. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail (titre seulement); le volet Codex est un classifieur distillé et calibré. Le mode candidate est l'union; le consensus est l'intersection.

affsans résuménon étiqueté
Let’s Make Sure We Are Doing Authorship Right
J. Jaime
2020· editorial· en· Value in Health· Social Sciences
prédiction machine:candidate · metaresearch+research_integrityconsensus · aucune
2
citations
affnon étiqueté
Dementia Research Engagement on Social Media: A Content Analysis
Viorica Hrincu, Zijian An, Kenneth Joseph, Yu Fei Jiang, Elaine Shi, Julie M. Robillard
2022· article· en· Alzheimer s & Dementia· Social Sciences
prédiction machine:candidate · metaresearch+scholarly_communicationconsensus · aucune
2
citations
venueno affnon étiqueté
Novel Methods of Social Media Dissemination in Urology
Nikita Bhatt, Jeremy Yuen‐Chun Teoh, Vito Cucchiara, Esther García‐Rojo, Clàudia Mercader, Benjamin Pradère +2 autres
2023· article· en· Société Internationale d’Urologie Journal· Social Sciences
prédiction machine:candidate · scholarly_communicationconsensus · aucune
2
citations
afffundaboutnon étiqueté
Enabling Community Through Social Media
Anatoliy Gruzd, Caroline Haythornthwaite
2023· preprint· en· Social Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affnon étiqueté
Finding FOAM and not Froth
Heather Murray
2018· editorial· en· Canadian Journal of Emergency Medicine· Social Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affnon étiqueté
Influence of Twitter on Medication Prescriptions
Sai Soundarya Gorthi, Kartik K. Ganju, Alain Pinsonneault
2024· article· en· Proceedings of the ... Annual Hawaii International Conference on System Sciences/Proceedings of the Annual Hawaii International Conference on System Sciences· Social Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
affsans résuménon étiqueté
Social Aspects, Advocacy, and Organizations
Farheen Khan, Omer Jamal, Helen Dimaras
2024· book-chapter· en· Clinical ophthalmic oncology· Social Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
aboutno affnon étiqueté
SOCIAL MEDIA: #Boundaries: When patients become friends
Vanessa Slobogian, Jennifer Giles, Tiffany Rent
2017· article· en· DOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals)· Social Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
affvenueaboutnon étiqueté
Clinician's Commentary on Yoon et al.
Judy King
2017· letter· en· Physiotherapy Canada· Social Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations

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