MétaCan
Menu
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
Research Integrity and Peer Review
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.

29 résultats · 1 filtre actif ·
Résultats par année
20162025
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.
29 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 1 sur 1

Les étiquettes couvrent 18 des 29 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 29 des 29 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.

affgemma · metaresearchgpt · aucune catégoriemodèles en désaccord
Improving equity, diversity, and inclusion in academia
Omar Dewidar, Nour Elmestekawy, Vivian Welch
2022· letter· en· Research Integrity and Peer Review· Social Sciences
prédiction machine:candidate · metaresearch+open_scienceconsensus · aucune
98
citations
affnon étiqueté
Retractions in cancer research: a systematic survey
Anthony Bozzo, Kamal Bali, Nathan Evaniew, Michelle Ghert
2017· article· en· Research Integrity and Peer Review· Social Sciences
prédiction machine:candidate · metaresearch+research_integrityconsensus · aucune
83
citations
affgemma · metaresearchgpt · metaresearchmodèles en désaccord
Updating standards for reporting diagnostic accuracy: the development of STARD 2015
Daniël A. Korevaar, Jérémie F. Cohen, Johannes B. Reitsma, David E. Bruns, Constantine Gatsonis, Paul Glasziou +6 autres
2016· article· en· Research Integrity and Peer Review· Decision Sciences
prédiction machine:candidate · metaresearchconsensus · metaresearch
82
citations
affnon étiqueté
Quantifying professionalism in peer review
Travis G. Gerwing, Alyssa M. Allen Gerwing, Stephanie Avery‐Gomm, Chi‐Yeung Choi, Jeff C. Clements, Joshua A. Rash
2020· article· en· Research Integrity and Peer Review· Decision Sciences
prédiction machine:candidate · metaresearch+bibliometricsconsensus · metaresearch
69
citations
affgemma · metaresearchgpt · metaresearchmodèles en accord
Improving the process of research ethics review
Stacey Page, Jeffrey Nyeboer
2017· editorial· en· Research Integrity and Peer Review· Medicine
prédiction machine:candidate · metaresearch+research_integrityconsensus · aucune
67
citations
affgemma · metaresearchgpt · metaresearch+research_integrity+scholarly_communicationmodèles en désaccord
Re-evaluation of solutions to the problem of unprofessionalism in peer review
Travis G. Gerwing, Alyssa M. Allen Gerwing, Chi‐Yeung Choi, Stephanie Avery‐Gomm, Jeff C. Clements, Joshua A. Rash
2021· article· en· Research Integrity and Peer Review· Decision Sciences
prédiction machine:candidate · metaresearch+research_integrityconsensus · metaresearch
17
citations
affgemma · metaresearch+bibliometricsgpt · metaresearch+bibliometricsmodèles en accord
Characteristics of ‘mega’ peer-reviewers
Danielle B. Rice, Ba’ Pham, Justin Presseau, Andrea C. Tricco, David Moher
2022· article· en· Research Integrity and Peer Review· Decision Sciences
prédiction machine:candidate · metaresearch+bibliometricsconsensus · aucune
17
citations
affgemma · research_integritygpt · research_integritymodèles en accord
Proceedings of the 4th World Conference on Research Integrity
Susan Patricia O’Brien, Danny Chan, Fks Leung, Eun Jung Ko, Jin Sun Kwak, TaeHwan Gwon +298 autres
2016· article· en· Research Integrity and Peer Review· Medicine
prédiction machine:candidate · metaresearch+research_integrityconsensus · metaresearch
12
citations
affgemma · metaresearch+research_integritygpt · metaresearch+research_integritymodèles en accord
Research on policy mechanisms to address funding bias and conflicts of interest in biomedical research: a scoping review
S. Scott Graham, Quinn Grundy, Nandini Sharma, Joshua B. Barbour, Justin F. Rousseau, Zoltan P. Majdik +1 autres
2025· review· en· Research Integrity and Peer Review· Pharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
prédiction machine:candidate · metaresearch+research_integrityconsensus · metaresearch
6
citations
fundno affgemma · metaresearch+research_integritygpt · metaresearch+research_integrity+open_sciencemodèles en désaccord
Steps toward preregistration of research on research integrity
Klaas Sijtsma, Wilco H. M. Emons, Nicholas H. Steneck, L.M. Bouter
2021· article· en· Research Integrity and Peer Review· Social Sciences
prédiction machine:candidate · metaresearch+research_integrityconsensus · metaresearch
6
citations
affgemma · metaresearchgpt · metaresearchmodèles en accord
Correction: Characteristics of ‘mega’ peer-reviewers
Danielle B. Rice, Ba’ Pham, Justin Presseau, Andrea C. Tricco, David Moher
2022· erratum· en· Research Integrity and Peer Review· Social Sciences
prédiction machine:candidate · metaresearch+research_integrityconsensus · aucune
0
citations

En coulisses: Sélection · Constats · À propos