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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
Mobile Health and mHealth Applications
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.

4 475 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.
4 475 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 58 sur 90

Les étiquettes couvrent 50 des 4 475 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 4 475 des 4 475 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.

affnon étiqueté
Health Apps by Design
Pannel Chindalo, Arsalan Karim, Ronak Brahmbhatt, Nishita Saha, Karim Keshavjee
2017· book-chapter· en· IGI Global eBooks· Health Professions
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
venueno affnon étiqueté
Technologies for Innovative Monitoring to Reduce Blood Pressure and Change Lifestyle Using Mobile Phones in Adult and Elderly Populations (TIM Study): Protocol for a Randomized Controlled Trial
Sandra Cristina Pereira Costa Fuchs, Erno Harzheim, Cirano Iochpe, Caroline Nespolo de David, Marcelo Rodrigues Gonçalves, Guilhermo Prates Sesin +3 autres
2018· article· en· JMIR Research Protocols· Health Professions
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
affnon étiqueté
A Comprehensive Framework for Hospital@Home Care Models
Kerstin Denecke, André Kushniruk, Elizabeth M. Borycki
2024· article· en· Studies in health technology and informatics· Health Professions
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
venueno affnon étiqueté
Feasibility of Using Short Message Service and In-Depth Interviews to Collect Data on Contraceptive Use Among Young, Unmarried, Sexually Active Men in Moshi, Tanzania, and Addis Ababa, Ethiopia: Mixed Methods Study With a Longitudinal Follow-Up
Francis M. Pima, Martha Oshosen, Kennedy Ngowi, Bruck Messele Habte, Eusebious Maro, Belete Eshete Teffera +7 autres
2019· article· en· JMIR Formative Research· Health Professions
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
affnon étiqueté
Unveiling the Power of AI Fitness Apps
Zhao Du, Shan Wang, Fang Wang
2025· article· en· Journal of Global Information Management· Health Professions
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
3
citations
affsans résuménon étiqueté
Fast food medicine?
Grant Innes
2023· editorial· en· Canadian Journal of Emergency Medicine· Health Professions
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
3
citations
affnon étiqueté
Medical Care Reminder for Infants Using Android Application
Abdulrahman Alkandari, Dana Aladem, Somaia Asaad, Samer Moein
2017· article· en· Journal of Advanced Computer Science and Technology· Health Professions
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
3
citations
affnon étiqueté
Development and Design of E_MOTIV
Guillaume Fontaine, Sylvie Cossette
2022· article· en· CIN Computers Informatics Nursing· Health Professions
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
3
citations

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