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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
Langue
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Domaine
Revue
Sujet
Health Sciences Research 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.

2 679 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.
2 679 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 51 sur 54

Les étiquettes couvrent 60 des 2 679 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 2 679 des 2 679 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
The EXTRA Difference: Leadership Development
Jessica Kerr, Mary Ellen Jeans
2006· article· en· Nursing leadership· Health Professions
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
venueno affnon étiqueté
Ethics in publishing
John M. Fitzpatrick
2013· article· en· Canadian Urological Association Journal· Health Professions
prédiction machine:candidate · research_integrityconsensus · aucune
0
citations
afffundnon étiqueté
Advocacy in Outreach: A BHSc Outreach Case Competition 2023
Aashna Agarwal, Neil Lin, A Abdi
2023· article· en· Undergraduate Research in Natural and Clinical Science and Technology (URNCST) Journal· Health Professions
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
venueno affnon étiqueté
AMS Panel discussion on Undergraduate Research
Bianca Chauhan, Cory Laverty, Caroline Marful
2018· article· en· Inquiry Queen s Undergraduate Research Conference Proceedings· Health Professions
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affnon étiqueté
A letter to Denis Lynn
Patrick J. Keeling, Vittorio Boscaro, Floyd T. Bardell, Fabien Burki, cho anna, Elizabeth C. Cooney +42 autres
2020· letter· en· Aquatic Ecosystem Health & Management· Health Professions
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affnon étiqueté
Proficiency-based training: Parameters educators should consider
Ryan Brydges, Allison Kurahashi, Vera Brümmer, Lisa Satterthwaite, Roger Classen, Adam Dubrowski
2007· article· en· Journal of the American College of Surgeons· Health Professions
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
aboutno affnon étiqueté
Modul Sosialisasi Interprofession Education
2021· other· id· Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)· Health Professions
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affaboutnon étiqueté
Building Research Capacity Among Community College Nursing Faculty
Jennifer Innis, Jasmine Balakumaran, Roya Haghiri‐Vijeh, Michelle C. Hughes, Krista Kamstra‐Cooper, Audrey Kenmir +2 autres
2021· article· en· Journal of innovation in polytechnic education.· Health Professions
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations

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