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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
Health Literacy and Information Accessibility
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.

2 100 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.
2 100 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 1 sur 42

Les étiquettes couvrent 15 des 2 100 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 2 100 des 2 100 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.

afffundaboutnon étiqueté
eHEALS: The eHealth Literacy Scale
Cameron D. Norman, Harvey A. Skinner
2006· article· de· Journal of Medical Internet Research· Health Professions
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2 724
citations
afffundgpt · aucune catégoriegrok · aucune catégorieopus · aucune catégoriemodèles en accord
What Is eHealth (3): A Systematic Review of Published Definitions
Hans Oh, Alejandro R. Jadad, Carlos Rizo-Maestre, Murray Enkin, John Powell, Claudia Pagliari
2005· review· en· Journal of Medical Internet Research· Health Professions
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1 037
citations
affnon étiqueté
Health Information—Seeking Behavior
Sylvie Lambert, Carmen G. Loiselle
2007· article· en· Qualitative Health Research· Health Professions
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
916
citations
afffundvenuesans résuménon étiqueté
Mental Health Literacy
Stan Kutcher, Yifeng Wei, Connie Coniglio
2016· article· en· The Canadian Journal of Psychiatry· Health Professions
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
900
citations
affnon étiqueté
The Impact of the Internet on Cancer Outcomes
Günther Eysenbach
2003· review· en· CA A Cancer Journal for Clinicians· Health Professions
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
584
citations
fundno affnon étiqueté
Addressing health literacy in patient decision aids
Kirsten McCaffery, Margaret Holmes‐Rovner, Sian K. Smith, David R. Rovner, Don Nutbeam, Marla L. Clayman +3 autres
2013· review· en· BMC Medical Informatics and Decision Making· Health Professions
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
276
citations
affnon étiqueté
Health information seeking by parents in the Internet age
Kaylyn Khoo, Penny Bolt, Franz E Babl, Susan C Jury, Ran D. Goldman
2008· article· en· Journal of Paediatrics and Child Health· Health Professions
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
247
citations
affnon étiqueté
Understanding the Health Literacy of America
Carolyn Crane Cutilli, Ian M. Bennett
2009· article· en· Orthopaedic Nursing· Health Professions
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
238
citations
affsans résuménon étiqueté
Literacy, Cognitive Function, and Health: Results of the LitCog Study
Michael S. Wolf, Laura M. Curtis, Elizabeth A. Wilson, William Revelle, Katherine Waite, Samuel G. Smith +5 autres
2012· article· en· Journal of General Internal Medicine· Health Professions
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
206
citations
affnon étiqueté
Use of the Internet by Women with Breast Cancer
Joshua Fogel, Steven M. Albert, Freya Schnabel, Beth Ann Ditkoff, Alfred I. Neugut
2002· article· en· Journal of Medical Internet Research· Health Professions
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
200
citations

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