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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 27 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
Audio/ Videoconferencing Packages: Low cost
Remi Treblay, Barb Fyvie, Brenda Koritko
2006· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Social Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
affvenuenon étiqueté
Emotion, Learning and the Online Learning Environment
Martha Cleveland‐Innes, Zehra Akyol
2008· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Social Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
venueno affnon étiqueté
Online Learning in Civic Education Research Trend: A Bibliometric Analysis
Sulkipani Sulkipani, Kokom Komalasari, Sapriya Sapriya, Susan Fitriasari, Jusuf Blegur
2025· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Computer Science
prédiction machine:candidate · bibliometricsconsensus · aucune
1
citations
venueno affnon étiqueté
Book Review – Networked Learning
Mike Johnson
2016· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Social Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
venueno affnon étiqueté
Net Neutrality and its Implications to Online Learning
Lisa C. Yamagata-Lynch, Deepa R Despande, Jaewoo Do, Erin Garty, Jason Mastrogiovanni, Stephanie J Teague
2017· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Social Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
venueno affnon étiqueté
"Chaos rules" revisited
David Murphy
2011· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
affvenuenon étiqueté
Audio/ Videoconferencing Packages: High cost
Sonia Murillo, Mary Rizzuto, Urel Sawyers
2006· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Social Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
affvenuenon étiqueté
Text-based Conferencing Products
Debbie Garber, Jennifer Stein, Jon Baggaley
2002· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Psychology
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
venueno affnon étiqueté
Advancing Online Learning in Asia
Insung Jung
2004· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Social Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
affvenueaboutnon étiqueté
Blended online learning design: Shaken not stirred
Norm Vaughn, Michael Power
2010· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Social Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
venueno affnon étiqueté
Enriching the Web of Data with Educational Information Using We-Share
Adolfo Ruiz‐Calleja, Juan I. Asensio‐Pérez, Guillermo Vega‐Gorgojo, Eduardo Gómez‐Sánchez, Miguel L. Bote‐Lorenzo, Carlos Alario‐Hoyos
2017· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Social Sciences
prédiction machine: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 machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
venueno affsans résuménon étiqueté
Authors' Response to Eastmond's Commentary
Alfred P. Rovai, Hope Jordan
2004· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Psychology
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
venueno affnon étiqueté
Book Review: High-Impact Practices in Online Education
Emily Faulconer
2020· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Social Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
affvenuenon étiqueté
Selection of Collaborative Tools
Tom Kane, Jon Baggaley
2002· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
affvenuenon étiqueté
Integrated Collaborative Tools
Lynn Fujino, Neil Martindale, Sharon Mulder, Clare Woodward, Patrick J. Fahy
2002· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Social Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affvenuenon étiqueté
Editorial — Volume 26, Issue 2
Adnan Qayyum
2025· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Social Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations

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