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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
The International Review of Research in Open and Distributed Learning
Sujet
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.

1 490 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.
1 490 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 23 sur 30

Les étiquettes couvrent 4 des 1 490 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 1 490 des 1 490 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.

venueno affnon étiqueté
Rethinking Open Universities
Hanmo Jeong
2019· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Social Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
7
citations
afffundvenuenon étiqueté
The World-Wide Inaccessible Web, Part 2: Internet routes
Jon Baggaley, Batchuluun Batpurev, Jim Klaas
2007· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
7
citations
affvenuenon étiqueté
Online Polling Services
Jon Baggaley, Tom Kane, Bill Wade
2002· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Social Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
7
citations
venueno affnon étiqueté
Hispanic or Latino Student Success in Online Schools
Michael Corry
2016· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Social Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
7
citations
venueno affnon étiqueté
Educating the citizen of academia online?
Mariann Solberg
2011· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Psychology
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
7
citations
venueno affgemma · bibliometrics+open_sciencegpt · bibliometricsmodèles en désaccord
Bibliometric Insights Into the Open Education Landscape
Rong Zou, Leilei Jiang, Walton Wider
2025· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Computer Science
prédiction machine:candidate · bibliometricsconsensus · aucune
7
citations
venueno affnon étiqueté
OER Mainstreaming in Tonga
Ishan Sudeera Abeywardena, Philip Uys, Seilosehina Fifita
2019· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Computer Science
prédiction machine:candidate · open_scienceconsensus · aucune
7
citations
venueno affnon étiqueté
Characterizing UNAM’s Open Education System Using the OOFAT Model
Francisco Cervantes-Pérez, Guadalupe Vadillo, Jackeline Bucio
2019· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Computer Science
prédiction machine:candidate · open_scienceconsensus · aucune
7
citations
venueno affnon étiqueté
Blending Crowdvoting in Modern e-Learning Environments
Marija Maletić, Dušan Barać, Tamara Naumović, Zorica Bogdanović, Božidar Radenković
2019· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
6
citations
affvenuenon étiqueté
Online Polling as a Collaborative Tool
Jim Klaas, Jon Baggaley
2003· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Social Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
6
citations
affvenuenon étiqueté
Best Practices in Online Conference Moderation
Adrienne De Schutter, Patricia Fahrni, Jim Rudolph
2004· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Social Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
6
citations
venueno affnon étiqueté
Going online to make learning count
Cathy Brigham, Rebecca Klein‐Collins
2011· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Social Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
6
citations

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