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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
JMIR Medical Education
Sujet
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.

803 résultats · 1 filtre actif ·
Résultats par année
20082025
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.
803 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 3 sur 17

Les étiquettes couvrent 8 des 803 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 803 des 803 travaux de cette cohorte. Ces prédictions portent le statut machine_predicted_unvalidated. Le mode candidate est l'union; le consensus est l'intersection.

venueno affnon étiqueté
Teaching Telemedicine: The Next Frontier for Medical Educators
Maria Alcocer Alkureishi, G Lenti, Zi-Yi Choo, Jason Castaneda, George Weyer, Julie Oyler +1 autres
2021· article· en· JMIR Medical Education· Medicine
prédiction distillée:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
40
citations
venueno affnon étiqueté
Creation of a Student-Run Medical Education Podcast: Tutorial
Kevin J. Milligan, Robert Daulton, Zachary Taylor St Clair, Madison V. Epperson, Rachel Mackenzie Holloway, Jeffrey Schlaudecker
2021· article· en· JMIR Medical Education· Social Sciences
prédiction distillée:candidate · metaresearch+insufficient_payloadconsensus · aucune
35
citations
affvenuenon étiqueté
Social Media in Health Science Education: An International Survey
Elizabeth O'Sullivan, Emily Cutts, S Kavikondala, Alejandra Salcedo, Karan D’Souza, Martín Hernández-Torre +4 autres
2017· article· en· JMIR Medical Education· Social Sciences
prédiction distillée:candidate · metaresearch+stsconsensus · aucune
30
citations
venueno affnon étiqueté
Best Practices for Integrating Medical Students Into Telehealth Visits
Maria Wamsley, Laeesha N. Cornejo, Irina Kryzhanovskaya, Brian W Lin, Joseph Sullivan, Jordan Yoder +1 autres
2021· article· en· JMIR Medical Education· Medicine
prédiction distillée:candidate · metaresearch+insufficient_payloadconsensus · aucune
28
citations

En coulisses: Sélection · Constats · À propos