MétaCan
Menu
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 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.

3 498 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.
3 498 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 63 sur 70

Les étiquettes couvrent 44 des 3 498 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 3 498 des 3 498 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
Conclusion
2025· book-chapter· en· Cambridge University Press eBooks· Medicine
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
0
citations
aboutno affnon étiqueté
Special Report
Gina Shaw
2020· article· en· Emergency Medicine News· Medicine
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
0
citations
venueno affnon étiqueté
10.1145/3772318.3808901
AI Generated
2000· article· en· Time to knit· Medicine
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · insufficient_payload
0
citations
aboutno affnon étiqueté
MIRRI0059746
2022· dataset· en· Entrepôt pour orphelin· Medicine
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
0
citations
affsans résuménon étiqueté
Not the Time for Complacency
Bo Gong, James P. Nugent, William Guest, William Parker, Paul J. Chang, Faisal Khosa +1 autres
2019· letter· en· Academic Radiology· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affnon étiqueté
Artificial Intelligence in Action
Augustin Toma, Bo Wang
2023· editorial· en· JACC Advances· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affnon étiqueté
In Reply to Webster
Juehea Lee, Annie Siyu Wu
2022· letter· en· Academic Medicine· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affvenuenon étiqueté
MA Defence: Challenging Knowledge Divides
Christine Rose Ackerley
2017· article· en· Stream Interdisciplinary Journal of Communication· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affnon étiqueté
Ethical Implications of Biases in AI and Machine Learning Algorithms
Niev Sanghvi, Niel Sanghvi, Naman Sanghvi, Anish Porwal, Nikhil Ravindra Gayakwad, Aastha Abhijeet Sapar
2024· article· Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affnon étiqueté
Ethical Implications of Biases in AI and Machine Learning Algorithms
Niev Sanghvi, Niel Sanghvi, Naman Sanghvi, Anish Porwal, Nikhil Ravindra Gayakwad, Aastha Abhijeet Sapar
2024· article· Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affnon étiqueté
The Role of Data Science in Predictive Analytics for Healthcare
Naman Sanghvi, Niel Sanghvi, Niev Sanghvi, Anish Porwal, Arnav Chorbele, Nellay Rawalh
2024· article· Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affnon étiqueté
The Role of Data Science in Predictive Analytics for Healthcare
Naman Sanghvi, Niel Sanghvi, Niev Sanghvi, Anish Porwal, Arnav Chorbele, Nellay Rawalh
2024· article· Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affaboutnon étiqueté
Conscience Issue Tracker - November 2024
2024· article· en· Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)· Medicine
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
0
citations

En coulisses: Sélection · Constats · À propos