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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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Revue
Sujet
Artificial Intelligence in Healthcare and 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.

3 498 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.
3 498 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 26 sur 70

Les étiquettes couvrent 44 des 3 498 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 3 498 des 3 498 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.

venueno affnon étiqueté
Artificial intelligence in neurosurgery
Anton Fomenko, Andrés M. Lozano
2019· article· en· University of Toronto Medical Journal· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
9
citations
venueno affnon étiqueté
One Hundred Years of Hypertension Research: Topic Modeling Study
Mustapha S. Abba, Chidozie Nduka, Seun Anjorin, Shukri F. Mohamed, Emmanuel Agogo, Olalekan A. Uthman
2022· article· en· JMIR Formative Research· Medicine
prédiction machine:candidate · metaresearch+bibliometricsconsensus · aucune
9
citations
affnon étiqueté
Exploring AI Hallucinations of ChatGPT
Adam Cheng, Vikhashni Nagesh, Susan Eller, Yiqun Lin
2025· article· en· Simulation in Healthcare The Journal of the Society for Simulation in Healthcare· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
8
citations
affvenueaboutnon étiqueté
Artificial intelligence in primary care practice
Stephanie Garies, Simon Liang, Karen Weyman, Steve Durant, Noor Ramji, Mo Alhaj +1 autres
2024· article· en· Canadian Family Physician· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
8
citations
affsans résuménon étiqueté
Advances in Artificial Intelligence
Luc Lamontagne, Mario Marchand
2006· book· en· Lecture notes in computer science· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
8
citations
affvenueaboutnon étiqueté
Healthcare AI: A Revised Quebec Framework for Nursing Education
Maggie Lattuca, Diane Maratta, Ute Beffert, Annie Chevrier, Laura R. Winer
2023· article· en· Quality Advancement in Nursing Education - Avancées en formation infirmière· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
8
citations

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