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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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Langue
Type
Domaine
Revue
Sujet
Healthcare Policy and Management
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.

3 600 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.
3 600 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 62 sur 72

Les étiquettes couvrent 5 des 3 600 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 3 600 des 3 600 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
Ten Years for GHSP: Where Are We Now? Where Will We Go?
Zulfiqar A Bhutta, Rajani Ved, Nana Twum-Danso, Abdulmumin Saad, Stephen Hodgins
2023· letter· en· Global Health Science and Practice· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
venueno affsans résuménon étiqueté
Transferring patients between facilities and the ED
Cathy Sendecki
2011· article· en· Canadian Journal of Emergency Nursing· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
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affaboutnon étiqueté
SENIOR HIGH COST HEALTHCARE USERS: HOW DO THEY DIFFER?
Janice Lee, S. Muratov, Jean‐Éric Tarride, Michael J. Paterson, Tara Gomes, Wayne Khuu +1 autres
2017· article· en· Innovation in Aging· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
venueaboutno affnon étiqueté
BC First Nations to run own health system
Laurent Vogel
2011· article· en· Canadian Medical Association Journal· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
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venueaboutno affnon étiqueté
Accountability lacking under health accord
Laurent Vogel
2011· article· en· Canadian Medical Association Journal· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
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aboutno affnon étiqueté
The Cost of Staying Alive: Healthcare in America
Blake Benson
2020· article· en· ValpoScholar (Valparaiso University)· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
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aboutno affnon étiqueté
Letters to the Editor
Barbara S. Schneidman
2022· article· en· Journal of Medical Regulation· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
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venueaboutno affnon étiqueté
Mega purchasing leads to a mega mess
Edward J. Harvey
2015· editorial· en· Canadian Journal of Surgery· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
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affnon étiqueté
Letters
R. John Hurlbert, David Alexander, Stewart I. Bailey, James Mahood, E. P. Abraham, Robert McBroom +2 autres
2014· letter· sl· Spine· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
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affaboutnon étiqueté
Letter to the Editor
James G. Wright
2003· letter· en· Journal of Pediatric Orthopaedics· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
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affnon étiqueté
Tax Credits and the Use of Medical Care
Michael Smart, Mark Stabile
2003· article· en· National Bureau of Economic Research· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
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fundno affnon étiqueté
Recessions and Admissions to Substance Abuse Treatment
Jonathan Cantor, Brady P. Horn, Johanna Catherine Maclean
2013· report· en· National Bureau of Economic Research· Economics, Econometrics and Finance
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aboutno affnon étiqueté
Ambulatory Clinics May Help Save the Safety Net
Franz Ritucci
2001· article· en· Emergency Medicine News· Economics, Econometrics and Finance
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0
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affnon étiqueté
When Patients Lose Coverage, Clinicians Lose Heart
Pamela F. Cipriano, Jerry P. Abraham, Nikitha Balaji, Donald M. Berwick, Jackie Gerhart, Marc B. Hahn +4 autres
2025· article· en· NAM Perspectives· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
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