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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
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 28 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 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
Editorial - Volume 19, Issue 5
Dianne Conrad
2018· editorial· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Computer Science
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
0
citations
affnon étiqueté
Surveying Open Data Practices: Final datasets
Louise Bezuidenhout, Thomas Mboa, Anelda van der Walt
2021· dataset· en· Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)· Computer Science
prédiction machine:candidate · open_scienceconsensus · aucune
0
citations
affnon étiqueté
AI and Ed: A Happy Open Marriage.
Julita Vassileva, James C. Lester, Judith Masthoff
2015· article· en· AIED Workshops· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affvenuenon étiqueté
Editorial - Volume 24, Issue 4
Constance Blomgren
2023· editorial· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affvenuenon étiqueté
Editorial - Volume 25, Issue 1
Rory McGreal
2024· editorial· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affsans résuménon étiqueté
Factors for Academic Performance Prediction
Linlin Zhang, Kin Fun Li
2020· book-chapter· en· Advances in intelligent systems and computing· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affsans résuménon étiqueté
Multimedia-based E-Learning Systems for Students with Special Needs
Onintra Poobrasert, Nick Cercone
2008· article· en· E-Learn: World Conference on E-Learning in Corporate, Government, Healthcare, and Higher Education· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
fundno affnon étiqueté
Editorial Acknowledgment
2024· article· en· Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)· Computer Science
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
0
citations
affsans résuménon étiqueté
Learning Analytics
Reda Alhajj, Jon Rokne
2018· book-chapter· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affsans résuménon étiqueté
A New MOOC on Natural Disasters
John Stix, John R. Gyakum, Karolane Caissy, Angela Guadagno, Frank Roop, Pierre-André Vungoc +1 autres
2014· article· en· 2014 AGU Fall Meeting· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations

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