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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.

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Revue
Sujet
Artificial Intelligence in Healthcare and Education
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.

3 498 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.
3 498 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 46 sur 70

Les étiquettes couvrent 44 des 3 498 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 3 498 des 3 498 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.

affvenueaboutnon étiqueté
Interoperability: A National Person-Centred View
Trevor Jamieson, Denise Zarn
2022· article· en· A Nudge Too Far? A Nudge at All? On Paying People to Be Healthy· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
affnon étiqueté
Safety and Precision AI for a Modern Digital Health System
Elizabeth M. Borycki, Linda Peute, Femke van Sinderen, David Kaufman, André Kushniruk
2024· review· en· Yearbook of Medical Informatics· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
affsans résuménon étiqueté
Corrigendum to “ChatGPT 3.5 and 4 provide mostly accurate information when answering patients’ questions relating to femoroacetabular impingement syndrome and arthroscopic hip surgery” [J ISAKOS (2024) 100376]
David Slawaska‐Eng, Yoan Bourgeault‐Gagnon, Dan Cohen, Thierry Pauyo, Étienne L. Belzile, Olufemi R. Ayeni
2025· erratum· en· Journal of ISAKOS Joint Disorders & Orthopaedic Sports Medicine· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
affaboutnon étiqueté
Can ChatGPT Grade Non-Native Academic English Writing?
Veronika Makarova, Zhi Li, Zhengxiang Wang
2024· book-chapter· en· Advances in educational technologies and instructional design book series· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
aboutno affsans résuménon étiqueté
IHE-Based Image Exchange in the Netherlands
Andries Hamster, Alex Settels, Maarten Festen
2022· article· en· Journal of Digital Imaging· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations

En coulisses: Sélection · Constats · À propos