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
Sujet
Intelligent Tutoring Systems and Adaptive Learning
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.

789 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.
789 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 2 sur 16

Les étiquettes couvrent 1 des 789 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 789 des 789 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
Computational Thinking in Mathematics Teacher Education.
George Gadanidis, Rosa Cendros, Lisa Floyd, Immaculate Kizito Namukasa
2017· article· en· Contemporary issues in technology and teacher education· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
48
citations
affnon étiqueté
Artificial intelligence to support human instruction
Michael C. Mozer, Melody Wiseheart, Timothy P. Novikoff
2019· letter· en· Proceedings of the National Academy of Sciences· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
44
citations
affsans résuménon étiqueté
Modeling Tutoring Knowledge
Jacqueline Bourdeau, Monique Grandbastien
2010· book-chapter· en· Studies in computational intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
41
citations
aboutno affnon étiqueté
Collaboration in cognitive tutor use in latin America
Amy Ogan, Erin Walker, Ryan S. Baker, Genaro Rebolledo‐Mendez, Maynor Jiménez-Castro, Tania Laurentino +1 autres
2012· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
40
citations
affsans résuménon étiqueté
Designing Virtual Learning Centers
Gilbert Paquette
2002· book-chapter· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
34
citations
venueno affnon étiqueté
Using Topic Maps for Web-based Education
Christo Dichev, Darina Dicheva, Lora Aroyo
2004· article· en· Advanced Technology for Learning· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
32
citations

En coulisses: Sélection · Constats · À propos