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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 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 7 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
Opportunities and risks of large language models in psychiatry
Nick Obradovich, Sahib S. Khalsa, Waqas Ullah Khan, Jina Suh, Roy H. Perlis, Olusola Ajilore +1 autres
2024· article· en· NPP—Digital Psychiatry and Neuroscience· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
68
citations
affsans résuménon étiqueté
Generative artificial intelligence in medicine
Zhen Ling Teo, Arun James Thirunavukarasu, Kabilan Elangovan, Haoran Cheng, Prasanth Moova, Brian T. Soetikno +7 autres
2025· review· en· Nature Medicine· Medicine
prédiction machine:candidate · metaresearchconsensus · aucune
67
citations
affvenuenon étiqueté
Problems in the deployment of machine-learned models in health care
Joseph Cohen, Tianshi Cao, Joseph D. Viviano, Chin‐Wei Huang, Michael Fralick, Marzyeh Ghassemi +3 autres
2021· letter· en· Canadian Medical Association Journal· Medicine
prédiction machine:candidate · metaresearchconsensus · aucune
64
citations
affsans résuménon étiqueté
Artificial Intelligence in Cardiovascular Care—Part 2: Applications
Sneha S. Jain, Pierre Elias, Timothy J. Poterucha, Michael Randazzo, Francisco López Jiménez, Rohan Khera +15 autres
2024· review· en· Journal of the American College of Cardiology· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
62
citations
fundno affnon étiqueté
Metrics reloaded: Recommendations for image analysis validation
Lena Maier‐Hein, Annika Reinke, Patrick Godau, Minu D. Tizabi, Florian Buettner, Evangelia Christodoulou +68 autres
2022· preprint· en· arXiv (Cornell University)· Medicine
prédiction machine:candidate · metaresearchconsensus · metaresearch
62
citations

En coulisses: Sélection · Constats · À propos