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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
Research Data Management Practices
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.

2 427 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.
2 427 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 5 sur 49

Les étiquettes couvrent 37 des 2 427 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 2 427 des 2 427 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.

venueno affnon étiqueté
Toward a Domain-Overarching Metadata Schema for Making Health Research Studies FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, and Reusable): Development of the NFDI4Health Metadata Schema
Haitham Abaza, Aliaksandra Shutsko, Sophie Anne Inès Klopfenstein, Carina Nina Vorisek, Carsten Oliver Schmidt, Claudia Brünings-Kuppe +24 autres
2025· article· en· JMIR Medical Informatics· Computer Science
prédiction machine:candidate · metaresearch+open_scienceconsensus · aucune
7
citations
affnon étiqueté
Transdisciplinary approaches to critical data studies
Ryan Burns, Blake Hawkins, Anna Lauren Hoffmann, Andrew Iliadis, Jim Thatcher
2018· article· en· Proceedings of the Association for Information Science and Technology· Computer Science
prédiction machine:candidate · metaresearch+stsconsensus · aucune
6
citations
affsans résuménon étiqueté
Research Data Management
Heather Ganshorn, Jennifer Abel
2024· book-chapter· en· Elsevier eBooks· Computer Science
prédiction machine:candidate · metaresearchconsensus · aucune
6
citations
affvenueaboutnon étiqueté
Ensuring the success of data sharing in Canada
David Moher, Kelly D. Cobey
2021· article· en· FACETS· Computer Science
prédiction machine:candidate · metaresearch+open_scienceconsensus · aucune
6
citations
affnon étiqueté
Exploring Data Provenance in Handwritten Text Recognition Infrastructure: Sharing and Reusing Ground Truth Data, Referencing Models, and Acknowledging Contributions. Starting the Conversation on How We Could Get It Done
Christel Annemieke Romein, Tobias Hodel, Femke Gordijn, Joris van Zundert, Alix Chagué, Milan van Lange +54 autres
2022· article· en· Data Archiving and Networked Services (DANS)· Computer Science
prédiction machine:candidate · metaresearch+open_scienceconsensus · aucune
6
citations
affnon étiqueté
Foreground Science Knowledge and Prospects
Aurélien A. Fraisse, J. C. Brown, Gregory Dobler, Jessie Dotson, B. T. Draine, P. C. Frisch +16 autres
2009· preprint· en· AIP conference proceedings· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
6
citations
affnon étiqueté
FAIRification of biomedical research data
K. Tai, Marcel L. Müller, Ulrich Mansmann, Anna Catharina Vieira Armond, Évelyne Decullier, Anne Le Louarn +4 autres
2025· article· en· Journal of Clinical Epidemiology· Computer Science
prédiction machine:candidate · metaresearch+open_scienceconsensus · metaresearch
6
citations
affvenuenon étiqueté
Mendeley Data
Michelle Swab
2016· article· fr· Journal of the Canadian Health Libraries Association / Journal de l Association de bilbiothèques de la santé du Canada· Computer Science
prédiction machine:candidate · open_science+insufficient_payloadconsensus · aucune
6
citations
venueno affnon étiqueté
Don't ask too much from data literacy
Nicolas Kayser-Bril
2016· article· en· The Journal of Community Informatics· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
6
citations
afffundvenueaboutnon étiqueté
Inter-institutional data-driven education research: consensus values, principles, and recommendations to guide the ethical sharing of administrative education data in the Canadian medical education research context
Lawrence Grierson, Alice Cavanagh, Alaa Youssef, Rachelle Lee-Krueger, Kestrel McNeill, Brenton Button +1 autres
2023· article· en· Canadian Medical Education Journal· Computer Science
prédiction machine:candidate · metaresearch+open_scienceconsensus · metaresearch
5
citations

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