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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
Neuroscience and Music Perception
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.

2 941 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.
2 941 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 32 sur 59

Les étiquettes couvrent 3 des 2 941 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 2 941 des 2 941 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
Lessons from the laboratory
Michael Schutz
2016· book-chapter· en· Cambridge University Press eBooks· Neuroscience
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
13
citations
affnon étiqueté
Passion, music, and psychological well-being
Merrick Powell, Kirk N. Olsen, Robert J. Vallerand, William Forde Thompson
2023· article· en· Musicae Scientiae· Neuroscience
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
13
citations
afffundnon étiqueté
What Makes Musical Prodigies?
Chanel Marion-St-Onge, Michael W. Weiss, Megha Sharda, Isabelle Peretz
2020· article· en· Frontiers in Psychology· Neuroscience
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
13
citations
affsans résuménon étiqueté
Discriminating the tempo variations of a musical excerpt
Simon Grondin, Martin Laforest
2004· article· en· Nippon Onkyo Gakkaishi/Acoustical science and technology/Nihon Onkyo Gakkaishi· Neuroscience
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
13
citations
affnon étiqueté
Music Listening, Emotion, and Cognition in Older Adults
Margherita Vincenzi, Enrico Sella, César F. Lima, Rossana De Béni, E. Glenn Schellenberg
2022· article· en· Brain Sciences· Neuroscience
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
12
citations
afffundnon étiqueté
Memory disorders and vocal performance
Simone Dalla Bella, Alexandra Tremblay‐Champoux, Magdalena Berkowska, Isabelle Peretz
2012· review· en· Annals of the New York Academy of Sciences· Neuroscience
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
12
citations
affnon étiqueté
Cross-modal melodic contour similarity
Jon B. Prince, Mark A. Schmuckler, William Forde Thompson
2009· article· en· Murdoch Research Repository (Murdoch University)· Neuroscience
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
12
citations
affsans résuménon étiqueté
Objective Measures of Auditory Scene Analysis
Robert P. Carlyon, Sarah K. Thompson, Antje Heinrich, Friedemann Pulvermüller, Matthew H. Davis, Yury Shtyrov +2 autres
2010· book-chapter· en· Neuroscience
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
12
citations

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