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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
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Ordre
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Domaine
Revue
Sujet
Innovations in Medical 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.

6 256 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.
6 256 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 50 sur 126

Les étiquettes couvrent 27 des 6 256 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 6 256 des 6 256 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.

affaboutnon étiqueté
Evaluating medical grand rounds
Arthur I. Rothman, Gary Sibbald
2002· article· en· Journal of Continuing Education in the Health Professions· Medicine
prédiction machine:candidate · metaresearchconsensus · aucune
9
citations
afffundnon étiqueté
The Purpose, Design, and Promise of Medical Education Research Labs
Michael A. Gisondi, Sarah Michael, Simiao Li‐Sauerwine, Victoria Brazil, Holly Caretta‐Weyer, S. Barry Issenberg +5 autres
2022· article· en· Academic Medicine· Medicine
prédiction machine:candidate · metaresearchconsensus · aucune
9
citations
affnon étiqueté
The butterfly effect in clinical supervision
Jennifer M. Klasen, Lorelei Lingard
2021· letter· en· Perspectives on Medical Education· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
9
citations
affnon étiqueté
Knowledge Synthesis
Lauren A. Maggio, Aliki Thomas, Steven J. Durning
2018· other· en· Medicine
prédiction machine:candidate · metaresearchconsensus · aucune
9
citations
affvenueaboutnon étiqueté
A Diverging View of Role Modeling in Medical Education
Gurjit Sandhu, Jessica Rich, Christopher P. Magas, Gretchen Walker
2015· article· en· The Canadian Journal for the Scholarship of Teaching and Learning· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
9
citations
affnon étiqueté
Social constructs of curricular change
Shafik Dharamsi, D. Christopher Clark, M A Boyd, D D Pratt, Bevan Craig
2000· article· en· Journal of Dental Education· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
9
citations
affsans résuménon étiqueté
Context, curriculum and competence
Geoff Norman
2014· editorial· en· Advances in Health Sciences Education· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
9
citations
venueno affnon étiqueté
Building a Medical Education Outcomes Center: Development Study
Mark E. Rosenberg, Jacqueline L. Gauer, Barbara J. Smith, Austin Stair Calhoun, Andrew Olson, Emily Melcher
2019· article· en· JMIR Medical Education· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
9
citations
venueno affnon étiqueté
Curriculum Redesign in Veterinary Medicine: Part II
Maria L. Macik, Kristin P. Chaney, Jacqueline S. Turner, Kenita S. Rogers, Elizabeth M. Scallan, Jodi A. Korich +2 autres
2017· article· en· Journal of Veterinary Medical Education· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
9
citations

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