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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, Environment, Cognitive Aging
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.

1 205 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.
1 205 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 3 sur 25

Les étiquettes couvrent 6 des 1 205 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 1 205 des 1 205 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
Taking Systems Medicine to Heart
Kalliopi Trachana, Rhishikesh Bargaje, Gustavo Glusman, Nathan D. Price, Sui Huang, Leroy Hood
2018· review· en· Circulation Research· Environmental Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
37
citations
affsans résuménon étiqueté
The exposome of healthy and accelerated aging across 40 countries
Hernán Hernandez, Hernando Santamaría‐García, Sebastián Moguilner, Francesca R Farina, Agustina Legaz, Pavel Prado +34 autres
2025· article· en· Nature Medicine· Environmental Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
36
citations
venueno affsans résuménon étiqueté
The Exposome and Cardiovascular Health
Issam Motairek, Mohamed H. E. Makhlouf, Sanjay Rajagopalan, Sadeer Al‐Kindi
2023· review· en· Canadian Journal of Cardiology· Environmental Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
36
citations
affsans résuménon étiqueté
The Kingston Allergy Birth Cohort
Michelle L. North, Jeffrey R. Brook, Elizabeth Y. Lee, Vanessa Omana, Nadia M. Daniel, Lisa M. Steacy +3 autres
2017· article· en· Annals of Allergy Asthma & Immunology· Environmental Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
35
citations
affnon étiqueté
A matrix for bridging the epidemiology and risk assessment gap
Carol J. Burns, Judy S. LaKind, Donald R. Mattison, Cecilia S. Alcala, Francesca Branch, Juan Castillo +10 autres
2019· article· en· Global Epidemiology· Environmental Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
34
citations
affnon étiqueté
Birth Cohort Consortium of Asia
Reiko Kishi, Jun Jim Zhang, Eun‐Hee Ha, Pau‐Chung Chen, Ying Tian, Yankai Xia +16 autres
2017· article· en· Epidemiology· Environmental Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
32
citations
affnon étiqueté
The Brain Exposure Efficiency (BEE) Score
Mayuri Gupta, Thomas Bogdanowicz, Mark A. Reed, Christopher Barden, Donald F. Weaver
2019· article· en· ACS Chemical Neuroscience· Environmental Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
21
citations

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