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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 6 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.

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
affnon étiqueté
Features of a FAIR vocabulary
Fuqi Xu, Nick Juty, Carole Goble, Simon Jupp, Helen Parkinson, Mélanie Courtot
2023· article· en· Journal of Biomedical Semantics· Computer Science
prédiction machine:candidate · open_scienceconsensus · aucune
5
citations
fundaboutno affnon étiqueté
Molt in Burrowing Owls (Athene cunicularia)
2024· article· en· Digital Commons - University of South Florida (University of South Florida)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
5
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aboutno affnon étiqueté
Rdataretriever: R Interface to the Data Retriever
Henry Senyondo, Daniel J. McGlinn, Pranita Sharma, David J. Harris, Hao Ye, Shawn D. Taylor +7 autres
2021· article· en· The Journal of Open Source Software· Computer Science
prédiction machine:candidate · open_scienceconsensus · aucune
5
citations
fundno affnon étiqueté
NIST Research Data Framework (RDaF)
R. J. Hanisch, Debra L. Kaiser, Alda Yuan, Andrea Medina-Smith, Bonnie Carroll, Eva Campo
2023· report· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · metaresearch+open_scienceconsensus · aucune
5
citations
afffundvenuenon étiqueté
Developing a Research Data Management Service – a Case Study
Jeff Moon
2014· article· en· Partnership The Canadian Journal of Library and Information Practice and Research· Computer Science
prédiction machine:candidate · metaresearch+scholarly_communication+open_scienceconsensus · aucune
5
citations
affaboutnon étiqueté
Finding the Public Domain
Melissa Levine, Justin Bonfiglio
2016· book· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · open_scienceconsensus · aucune
4
citations
affvenuenon étiqueté
INKE Administrative Structure: Omnibus Document
Lynne Siemens
2012· article· en· Scholarly and Research Communication· Computer Science
prédiction machine:candidate · scholarly_communicationconsensus · aucune
4
citations
venueno affnon étiqueté
The value of scholarly reading in the life sciences
Carol Tenopir, Rachel Volentine
2012· article· en· Ideas in Ecology and Evolution· Computer Science
prédiction machine:candidate · scholarly_communicationconsensus · aucune
4
citations
afffundnon étiqueté
How open science can benefit bilingualism research: A lesson in six tales
Rodrigo Dal Ben, Melanie Brouillard, Ana Maria Gonzalez‐Barrero, Hilary Killam, Lena V. Kremin, Erin Quirk +4 autres
2022· article· en· Bilingualism Language and Cognition· Computer Science
prédiction machine:candidate · metaresearch+open_scienceconsensus · aucune
4
citations
affnon étiqueté
LinkML: an open data modeling framework
Sierra Moxon, Harold R. Solbrig, Nomi L. Harris, Patrick Kalita, Mark A. Miller, Sagar Patil +24 autres
2025· article· en· GigaScience· Computer Science
prédiction machine:candidate · open_scienceconsensus · aucune
4
citations
venueno affnon étiqueté
Data Sharing Goals for Nonprofit Funders of Clinical Trials
Timothy Coetzee, Mad Price Ball, Marc Boutin, Abby Bronson, David T. Dexter, Rebecca A English +19 autres
2020· article· en· Journal of Participatory Medicine· Computer Science
prédiction machine:candidate · metaresearch+open_scienceconsensus · metaresearch
4
citations

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