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
Disaster Response 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.

1 873 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.
1 873 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 7 sur 38

Les étiquettes couvrent 10 des 1 873 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 1 873 des 1 873 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
Nursing Students’ Perceived Disaster Preparedness and Response
Joy Kabasindi Kamanyire, Ronald Wesonga, Susan Achora, Anju Malik, Sultan Al‐Shaqsi, Jamila AS Alhabsi
2021· article· en· Sultan Qaboos University medical journal· Health Professions
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
19
citations
aboutno affnon étiqueté
Resilience of Health Systems: Understanding Uncertainty Uses, Intersecting Crises and Cross-level Interactions Comment on "Government Actions and Their Relation to Resilience in Healthcare During the COVID-19 Pandemic in New South Wales, Australia and Ontario, Canada"
Kayvan Bozorgmehr, Andreas Zick, Tobias Hecker
2022· letter· en· International Journal of Health Policy and Management· Health Professions
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
19
citations
affsans résuménon étiqueté
Anesthesia Implications of Blast Injury
Kay B. Leissner, Rafael Ortega, W. Scott Beattie
2006· review· en· Journal of Cardiothoracic and Vascular Anesthesia· Health Professions
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
19
citations
affsans résuménon étiqueté
Finite Element Modeling for the Prediction of Blast Trauma
Alexander Greer, Duane S. Cronin, Chris Salisbury, Kevin Williams
2005· book-chapter· en· Solid mechanics and its applications· Health Professions
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
19
citations
affvenuesans résuménon étiqueté
Ensuring a Broad and Inclusive Approach
Rodney Kort, Allison J. Stuart, Erika Bontovics
2005· article· en· Canadian Journal of Public Health· Health Professions
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
18
citations
affvenuesans résuménon étiqueté
Responding to Pandemic Influenza
Laurie A. Doxtator, Charles Gardner, Jennifer Medves
2004· article· en· Canadian Journal of Public Health· Health Professions
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
18
citations
affgemma · metaresearchgpt · aucune catégoriemodèles en désaccord
Accuracy of a Commercial Large Language Model (ChatGPT) to Perform Disaster Triage of Simulated Patients Using the Simple Triage and Rapid Treatment (START) Protocol: Gage Repeatability and Reproducibility Study
Jeffrey Michael Franc, Attila J. Hertelendy, Lenard Cheng, Ryan Hata, Manuela Verde
2024· article· en· Journal of Medical Internet Research· Health Professions
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
18
citations
affnon étiqueté
Patients for Patient Safety
Susan E. Sheridan, Heather Sherman, Allison Kooijman, E. Bermudez Vazquez, Katrine Kirk, Nagwa Metwally +1 autres
2020· book-chapter· en· Health Professions
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
17
citations
afffundsans résuménon étiqueté
Pandemic risk management using engineering safety principles
Mohammad Alauddin, Faisal Khan, Syed Imtiaz, Salim Ahmed, Paul Amyotte
2021· article· en· Process Safety and Environmental Protection· Health Professions
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
17
citations
aboutno affnon étiqueté
Global Emergency Medicine: A Review of the Literature From 2012
Gabrielle A. Jacquet, Mark Foran, Susan A. Bartels, Torben K. Becker, Erika D. Schroeder, Herbert C. Duber +3 autres
2013· review· en· Academic Emergency Medicine· Health Professions
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
17
citations
affnon étiqueté
Caring for Critically Ill Patients in Humanitarian Settings
James Lee, Simon W. P. Roberts, Kanya Götsch, Ulrike Moeller, Laura Hawryluck
2018· article· en· American Journal of Respiratory and Critical Care Medicine· Health Professions
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
16
citations

En coulisses: Sélection · Constats · À propos