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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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Ordre
Langue
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Domaine
Revue
Sujet
Innovations in Medical 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.

6 256 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.
6 256 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 67 sur 126

Les étiquettes couvrent 27 des 6 256 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 6 256 des 6 256 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
Teaching child development to medical students
Brenda Clark, Debra Andrews, Soreh Taghaddos, Irina Dinu
2012· article· en· The Clinical Teacher· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
affnon étiqueté
First Year in a New Leadership Role: Lessons Learned
Hannah Hughes, Kate Hanneman, Michael N. Patlas
2025· review· en· Canadian Association of Radiologists Journal· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
affnon étiqueté
Designing PBL Case Studies for Patient-Centered Care
Robyn Schell, David R. Kaufman
2015· article· en· International Journal of Learning Teaching and Educational Research· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
venueno affnon étiqueté
“A Day in the Life”: A simulated experience
Narisa Waldo, Melinda Hermanns, Mary LuAnne Lilly
2013· article· en· Journal of Nursing Education and Practice· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
affsans résuménon étiqueté
How faculty development research can inform practice
Peter J. McLeod, Yvonne Steinert, Miriam Boillat
2011· article· en· Medical Education· Medicine
prédiction machine:candidate · metaresearchconsensus · metaresearch
4
citations
affsans résuménon étiqueté
Sample sizes, scoops and educational science
Geoff Norman
2010· article· en· Advances in Health Sciences Education· Medicine
prédiction machine:candidate · metaresearchconsensus · metaresearch
4
citations
affnon étiqueté
The Intentional Design of a SoTL Initiative
Cheryl Amundsen, Esma Emmioğlu Sarıkaya, Veronica Hotton, Gregory Hum, Cindy Xin
2016· article· en· New Directions for Teaching and Learning· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations

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