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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
Musculoskeletal pain and rehabilitation
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.

7 316 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.
7 316 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 26 sur 147

Les étiquettes couvrent 31 des 7 316 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 7 316 des 7 316 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
Predicting Readiness to Self-manage Pain
Heather D. Hadjistavropoulos, Joanne Karen Shymkiw
2007· article· en· Clinical Journal of Pain· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
51
citations
affsans résuménon étiqueté
Postural Control of the Lumbar Spine in Unstable Sitting
Richard Preuss, Sylvain Grenier, Stuart M. McGill
2005· article· en· Archives of Physical Medicine and Rehabilitation· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
51
citations
affsans résuménon étiqueté
Course and Prognostic Factors for Neck Pain in Workers
Linda Carroll, Sheilah Hogg‐Johnson, Pierre Côté, Gabrielle van der Velde, Lena W. Holm, Eugene J. Carragee +6 autres
2008· article· en· European Spine Journal· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
50
citations
afffundsans résuménon étiqueté
Validation of a novel sham cervical manipulation procedure
Howard Vernon, John J. Triano, J. Kim Ross, Steven Tran, David Soave, Maricelle Dinulos
2012· article· en· The Spine Journal· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
50
citations
affnon étiqueté
Compensation and Chronic Pain
R W Teasell
2001· review· en· Clinical Journal of Pain· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
50
citations
affnon étiqueté
Research Priorities and Methodological Implications
Linda Carroll, Eric L. Hurwitz, Pierre Côté, Sheilah Hogg‐Johnson, Eugene J. Carragee, Margareta Nordin +6 autres
2008· review· en· Spine· Medicine
prédiction machine:candidate · metaresearchconsensus · aucune
49
citations
afffundvenueaboutgemma · aucune catégoriegpt · aucune catégoriemodèles en accord
A cross-sectional study of pain status and psychological distress among individuals living with chronic pain: the Chronic Pain & COVID-19 Pan-Canadian Study
M. Gabrielle Pagé, Anaïs Lacasse, Lise Dassieu, Maria Hudspith, Gregg Moor, Kathryn S. Sutton +5 autres
2021· article· en· Health Promotion and Chronic Disease Prevention in Canada· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
49
citations

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