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
The International Review of Research in Open and Distributed Learning
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.

1 490 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.
1 490 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 10 sur 30

Les étiquettes couvrent 4 des 1 490 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 1 490 des 1 490 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.

venueno affnon étiqueté
Exploring Open Educational Resources for College Algebra
Marcela Chiorescu
2017· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Computer Science
prédiction machine:candidate · open_scienceconsensus · aucune
41
citations
venueno affnon étiqueté
MOOC Evaluation System Based on Deep Learning
Jian-Wei Tzeng, Chia-An Lee, Nen‐Fu Huang, Hao-Hsuan Huang, Chin‐Feng Lai
2022· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
41
citations
venueno affnon étiqueté
Student Perceptions of College Faculty Who Use OER
Gabrielle Vojtech, Judy Orton Grissett
2017· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Computer Science
prédiction machine:candidate · open_scienceconsensus · aucune
41
citations
affvenuenon étiqueté
Post-Secondary Students' Purposes For Blogging
Paul Henry Leslie, Elizabeth Murphy
2008· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Social Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
41
citations
affvenuenon étiqueté
Peer-To-Peer Recognition of Learning in Open Education
Jan Schmidt, Christine Geith, Stian Håklev, Joel Thierstein
2009· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Social Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
40
citations
venueno affnon étiqueté
Online Course Design
Sally Baldwin, Yu‐Hui Ching
2019· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Social Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
38
citations
venueno affnon étiqueté
Teaching and Learning Without a Textbook
Lin Hong
2019· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
37
citations
afffundvenuenon étiqueté
MOOC integration into secondary school courses
Hedieh Najafi, Rosemary Evans, Christopher M. Federico
2014· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
37
citations
venueno affnon étiqueté
Beauty Lies in the Eye of the Beholder
Judith Calder
2000· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Social Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
37
citations
venueno affnon étiqueté
Examining the reuse of open textbooks
John Hilton, Neil Lutz, David Wiley
2012· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Computer Science
prédiction machine:candidate · open_scienceconsensus · aucune
37
citations

En coulisses: Sélection · Constats · À propos