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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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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 26 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.

affvenuenon étiqueté
Chat and Instant Messaging Systems
Jennifer Stein, Debbie Garber, Jon Baggaley
2002· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Social Sciences
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3
citations
affvenuenon étiqueté
Text-based Conferencing: Features vs. functionality
Lynn Anderson, Kathy McCarthy
2006· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Engineering
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3
citations
venueno affnon étiqueté
63. Mobile Learning in Developing Nations
Scott Motlik
2008· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
3
citations
affvenuesans résuménon étiqueté
Editorial – Volume 21, Issue 2
Dietmar Kennepohl
2020· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Social Sciences
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3
citations
affvenuenon étiqueté
A Proposed e-Learning Policy Field for the Academy
Gale Parchoma
2007· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Social Sciences
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2
citations
afffundvenueaboutnon étiqueté
Examining Online Health Sciences Graduate Programs in Canada
Paige Colley, Karen Schouten, Nicole Chabot, M Downs, Lauren Anstey, Marc S. Moulin +1 autres
2019· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
venueno affsans résuménon étiqueté
Editorial - Volume 23, Issue 1
Ting‐Chia Hsu, Hal Abelson, Natalie Lao
2022· editorial· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affvenueaboutnon étiqueté
Can Mobile Learning Enhance Nursing Practice Education?
Richard F. Kenny, Caroline Park
2009· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
venueno affnon étiqueté
Quality Criteria for Online Courses Development
Maimoona H. Al Abri, Abdelrahman Elhaj
2025· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affvenuenon étiqueté
The UNESCO OER Recommendation: Some Observations From the ICDE OER Advocacy Committee
Ebba Ossiannilsson, Rosa Leonor Ulloa Cazarez, Cristine Martins Gomes de Gusmão, Xiangyang Zhang, Constance Blomgren, Trish Chaplin-Cheyne +1 autres
2023· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Computer Science
prédiction machine:candidate · open_scienceconsensus · aucune
2
citations
affvenuenon étiqueté
SLOAN: Social Learning Optimization Analysis of Networks
David John Lemay, Tenzin Doleck, Christopher G. Brinton
2022· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Physics and Astronomy
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
venueno affnon étiqueté
Perceived Utility and Learning by Dominican University Students in Virtual Teaching–Learning Environments: An Analysis of Multiple Serial Mediation Based on the Extended Technology Acceptance Model
Clemente Rodríguez Sabiote, Ana Teresa Valerio-Peña, Roberto A. Batista-Almonte, Álvaro Manuel Úbeda-Sánchez
2024· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Social Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affvenuenon étiqueté
Collaboration and Ethics in Distance Learning Design
Racquel Biem, Dirk Morrison
2023· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Social Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations

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