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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.

Exporter en CSVExporter en JSONRequête API

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
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Revue
Sujet
Radiomics and Machine Learning in Medical Imaging
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.

2 251 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.
2 251 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 33 sur 46

Les étiquettes couvrent 9 des 2 251 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 2 251 des 2 251 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
Comment on essd-2024-556
2025· peer-review· en· Medicine
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
0
citations
venueno affsans résuménon étiqueté
10.1016/b978-2-294-71497-9.00034-1
2000· book-chapter· en· Time to knit· Medicine
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · insufficient_payload
0
citations
aboutno affnon étiqueté
Comment on essd-2024-218
David Carlson
2024· peer-review· en· Medicine
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
0
citations
affnon étiqueté
Letter of thanks for <i>IJMSD</i>'s JCR debut in 2024
Xiaoting Rui, Marco Amabili, Peter Eberhard, Yonggang Huang
2024· article· en· International journal of mechanical system dynamics· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affsans résuménon étiqueté
Reply to Novkunskaya <i>et al</i>.
Aliya Izumi, Grace Lee, Lorena Montes, Dominique Vervoort
2025· article· en· European Journal of Cardio-Thoracic Surgery· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
fundno affsans résuménon étiqueté
309P Machine learning-based characterization of tumor-immune microenvironment at a spatial and multiplexed resolution in early breast cancer: A sub-study of the EORTC 10994/BIG 1-00 randomized phase III trial with long-term follow-up
Ioannis Zerdes, Alexios Matikas, Artur Mezheyeuski, Balázs Ács, Hemming Johansson, Georgios C. Manikis +11 autres
2023· article· en· Annals of Oncology· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affaboutnon étiqueté
Abstracts from the CanVECTOR 2022 Annual Conference October 14th, 2022
Miriam Kimpton, Zachary Liederman, Shannon M. Bates, Ed Conway, Susan R. Kahn, Paul Kim +23 autres
2022· article· en· Research and Practice in Thrombosis and Haemostasis· Medicine
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · insufficient_payload
0
citations
affsans résuménon étiqueté
2020 CAS Virtual Annual Meeting Abstracts
2020· article· en· Canadian Journal of Anesthesia/Journal canadien d anesthésie· Medicine
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · insufficient_payload
0
citations
affnon étiqueté
THUR 174 The magnify-ms study: mavenclad® tablets in active rms
Nicola De Stefano, Anat Achiron, Frederik Barkhof, Andrew Chan, Tobias Derfuß, Suzanne Hodgkinson +9 autres
2018· article· en· Journal of Neurology Neurosurgery & Psychiatry· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
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