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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
Open Education and E-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.

1 060 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.
1 060 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 2 sur 22

Les étiquettes couvrent 10 des 1 060 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 1 060 des 1 060 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
Towards flexible learning object metadata
Christopher Brooks, Gord McCalla
2006· article· en· International Journal of Continuing Engineering Education and Life-Long Learning· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
63
citations
venueno affnon étiqueté
Online Education Using Learning Objects
Sanjaya Mishra
2005· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
62
citations
aboutno affnon étiqueté
From Open Educational Resources to Open Educational Practices
Ebba Ossiannilsson, Xiangyang Zhang, Jennryn Wetzler, Cristine Martins Gomes de Gusmão, Cengiz Hakan Aydın, Rajiv S. Jhangiani +3 autres
2020· article· fr· Distances et médiations des savoirs· Computer Science
prédiction machine:candidate · open_scienceconsensus · aucune
62
citations
venueno affnon étiqueté
A bibliometric mapping of open educational resources
Airton Zancanaro, José Leomar Todesco, Fernando Ramos
2015· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Computer Science
prédiction machine:candidate · metaresearch+bibliometricsconsensus · aucune
61
citations
venueno affnon étiqueté
Uptake of OER by staff in distance education in South Africa
Kerry De Hart, Yuraisha Chetty, Elizabeth Archer
2015· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Computer Science
prédiction machine:candidate · open_scienceconsensus · aucune
54
citations
affvenuesans résuménon étiqueté
e-Learning 2.0
Stephen Downes
2005· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
53
citations
affsans résuménon étiqueté
Open Education: from OERs to MOOCs
2016· book· en· Lecture notes in educational technology· Computer Science
prédiction machine:candidate · open_scienceconsensus · aucune
52
citations
venueno affnon étiqueté
Incentives and Disincentives for the Use of OpenCourseWare
Anne Arendt, Brett E. Shelton
2009· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Computer Science
prédiction machine:candidate · open_scienceconsensus · aucune
48
citations
venueno affnon étiqueté
Open Textbook Proof-of-Concept via Connexions
J. Howard Baker, Joel Thierstein, Kathi Fletcher, Manpreet Kaur, Jonathan Emmons
2009· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Computer Science
prédiction machine:candidate · scholarly_communication+open_scienceconsensus · aucune
47
citations
affnon étiqueté
E-Learning meets the Social Semantic Web
Carlo Torniai, Jelena Jovanović, Dragan Gasevic, Scott Bateman, Marek Hatala
2008· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
45
citations
venueno affnon étiqueté
What Is Open Pedagogy? Identifying Commonalities
Phil Tietjen, Tutaleni I. Asino
2021· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Computer Science
prédiction machine:candidate · open_scienceconsensus · aucune
43
citations
venueno affnon étiqueté
CanCore: Metadata for Learning Objects
Norm Friesen, Anthony Roberts, Sue Fisher
2002· article· en· Canadian Journal of Learning and Technology· Computer Science
prédiction machine:candidate · scholarly_communicationconsensus · aucune
42
citations
venueno affnon étiqueté
Exploring Open Educational Resources for College Algebra
Marcela Chiorescu
2017· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Computer Science
prédiction machine:candidate · open_scienceconsensus · aucune
41
citations
venueno affnon étiqueté
Student Perceptions of College Faculty Who Use OER
Gabrielle Vojtech, Judy Orton Grissett
2017· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Computer Science
prédiction machine:candidate · open_scienceconsensus · aucune
41
citations
affnon étiqueté
Construction of New Medicines via Game Proof Search
Abraham Heifets, Igor Jurišica
2021· article· en· Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
39
citations

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