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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
Medical Teacher
Sujet
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.

727 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.
727 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 1 sur 15

Les étiquettes couvrent 2 des 727 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 727 des 727 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
Competency-based medical education: theory to practice
Jason R. Frank, Linda Snell, Olle ten Cate, Eric S. Holmboe, Carol Carraccio, Susan R. Swing +14 autres
2010· article· en· Medical Teacher· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2 696
citations
affaboutnon étiqueté
2018 Consensus framework for good assessment
John J. Norcini, M. Brownell Anderson, Valdes Roberto Bóllela, Vanessa Burch, Manuel João Costa, Robbert Duvivier +4 autres
2018· article· en· Medical Teacher· Medicine
prédiction machine:candidate · metaresearchconsensus · metaresearch
315
citations
affnon étiqueté
The clinical learning environment
Jonas Nordquist, Jena Hall, Kelly J. Caverzagie, Linda Snell, Ming‐Ka Chan, Brent Thoma +2 autres
2019· article· en· Medical Teacher· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
231
citations
aboutno affnon étiqueté
Twelve tips for developing effective mentors
Subha Ramani, Larry D. Gruppen, Elizabeth Kachur
2006· article· en· Medical Teacher· Psychology
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
224
citations

En coulisses: Sélection · Constats · À propos