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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
Biomedical Text Mining and Ontologies
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.

1 581 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.
1 581 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 4 sur 32

Les étiquettes couvrent 8 des 1 581 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 1 581 des 1 581 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.

affsans résuménon étiqueté
Biological Information Extraction and Co-occurrence Analysis
Georgios A. Pavlopoulos, Vasilis J. Promponas, Christos Ouzounis, Ioannis Iliopoulos
2014· review· en· Methods in molecular biology· Biochemistry, Genetics and Molecular Biology
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
43
citations
affnon étiqueté
The mouse pathology ontology, MPATH; structure and applications
Paul N. Schofield, John P. Sundberg, Beth A. Sundberg, Colin McKerlie, Georgios V. Gkoutos
2013· article· en· Journal of Biomedical Semantics· Biochemistry, Genetics and Molecular Biology
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
41
citations
affnon étiqueté
Past and future uses of text mining in ecology and evolution
Maxwell J. Farrell, Liam Brierley, Anna Willoughby, Andrew Yates, Nicole Mideo
2022· review· en· Proceedings of the Royal Society B Biological Sciences· Biochemistry, Genetics and Molecular Biology
prédiction machine:candidate · metaresearchconsensus · aucune
40
citations
afffundnon étiqueté
Machine Learning for Biomedical Literature Triage
Hayda Almeida, Marie‐Jean Meurs, Leila Kosseim, Greg Butler, Adrian Tsang
2014· article· en· PLoS ONE· Biochemistry, Genetics and Molecular Biology
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
40
citations
afffundnon étiqueté
Text-mining assisted regulatory annotation
Stein Aerts, Maximilian Haeussler, Steven Van Vooren, Obi L. Griffith, Paco Hulpiau, Steven J.M. Jones +2 autres
2008· article· en· Genome biology· Biochemistry, Genetics and Molecular Biology
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
37
citations
affnon étiqueté
Phenotyping: Targeting genotype's rich cousin for diagnosis
Gareth Baynam, Mark Walters, Peter Claes, Stefanie Kung, Peter N. Le Souëf, Hugh Dawkins +8 autres
2014· review· en· Journal of Paediatrics and Child Health· Biochemistry, Genetics and Molecular Biology
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
35
citations
affaboutnon étiqueté
Health Information Management: Changing with Time
Susan H. Fenton, Sze Choong Jonathan Low, Kathy Abrams, Kerryn Butler‐Henderson
2017· review· en· Yearbook of Medical Informatics· Biochemistry, Genetics and Molecular Biology
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
35
citations
affnon étiqueté
Scalable representations of diseases in biomedical ontologies
Stefan Schulz, Kent A. Spackman, Andrew James, Cristian Cocos, Martin Boeker
2011· article· en· Journal of Biomedical Semantics· Biochemistry, Genetics and Molecular Biology
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
34
citations
affnon étiqueté
Whither Knowledge Translation
Ian D. Graham, Jacqueline Tetroe
2007· letter· en· Nursing Research· Biochemistry, Genetics and Molecular Biology
prédiction machine:candidate · metaresearchconsensus · aucune
33
citations
affsans résuménon étiqueté
The IR Radlex Project: An Interventional Radiology Lexicon—A Collaborative Project of the Radiological Society of North America and the Society of Interventional Radiology
Sanjoy Kundu, Maxim Itkin, Debra A. Gervais, Venkataramu N. Krishnamurthy, Michael J. Wallace, John F. Cardella +2 autres
2008· editorial· en· Journal of Vascular and Interventional Radiology· Biochemistry, Genetics and Molecular Biology
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
32
citations

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