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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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Type
Domaine
Revue
Sujet
Online Learning and Analytics
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.

1 694 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.
1 694 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 20 sur 34

Les étiquettes couvrent 10 des 1 694 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 1 694 des 1 694 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
Rediscovering the passion, beauty, joy, and awe
Daniel D. Garcia, Jennifer Campbell, Rebecca Dovi, Cay S. Horstmann
2014· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affsans résuménon étiqueté
Designing a Mathematics-for-All MOOC
George Gadanidis
2013· article· en· E-Learn: World Conference on E-Learning in Corporate, Government, Healthcare, and Higher Education· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
afffundnon étiqueté
Designing CIspace
Saleema Amershi, Nicole Arksey, Giuseppe Carenini, Cristina Conati, Alan K. Mackworth, Heather Maclaren +1 autres
2005· article· en· ACM SIGCSE Bulletin· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affnon étiqueté
Open Digital Badges
Daniel Piedra
2020· book-chapter· en· Advances in educational technologies and instructional design book series· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affnon étiqueté
The Academic Enhancement Program
Diana Cukierman, D. Thompson, Wayne Sun
2019· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affsans résuménon étiqueté
DIVIDED ATTENTION IN MULTIMEDIA LEARNING
Bruce L. Mann, Paul Newhouse, Jeremy Pagram, Alistair Campbell
2000· article· en· EdMedia: World Conference on Educational Media and Technology· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
venueno affgemma · aucune catégoriegpt · aucune catégoriemodèles en désaccord
Welcome to the Library: Data-Driven Student Worker Empowerment
Elena F. Pérez Carrillo, Jung Mi Scoulas
2020· article· en· Evidence Based Library and Information Practice· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
venueno affnon étiqueté
Digital Detox
Brenna Clarke Gray
2023· article· en· Collected Essays on Learning and Teaching· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affnon étiqueté
Prevention Is Better Than Cure
Dennis Foung, Joanna Kwan
2022· book-chapter· en· Advances in educational technologies and instructional design book series· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
venueno affnon étiqueté
Coursework for Promoting Teaching and Learning
Tesila Chandrakanthi Kandamby
2017· article· en· International Journal of Higher Education· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
fundno affnon étiqueté
Desafios e Novas Possibilidades de Uso de Learning Management Systems
João Guterres, Milene Selbach Silveira
2015· article· pt· Anais do ... Simpósio Brasileiro de Informática na Educação/Anais do Simpósio Brasileiro de Informática na Educação· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations

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