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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
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Domaine
Revue
Sujet
Educational Innovations and Challenges
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.

375 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.
375 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 2 sur 8

Les étiquettes couvrent 3 des 375 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 375 des 375 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.

affsans résuménon étiqueté
Epistemological Foundations of Educational Design Research
Rebecca J. Hogue
2013· article· en· E-Learn: World Conference on E-Learning in Corporate, Government, Healthcare, and Higher Education· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
7
citations
venueno affnon étiqueté
Project Method Efficiency for the Teachers’ Professional Activities
Oleksandr Коbernyk, Наталія Андріївна Коломієць, Olha Komar, Liudmyla Roienko, Любов Байдюк
2022· article· en· Journal of Curriculum and Teaching· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
7
citations
venueno affnon étiqueté
Modern Development Strategy of Russian Education
Flera Gabdulbarovna Mukhametzyanova, Aleksandr Vladimirovich Morozov, Ramil R. Khayrutdinov, Yulia Mikhailovna Fedorchuk, Rita Rinatovna Aminova
2020· article· en· International Journal of Higher Education· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
6
citations
venueno affnon étiqueté
Enhancing the Performance of Andragogic Education
Валентина Володимирівна Сінельнікова, Татьяна Георгиевна Ивченко, Tetana Pistunova, Nataliya Regesha, Marharyta Skazhenyk
2022· article· en· Journal of Curriculum and Teaching· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
6
citations
venueno affnon étiqueté
Impact of Convergence of Smart-Technology as Compared to Traditional Methodological Tools on Fostering Cognitive Aspects of Leadership Competencies in the Process of Vocational Training of Students
Oksana H. Oleksiyenko, Oksana Martsyniak-Dorosh, Sergii V. Mishyn, Oleksander Buryanovatiy, Borys A. Yakymchuk
2019· article· en· Journal of Intellectual Disability - Diagnosis and Treatment· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
6
citations
venueno affnon étiqueté
Concept of Educational Assistance to Health Protection of the Individual
Elena A. Levanova, Ольга Рафаиловна Кокорина, Yuriy Vladimirovich Nikitin, Tatiyna Vladislavovna Perepelkina, Polina Anatolievna Segodina
2015· article· en· Global Journal of Health Science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
5
citations
venueno affnon étiqueté
10.51847/zBgBvaG
2000· article· en· Time to knit· Computer Science
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · insufficient_payload
4
citations
affsans résumégemma · aucune catégoriegpt · aucune catégoriemodèles en accord
The Challenge of Digital Technologies to Educational Reform
Shawn Michael Bullock
2010· article· en· EdMedia: World Conference on Educational Media and Technology· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
venueno affnon étiqueté
Pedagogical Support of Socio-Professional Self-Determination of Students
Hanna Podliesna, Dmytro Bazela, Ольга Сергіївна Білаш, Liudmyla Vyshotravka, Liudmyla Khotsianovska, Hanna Perova
2022· article· en· Journal of Curriculum and Teaching· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
3
citations
venueno affnon étiqueté
Digitalization Trends in Education and Blended Learning
Andrey Danilov, Inna D. Nekrasova, Nnamdi Anyameluhor
2020· article· en· International Journal of Criminology and Sociology· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
3
citations
affvenuesans résuménon étiqueté
Digital Technologies in Higher Education
Gavin Park
2011· article· en· International journal of e-learning & distance education· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
3
citations

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