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Bayesian hierarchical models for mapping lung cancer mortality in Ontario

2000· dissertation· en· 0 citations· W3144783246 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est-il dans la base ?

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

Porte sur le CanadaSon objet est le Canada, où que soient ses auteurs.

Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Le tri à trois modèles

les 1 000 travaux triés →

Les trois modèles l'ont jugé hors champ.

strate : about_only · poids de sondage : 3321.24 (l'échantillon est stratifié ; tout taux calculé sans le poids est faux)
Claude Opus 4.8OUT
genre : empirical
porte sur le Canada: non
confiance: low

Dissertation on Bayesian disease mapping of Ontario lung cancer mortality; abstract is missing, and the title reads as applied epidemiology rather than research-on-research.

GPT-5.6 (high)OUT
genre : empirical
porte sur le Canada: non
confiance: low

The title concerns mapping lung cancer mortality with Bayesian models, while the abstract is insufficient to add detail.

Grok 4.5OUT
genre : empirical
porte sur le Canada: non
confiance: medium

Uses Bayesian hierarchical models to map lung-cancer mortality; method-as-tool for epidemiology, not study of the method.

Résumé

grantor: University of Toronto

Conservé avec la notice de tri, où il sert de preuve aux étiquettes ci-dessus.

La notice

Revue
TSpace
Thématique
Hermeneutics and Narrative Identity
Domaine
Arts and Humanities
Établissements canadiens
Organismes subventionnaires
Mots-clés
Lung cancerBayesian probabilityStatisticsMedicineComputer scienceOncologyMathematics
Résumé présent dans OpenAlex
oui