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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
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Ordre
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Domaine
Revue
Sujet
Digital Marketing and Social Media
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.

1 878 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.
1 878 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 25 sur 38

Les étiquettes couvrent 2 des 1 878 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 1 878 des 1 878 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
The New Fashion Consumer
Dianna De Angelis
2023· preprint· en· Social Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
venueno affnon étiqueté
Do Irritations of Ads in Line Really Matter?
Wen-Yu Tsao
2019· article· en· International Business Research· Social Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
affnon étiqueté
A Fresh Look on Determinants of Online Repurchase Intention
Ir. Jagjeet Singh Sarban Singh, Omkar Dastane, Herman Fassou Haba
2022· book-chapter· en· Advances in logistics, operations, and management science book series· Social Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
affsans résuménon étiqueté
Online Marketing Research
Vikas Kumar
2024· book-chapter· en· Social Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
venueno affnon étiqueté
The Role of Logo Redesign in Creating Brand Value
Seyed Mahmoud Shabgoo Monsef, Seyyed Javad Mousavian, Shahram Gilaninia
2011· article· en· Journal of Management and Strategy· Social Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
affnon étiqueté
Advertising in the World of Social Media-Based Brand Communities
Mohammad Reza Habibi, Michel Laroche, Marie‐Odile Richard
2015· book-chapter· en· Advances in marketing, customer relationship management, and e-services book series· Social Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
afffundaboutnon étiqueté
Evaluating the Impact of Storytelling on B2B Social Media Engagement: An AI-driven approach
Harold Boeck, Seyed Habib Hosseini Saravani, Maryam Bahra, Benoit Bourguignon
2025· article· en· Proceedings of the ... Annual Hawaii International Conference on System Sciences/Proceedings of the Annual Hawaii International Conference on System Sciences· Social Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
affsans résuménon étiqueté
Swom: A Delphi Study of The Content and Valence of Staff Word of Mouth
Kathleen Keeling, Peter McGoldrick, Petroula Charavitsidou, Hannah Thompson
2015· book-chapter· en· Developments in marketing science: proceedings of the Academy of Marketing Science· Social Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
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affnon étiqueté
The Mediating Role of Facebook Fan Pages
Wen‐Hai Chih, Li‐Chun Hsu, Kaiyu Wang, Kuan‐Yu Lin
2014· article· en· Studies in health technology and informatics· Social Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
afffundnon étiqueté
Mining Popular Trends from TED Talk Data
Colin N. Johnson, Jay Khakhariya, Carson K. Leung, Adam G.M. Pazdor, Steven J. Peters, Aaron M. Salo
2023· article· en· Social Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
venueno affnon étiqueté
One-Sided Advertising: How Does It Overcome Consumer Resistance?
Han-Kuang Tien, Yueh-Hsia Huang, Siao-Yun Wei, Yung-Yen Chen, Tyng-Bin Ger, Yen‐Lin Kuo
2022· article· en· International Journal of Marketing Studies· Social Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations

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