MétaCan
Menu
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
Breastfeeding Practices and Influences
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.

2 046 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.
2 046 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 29 sur 41

Les étiquettes couvrent 9 des 2 046 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 2 046 des 2 046 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.

aboutno affnon étiqueté
Lactation Specialist Self‐Study Series
2000· article· en· Journal of Midwifery & Women s Health· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
aboutno affnon étiqueté
A experiência do puerpério para as famílias: revisão integrativa
Fernanda Rios da Silva, Maria Ribeiro Lacerda, Ingrid Meireles Gomes, Adelita Gonzalez Martinez Denipote, Luciana Midori Teruya
2021· article· pt· Research Society and Development· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
aboutno affnon étiqueté
Breastfeeding practices
2019· dataset· en· Statistics Canada Dissemination· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affsans résuménon étiqueté
PROSPERED data dictionary- bbreaks 012019.pdf
Arijit Nandi, Ilona Vincent, Efe Atabay
2019· dataset· en· Harvard Dataverse· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
aboutno affnon étiqueté
Authors’ Note
Tasnim Nathoo, Aleck Ostry
2009· book-chapter· en· Medicine
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
0
citations
affsans résuménon étiqueté
Where Are We Going Wrong?
Sharanjit Kaur, Julie Smith-Fehr, Jana Stockham, Angela Bowen
2017· article· en· Clinical Lactation· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
aboutno affnon étiqueté
ALEITAMENTO MATERNO: DOS POVOS PRIMITIVOS ATÉ A ATUALIDADE
Lindynês Amorim de Almeida, Ana Mirelle dos Santos, Maria Caroline de Melo Silva, Milena Alícia da Silva Santos, Ana Maria Souza de Melo, Ana Carolina Santana Vieira
2023· book-chapter· pt· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
aboutno affnon étiqueté
BENEFÍCIOS DO ALEITAMENTO MATERNO PARA A MÃE E O BEBÊ
Barbara Vitória dos Santos Torres, Caroline Magna de Oliveira Costa, Diane Fernandes dos Santos, Jayane Omena de Oliveira, Jislene dos Santos Silva, Juliana Barbosa Valdevino de Oliveira +1 autres
2023· book-chapter· pt· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
fundvenueno affnon étiqueté
[sans titre]
Marjolaine Héon, Patrick Martin
2013· article· fr· Aporia· Medicine
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
0
citations
affnon étiqueté
Uvula
John H. Duffus, Michael Schwenk, Douglas M. Templeton
2017· dataset· en· IUPAC Standards Online· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
venueno affsans résuménon étiqueté
10.1016/j.ynpm.2015.07.002
2000· article· en· Time to knit· Medicine
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · insufficient_payload
0
citations
affnon étiqueté
Under WHO’s direction
Caroline Hyde Price
2001· article· en· Nursing Standard· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations

En coulisses: Sélection · Constats · À propos