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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 19 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
Transformation From RTVUs to Open Universities in China
Weiyuan Zhang, Wei Li
2019· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Social Sciences
prédiction machine:candidate · open_scienceconsensus · aucune
13
citations
venueno affnon étiqueté
The Online PhD Experience: A Qualitative Systematic Review
Efrem Melián, José Israel Reyes, Julio Meneses
2023· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Health Professions
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
13
citations
affvenuenon étiqueté
Open Universities and Open Educational Practices
Irwin DeVries
2019· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Computer Science
prédiction machine:candidate · open_scienceconsensus · aucune
13
citations
venueno affnon étiqueté
An Online College Near Me
Hyungjoo Yoon
2019· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Social Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
13
citations
venueno affnon étiqueté
Teachers' Invisible Presence in Net-based Distance Education
Agneta Hult, Ethel Dahlgren, David Hamilton, Tor Söderström
2006· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Social Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
12
citations
venueno affnon étiqueté
Research on MOOCs in Major Referred Journals
Abdelghani Babori, Abdelkarim Zaïd, Hicham Fihri Fassi
2019· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Computer Science
prédiction machine:candidate · bibliometricsconsensus · aucune
12
citations
venueno affnon étiqueté
Sustainability of Open Education Through Collaboration
Frank de Langen
2018· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Computer Science
prédiction machine:candidate · open_scienceconsensus · aucune
12
citations
venueno affnon étiqueté
Interactions in MOOCs: The Hidden Part of the Iceberg
Matthieu Cisel
2018· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
12
citations
venueno affnon étiqueté
ICT-based Distance Education in South Asia
Sally D. Berman
2008· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
12
citations
venueno affnon étiqueté
Using MOOCs at Learning Centers in Northern Sweden
Anders Norberg, Åsa Händel, Per Ödling
2015· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
12
citations
affvenuenon étiqueté
Stealing the Goose: Copyright and Learning
Rory McGreal
2004· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Business, Management and Accounting
prédiction machine:candidate · scholarly_communicationconsensus · aucune
12
citations
venueno affnon étiqueté
Frugal MOOCs
Mariam Shah, David Santandreu Calonge
2017· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
12
citations
venueno affnon étiqueté
Exploring Teachers’ Digital Literacy Experiences
Jaewon Jung, Seohyun Choi, Mik Fanguy
2024· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
12
citations
venueno affnon étiqueté
Reflection on MOOC Design in Palestine
Saida Affouneh, Katherine Wimpenny, Ahmed Ra'fat Ghodieh, Loay Abu Alsaud, Arij Abu Obaid
2018· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
12
citations

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