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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
Global Maternal and Child Health
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.

4 411 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.
4 411 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 73 sur 89

Les étiquettes couvrent 31 des 4 411 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 4 411 des 4 411 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.

venueaboutno affnon étiqueté
From the Editor-in-Chief
John R. Paul
2007· article· en· World health & population· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
venueno affsans résuménon étiqueté
10.1016/s0029-7437(05)70296-2
2000· article· en· Time to knit· Medicine
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · insufficient_payload
0
citations
affsans résuménon étiqueté
The Impact of Subgroup-Specific Heterogeneities and Dynamic Changes in Mortality Rates on Forecasted Population Size, Deaths and Age Distribution of Persons Receiving Antiretroviral Treatment in the United States: A Computer Simulation Study
Parastu Kasaie, Cameron Stewart, Elizabeth Humes, Lucas Gerace, Emily P. Hyle, Lauren C. Zalla +10 autres
2023· preprint· en· SSRN Electronic Journal· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
fundno affnon étiqueté
Nurse Practitioners Driving Virtual Postpartum Care
Leah Spiro, Galen Cook‐Wiens, Wei-Ti Chen, Nancy Jo Bush, Margo Minissian
2025· article· en· The Journal for Nurse Practitioners· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
venueno affnon étiqueté
10.3917/reco.pr2.0139
2000· article· en· Time to knit· Medicine
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · insufficient_payload
0
citations
venueno affsans résuménon étiqueté
10.1016/s1155-1976(96)07874-6
2000· article· en· Time to knit· Medicine
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · insufficient_payload
0
citations
aboutno affnon étiqueté
Occurrence Download
2023· dataset· en· Global Biodiversity Information Facility· Medicine
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
0
citations
venueno affnon étiqueté
Problems And Complexities Of Caesarean Section And The Effective Role Of Nursing
Fatemeh Draia Alrasheedi, Mashael Musharrid Okash Alanazi, Salma Mohammed Hadi Al Harbi, Noha Mohammed Kalf Alenzi, Majed Noor Faleh Al Asaadi, Khalid Abdullah Mohammed Bani Humayyim +1 autres
2023· article· en· Journal of Survey in Fisheries Sciences· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affsans résuménon étiqueté
Maternal Mortality
Shi Wu Wen, Ruili Xie
2014· book-chapter· en· Elsevier eBooks· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affgemma · aucune catégoriegpt · aucune catégoriemodèles en accord
For richer, for poorer
Ronald Labonté, Ted Schrecker, Amit Gupta
2005· article· en· BMJ· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations

En coulisses: Sélection · Constats · À propos