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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 8 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
Applying ChatGPT in public health: a SWOT and PESTLE analysis
Plinio Pelegrini Morita, Shahabeddin Abhari, Jasleen Kaur, Matheus Lotto, Pedro Augusto Da Silva E. Souza Miranda, Arlene Oetomo
2023· article· en· Frontiers in Public Health· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
58
citations
affnon étiqueté
Inteligência Artificial e Medicina
Luiz Carlos Lobo
2017· article· pt· Revista Brasileira de Educação Médica· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
57
citations
affgemma · metaresearch+research_integritygpt · metaresearch+research_integritymodèles en accord
The Hong Kong Principles for Assessing Researchers: Fostering Research Integrity
David Moher, L.M. Bouter, Sabine Kleinert, Paul Glasziou, MH Sham, Virginia Barbour +3 autres
2019· preprint· en· Medicine
prédiction machine:candidate · metaresearch+research_integrityconsensus · metaresearch
56
citations
affsans résuménon étiqueté
ChatGPT and Academic Integrity
Ali Shiri
2023· article· en· SSRN Electronic Journal· Medicine
prédiction machine:candidate · metaresearch+research_integrityconsensus · aucune
55
citations
affsans résuménon étiqueté
Does artificial intelligence surpass the radiologist?
Philippe Soyer, Elliot K. Fishman, Steven P. Rowe, Michael N. Patlas, Guillaume Chassagnon
2022· letter· en· Diagnostic and Interventional Imaging· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
54
citations

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