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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
Teaching and Learning Programming
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.

980 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.
980 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 11 sur 20

Les étiquettes couvrent 2 des 980 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 980 des 980 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
What comes after CS 1 + 2
Troy Vasiga
2002· article· en· ACM SIGCSE Bulletin· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affvenuenon étiqueté
From Computational Thinking to Political Resistance
Rouhollah Aghasaleh, Patrick Enderle, Anton Puvirajah
2019· article· en· Journal for Activist Science and Technology Education· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affnon étiqueté
Deploying an Educational Mobile Robot
Dorina Plókai, Borsa Détár, Tamás Haidegger, Enikő Nagy
2025· article· en· Machines· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affsans résuménon étiqueté
Technology in University Mathematics Education
Carl Winsløw, Marianna Bosch, Alejandro S. González-Martín, Rongrong Huo
2023· book-chapter· en· Springer international handbooks of education· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affnon étiqueté
Generating CS1 Coding Questions using OpenAI
Pranjal Dilip Naringrekar, Ildar Akhmetov, Eleni Stroulia
2023· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affnon étiqueté
RAPT
Olessia Karpova, Noel D’Souza, Diane Horton, Andrew Petersen
2015· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
2
citations
affaboutnon étiqueté
Integrating Computational Thinking and Mathematics
Marja Gabrielle Bertrand, Immaculate Kizito Namukasa
2019· book-chapter· en· Advances in educational technologies and instructional design book series· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affnon étiqueté
Values and Beliefs Underpinning K-12 Computing Education
Carsten Schulte, Sue Sentance, Sören Sparmann, Rukiye Altın, Mor Friebroon‐Yesharim, Martina Landman +9 autres
2024· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
venueno affnon étiqueté
Training in Object-Oriented Programming and C++11
Ivaylo Donchev, Emilia Todorova
2013· article· en· Computer and Information Science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affnon étiqueté
Understanding abstraction
Celina Gibbs, Yvonne Coady
2010· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affsans résuménon étiqueté
Assessment in the Makerspace
Janette Hughes, Stephanie Thompson
2022· book-chapter· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affnon étiqueté
GameSoup
Kevin Tonon, Ronald M. Baecker
2010· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affnon étiqueté
The CS Concept Inventory Quiz Show
Nafeesa Dewji, Steven A. Wolfman, Geoffrey Herman, Leo Porter, Cynthia Taylor, Jan Vahrenhold
2015· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affsans résuménon étiqueté
Gentlemen, Start Your Engines
Jonathan Schaeffer
2008· book-chapter· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations

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