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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
Artificial Intelligence in Healthcare
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.

843 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.
843 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 6 sur 17

Les étiquettes couvrent 7 des 843 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 843 des 843 travaux de cette cohorte. Ces prédictions portent le statut machine_predicted_unvalidated. Le mode candidate est l'union; le consensus est l'intersection.

fundno affsans résuménon étiqueté
Machine Intelligence and Emerging Technologies
Md. Shahriare Satu, Mohammad Ali Moni, M. Shamim Kaiser, Mohammad Shamsul Arefin
2023· book· en· Lecture notes of the Institute for Computer Sciences, Social Informatics and Telecommunications Engineering· Health Professions
prédiction distillée:candidate · stsconsensus · aucune
5
citations
affvenueaboutnon étiqueté
Connecting Data to Insight: A Pan-Canadian Study on AI in Healthcare
Zaki Hakim, Terra Ierasts, Irfan Hakim, Andre D'Penha, Kevin Smith, Michael Caesar
2020· article· en· Healthcare Quarterly· Health Professions
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+sts+research_integrity+insufficient_payloadconsensus · aucune
5
citations
aboutno affnon étiqueté
Stroke Prediction
Sydney Caulfeild, Sarah Pak, Nathanael Yao, Hoz Rashid
2021· article· en· Journal of Mechanics Engineering and Automation· Health Professions
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
affaboutnon étiqueté
Identifying Prediabetes in Canadian Populations Using Machine Learning
Katherine Lu, Paijani Sheth, Zhi Lin Zhou, Kamyar Kazari, Aziz Guergachi, Karim Keshavjee +2 autres
2024· preprint· en· medRxiv· Health Professions
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+research_integrity+insufficient_payloadconsensus · aucune
4
citations
affsans résuménon étiqueté
Tree-Based Transforms for Privileged Learning
Mehdi Moradi, Tanveer Syeda-Mahmood, Soheil Hor
2016· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Health Professions
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+stsconsensus · aucune
4
citations
afffundnon étiqueté
Developing a Social Platform using MERN Stack
Krutika Desai, Jinan Fiaidhi
2022· preprint· en· Health Professions
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+sts+research_integrity+insufficient_payloadconsensus · insufficient_payload
4
citations
fundno affsans résuménon étiqueté
International Conference on Biomedical and Health Informatics 2024
2025· book· en· World Congress on Medical Physics and Biomedical Engineering, September 7 - 12, 2009, Munich, Germany· Health Professions
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+research_integrity+insufficient_payloadconsensus · research_integrity
3
citations
affaboutgemma · aucune catégoriegpt · aucune catégoriemodèles en désaccord
Predicting Diabetes in Canadian Adults Using Machine Learning
Kayla Esser, Monica Duong, Khalil Kain, Son N. Tran, Aryan Sadeghi, Aziz Guergachi +3 autres
2024· article· en· Health Professions
prédiction distillée:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
3
citations

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