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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
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 23 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 mode candidate est l'union; le consensus est l'intersection.

venueno affnon étiqueté
AUTOMATED TOOLS FOR MULTI-CAMPUS UNIVERSITY COURSE ASSESSMENT
Amin Haj-Ali, Adnan Harb, Samih Abdul-Nabi, H El-Hage, Bassam Hussein
2013· article· en· Proceedings of the Canadian Engineering Education Association (CEEA)· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
aboutno affnon étiqueté
Book Reviews – 2019
Kimberly Safford, Matthew Stranach, Simon Atkinson, Pam Foley
2019· article· en· Journal of Interactive Media in Education· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
affaboutnon étiqueté
pTA: A Programmable Teaching Assistant for Lab Courses
Jawad Tahir, Raj Mandal, Olha Stefanova, Hans‐Arno Jacobsen, Christoph Doblander, Ruben Mayer
2023· article· en· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
venueno affnon étiqueté
SIT Academy: Online learning using the MOOC approach
Theeranuch Sirikojakorn, Jirayu Chamamahattana, Vajirasak Vanijja, Nipon Charoenkitkarn, Jonathan H. Chan
2018· article· en· Proceedings of the Canadian Engineering Education Association (CEEA)· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
affsans résuménon étiqueté
User Centred e-learning, opportunities and challenges: a literature review
Sonica Katoch, Vivian Doan, Nastaran Dadashi
2017· review· en· E-Learn: World Conference on E-Learning in Corporate, Government, Healthcare, and Higher Education· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+scholarly_communication+research_integrityconsensus · aucune
1
citations
affnon étiqueté
Hybridation d'un MOOC : quels moyens déployer ?
Stéphanie Delpeyroux, Florence Rouveix, Magali Guyon, Rémi Bachelet, Corinne Truche
2017· preprint· fr· HAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe)· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+sts+scholarly_communicationconsensus · aucune
1
citations
affsans résuménon étiqueté
Help-Seekers and Help-Providers in MOOCs
Hedieh Najafi, Carol Rolheiser, Laurie Harrison, Will Heikoop
2018· article· en· E-Learn: World Conference on E-Learning in Corporate, Government, Healthcare, and Higher Education· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrowconsensus · aucune
1
citations
aboutno affnon étiqueté
Gamification in MOOCs - General Overview
Mohammad Khalil, Dan Davis, Jacqueline Wong
2018· article· en· Research Repository (Delft University of Technology)· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
affnon étiqueté
Bridging Fields at a Critical Time
Jon Baggaley
2013· article· en· DOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals)· Computer Science
prédiction distillée:candidate · scholarly_communication+insufficient_payloadconsensus · aucune
1
citations
affsans résuménon étiqueté
What Learners Want: Revealing the Focal Topics in MOOC Reviews
Jingya Liu, Qiao Zhong, Zequan Shen, Zhao Du, Fang Wang, Shan Wang
2023· book-chapter· en· Lecture notes in business information processing· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrowconsensus · aucune
1
citations
affsans résuménon étiqueté
A Comparative Study of Learning Outcomes for Online Learning Platforms
François St-Hilaire, Nathan Burns, Robert Belfer, Muhammad Shayan, Ariella Smofsky, Dung D. Vu +13 autres
2021· preprint· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+research_integrityconsensus · aucune
1
citations
affnon étiqueté
Item recommendation using user feedback data and item profile
Debashish Roy, Rajarshi Roy Chowdhury, Abdullah B. Nasser, Afdhal Azmi, Marzieh Babaeianjelodar
2023· article· en· AIP conference proceedings· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
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afffundvenuenon étiqueté
Massive Open On-line Courses in Engineering
Nafia Al-Mutawaly, Michael Piczak
2015· article· en· Proceedings of the Canadian Engineering Education Association (CEEA)· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
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affsans résuménon étiqueté
Breadth and Depth of Learning Analytics
David Boulanger, Jérémie Seanosky, Rébecca Guillot, Vive Kumar, Kinshuk Kinshuk
2016· book-chapter· en· Lecture notes in educational technology· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
affnon étiqueté
Unveiling learner experience in MOOC reviews
Jingya Liu, Zhao Du, Qiao Zhong, Fang Wang, Shan Wang
2024· article· en· International Journal of Networking and Virtual Organisations· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
venueno affnon étiqueté
Editorial – Volume 16, Issue Number 6
Markus Deimann, Sebastian Vogt
2015· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations

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