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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
Intelligent Tutoring Systems and Adaptive Learning
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.

789 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.
789 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 10 sur 16

Les étiquettes couvrent 1 des 789 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 789 des 789 travaux de cette cohorte. Ces prédictions portent le statut machine_predicted_unvalidated. Le mode candidate est l'union; le consensus est l'intersection.

affnon étiqueté
A Computer-Based Reading Tutor for Young Language Learners
Kenneth Reeder, Jon Shapiro, Margaret Early, Maureen Kendrick, Jane Wakefield
2011· book-chapter· en· IGI Global eBooks· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrowconsensus · aucune
1
citations
affvenuenon étiqueté
COMPUTER-BASED LEARNING SOFTWARE FOR ENGINEERING STUDENTS
Gérard J. Poitras, Eric Poitras
2013· article· en· Proceedings of the Canadian Engineering Education Association (CEEA)· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
affnon étiqueté
DeepPrecip Training Data
Fraser King
2022· dataset· en· Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+sts+scholarly_communication+open_science+insufficient_payloadconsensus · open_science+insufficient_payload
1
citations
fundno affnon étiqueté
Inferring learning rules during de novo task learning
Victor Geadah, Jonathan W. Pillow
2025· preprint· en· bioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory)· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+scholarly_communication+research_integrityconsensus · aucune
1
citations
afffundnon étiqueté
An LLM-Guided Tutoring System for Social Skills Training
Michael Guevarra, Indronil Bhattacharjee, Srijita Das, Christabel Wayllace, Carrie Demmans Epp, Matthew E. Taylor +1 autres
2025· preprint· en· ArXiv.org· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrowconsensus · aucune
1
citations
fundno affnon étiqueté
Impact des émotions sur les performances
Ramla Ghali
2010· dissertation· fr· Papyrus : Institutional Repository (Université de Montréal)· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+stsconsensus · aucune
1
citations
affsans résuménon étiqueté
Interacting with Inspectable Bayesian Student Models
Diego Zapata‐Rivera, Jim Greer
2004· article· en· International Journal of Artificial Intelligence in Education· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
affsans résuménon étiqueté
Unpacking P-Hacking and Publication Bias
Abel Brodeur, Scott Carrell, David Figlio, Lester Lusher
2023· article· en· SSRN Electronic Journal· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
fundno affnon étiqueté
How to simplify human-machine interaction
Licia Sbattella, Roberto Tedesco
2018· article· en· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations

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