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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
Teaching and Learning Programming
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.

980 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.
980 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 3 sur 20

Les étiquettes couvrent 2 des 980 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 980 des 980 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
Striving for mathematical thinking
Peter Henderson, Doug Baldwin, Venu Dasigi, Marcel Dupras, Jane M. Fritz, David Ginat +7 autres
2001· article· en· ACM SIGCSE Bulletin· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
26
citations
affnon étiqueté
Creativity in CS1: A Literature Review
Sadia Sharmin
2021· review· en· ACM Transactions on Computing Education· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
25
citations
affnon étiqueté
CS girls rock
Sandy Graham, Celine Latulipe
2003· article· en· ACM SIGCSE Bulletin· Computer Science
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
25
citations
affaboutnon étiqueté
Curing recursion aversion
Katherine Gunion, Todd Milford, Ulrike Stege
2009· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
23
citations
affnon étiqueté
Visual Programming Languages
Philip T. Cox
2008· other· en· Wiley Encyclopedia of Computer Science and Engineering· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
22
citations
affnon étiqueté
Self-paced Mastery Learning CS1
Jennifer Campbell, Andrew Petersen, J. J. B. Smith
2019· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
22
citations
affnon étiqueté
Student Misconceptions of Dynamic Programming
Shamama Zehra, Aishwarya Ramanathan, Larry Yueli Zhang, Daniel Zingaro
2018· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
22
citations
affsans résuménon étiqueté
Noticing and Naming Computational Thinking During Play
Donna Kotsopoulos, Lisa Floyd, Brandon Dickson, Vivian Nelson, Samantha Makosz
2021· article· en· Early Childhood Education Journal· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
21
citations
affnon étiqueté
Student difficulties with pointer concepts in C
Michelle Craig, Andrew Petersen
2016· article· en· Proceedings of the Australasian Computer Science Week Multiconference· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
21
citations
affnon étiqueté
Making Programs With The Raspberry Pi
Michael A. Wirth, Judi McCuaig
2014· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
20
citations
affaboutnon étiqueté
Crossroads for Canadian CS enrollment
Jacob Slonim, Sam Scully, Michael McAllister
2008· article· en· Communications of the ACM· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
20
citations
affnon étiqueté
Tracing vs. Writing Code
Brian Harrington, Nick Cheng
2018· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
20
citations
affnon étiqueté
English Language Learners in Computer Science Education
Yinchen Lei, Meghan Allen
2022· article· en· Proceedings of the 53rd ACM Technical Symposium on Computer Science Education· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
19
citations
fundno affnon étiqueté
Becoming experts
Brian Dorn, Allison Elliott Tew
2013· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
19
citations
affnon étiqueté
MATLAB as an introductory programming language
Michael A. Wirth, Peter Kovesi
2006· article· en· Computer Applications in Engineering Education· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
18
citations

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