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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
Auteur ou autrice
Période
Ordre
Langue
Type
Domaine
Revue
Sujet
Health Literacy and Information Accessibility
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.

2 100 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.
2 100 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 26 sur 42

Les étiquettes couvrent 15 des 2 100 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 2 100 des 2 100 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.

affnon étiqueté
Commentary: Using Language to Improve Health
Jonah Berger, Grant Packard
2023· article· en· Journal of Service Research· Health Professions
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
fundno affsans résuménon étiqueté
New Directions for Health Literacy Research
Barry D. Weiss, Mary Ann Abrams, Elizabeth Mansfield, Kristine Sørensen
2023· article· en· HLRP Health Literacy Research and Practice· Health Professions
prédiction machine:candidate · metaresearchconsensus · aucune
4
citations
venueno affsans résuménon étiqueté
Élaborer de saines politiques gouvernementales
Lynn Chiarelli, Peggy Edwards
2006· article· fr· Canadian Journal of Public Health· Health Professions
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
3
citations
affnon étiqueté
HCMS
Hamman Samuel, Osmar R. Zai͏̈ane
2011· article· en· Health Professions
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
3
citations
aboutno affnon étiqueté
Health-literate healthcare organisations
Jürgen M. Pelikan
2019· book-chapter· en· Bristol University Press eBooks· Health Professions
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
3
citations
afffundaboutgemma · aucune catégoriegpt · aucune catégoriemodèles en accord
Factors influencing engagement and dietary behaviour change of mothers and their children in a blog-delivered healthy eating intervention: a process evaluation of a randomised controlled trial
Audrée‐Anne Dumas, Simone Lemieux, Annie Lapointe, Véronique Provencher, Julie Robitaille, Sophie Desroches
2020· article· en· Public Health Nutrition· Health Professions
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
3
citations
affnon étiqueté
On trust and trustworthiness: listening to community leaders
John Davids, Emma Maceda-Maria, Khanh Huyen Ho, Sophie Randall, Frances J. Feltner, Alma Manabat Parker
2023· article· en· Journal of Communications In Healthcare· Health Professions
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
3
citations

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