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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
Oral Health Pathology and Treatment
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.

528 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.
528 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 9 sur 11

Les étiquettes couvrent 4 des 528 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 528 des 528 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.

aboutno affnon étiqueté
Acknowledgements
2015· article· en· Dentistry
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · insufficient_payload
0
citations
venueno affsans résuménon étiqueté
10.1016/s1283-0852(97)22090-2
2000· article· en· Time to knit· Dentistry
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · insufficient_payload
0
citations
affnon étiqueté
Oral Infections and Systemic diseases
Syed Akhtar Hussain Bokhari
2013· article· en· DOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals)· Dentistry
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
venueno affsans résuménon étiqueté
10.1016/s0246-0351(23)43116-9
2000· article· en· Time to knit· Dentistry
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · insufficient_payload
0
citations
venueno affsans résuménon étiqueté
10.1016/b978-0-323-62453-4.00009-2
2000· book-chapter· en· Time to knit· Dentistry
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · insufficient_payload
0
citations
venueno affsans résuménon étiqueté
10.1016/s0000-0000(08)53240-2
2000· article· en· Time to knit· Dentistry
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · insufficient_payload
0
citations
affaboutnon étiqueté
Identification of high-risk oral premalignant lesions.
Miriam P. Rosin, Catherine F. Poh, Martial Guillard, Michele Williams, Wan L. Lam, Calum MacAulay +1 autres
2006· article· en· Cancer Epidemiology and Prevention Biomarkers· Dentistry
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
venueno affsans résuménon étiqueté
10.1016/s1541-9800(12)70056-x
2000· article· en· Time to knit· Dentistry
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · insufficient_payload
0
citations
affsans résuménon étiqueté
Senkop tani ve tedavi kilavuzu (2009 güncellemesi)
Andrés Moyá, Richard Sutton, Fabrizio Ammirati, Jean Jacques Blanc, Michele Brignole, Johannes B. Dahm +71 autres
2009· article· tr· Dentistry
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affnon étiqueté
Squamous cell carcinoma developed on hypertropic lichen planus
Md Rahmat Ullah Siddique, Md. Mahabubur Rahaman, Md. Aminul Islam, Md. Zulfiqar Hossain Khan, Md. Moksedur Rahman, Md. Zahed Parvez Barbhuiyan
2016· article· en· Bangabandhu Sheikh Mujib Medical University Journal· Dentistry
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affsans résuménon étiqueté
ERYTHROCYANOSIS CRURUM PUELLARUM
HENRY C.G. SEMON
2013· book-chapter· en· Elsevier eBooks· Dentistry
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affsans résuménon étiqueté
60857 Biologics in lichen planus: A systematic review
Naïla Bouadi, Hibo Rijal Bsc, Denis Audet, Lorena Alexandra Mija, Kaiyang Li Bsc, Ilya Mukovozov
2025· review· en· Journal of the American Academy of Dermatology· Dentistry
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
venueno affnon étiqueté
Interdisciplinary Approaches to Early Diagnosis of Oral Diseases
Nada AbdulRahman AlAshri, Alhanouf Abdullah Aleqab, Abrar Abdulrman Alshetaiwi, Maha Alanazi, Mashail Salem Almozail, Fuad Moraia Mohammed Hakami +7 autres
2024· article· en· Journal of Survey in Fisheries Sciences· Dentistry
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
aboutno affsans résuménon étiqueté
Lichen Planus, Canadian Guideline
Jill C. Cash, Amy C. Bruggemann, Elsie Duff, Cindy Fehr
2019· book-chapter· en· Dentistry
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations

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