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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
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 15 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
Value of Open Microcredentials to Earners and Issuers
Danny Young, Richard E. West, Travis Ann Nylin
2019· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
22
citations
affvenuenon étiqueté
Identity and the itinerant online learner
Marguerite Koole
2014· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Social Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
22
citations
venueno affnon étiqueté
An OER architecture framework: Need and design
Pankaj Khanna, P C Basak
2013· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Computer Science
prédiction machine:candidate · open_scienceconsensus · aucune
22
citations
affvenuenon étiqueté
Editorial
George Siemens, Gráinne Conole
2011· editorial· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Social Sciences
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
22
citations
affvenuenon étiqueté
Best Practices in Synchronous Conferencing Moderation
Lynn Anderson, Barb Fyvie, Brenda Koritko, Kathy McCarthy, Sonia Murillo Paz, Mary Rizzuto +2 autres
2006· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Social Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
21
citations
venueno affnon étiqueté
Experience with a Massive Open Online Course in Rural Rwanda
Christine Warugaba, Brienna Naughton, Bethany Hedt Gauthier, Ernest Muhirwa, Cheryl Amoroso
2016· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
21
citations
venueno affnon étiqueté
User Consent in MOOCs – Micro, Meso, and Macro Perspectives
Mohammad Khalil, Paul Prinsloo, Sharon Slade
2018· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
21
citations
affvenuenon étiqueté
Investigating Triggers in CMC Text Transcripts
Krista Poscente, Patrick J. Fahy
2003· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Social Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
21
citations
venueno affnon étiqueté
Analysis of Success Indicators in Online Learning
Ermira Idrizi, Sonja Filiposka, Vladimir Trajkovijk
2021· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
21
citations
venueno affnon étiqueté
USQ: An e-University for an e-World
James C. Taylor, Peter Swannell
2001· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Social Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
20
citations
affvenuenon étiqueté
The Emergence of Open-Source Software in North America
Guohua Pan, Curtis J. Bonk
2007· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Computer Science
prédiction machine:candidate · open_scienceconsensus · aucune
20
citations

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