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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.

Exporter en CSVExporter en JSONRequête API

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.

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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 32 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.

affsans résuménon étiqueté
Educational Data Mining
2018· book-chapter· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affaboutnon étiqueté
AI hype in the classroom
Lex Konnelly, Nathan Sanders
2024· article· en· Proceedings of the Linguistic Society of America· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affnon étiqueté
SIGCSE conference report
Adrienne Decker, Kurt Eiselt
2015· article· en· ACM SIGCSE Bulletin· Computer Science
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
0
citations
affnon étiqueté
Prediction Model of School Readiness
Iyad Suleiman, Maha Arslan, Reda Alhajj, Mick Ridley
2017· article· en· Journal of Information & Knowledge Management· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affvenuesans résuménon étiqueté
MOOCs : Facts and Figures
Thierry Karsenti
2015· article· fr· Revue internationale des technologies en pédagogie universitaire· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
aboutno affnon étiqueté
ICER 2019 call for participation
Robert McCartney, Andrew Petersen
2019· article· en· ACM SIGCSE Bulletin· Computer Science
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · insufficient_payload
0
citations
affsans résuménon étiqueté
Approaches to Measuring User Engagement
Heather L. O'Brien
2025· book-chapter· en· Synthesis lectures on information concepts, retrieval, and services· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affnon étiqueté
Optimization of Search Environments for Learning Contexts
Jaurès S. H. Kameni, Bernabé Batchakui, Roger Nkambou
2022· article· en· International Journal on Advanced Science Engineering and Information Technology· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
aboutno affnon étiqueté
Table of Contents
2014· article· en· Recruiting & Retaining Adult Learners· Computer Science
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · insufficient_payload
0
citations
affnon étiqueté
Learning from Data, and Tools for the Task
John H. Maindonald, W. John Braun, Jeffrey L. Andrews
2024· book-chapter· en· Cambridge University Press eBooks· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affsans résuménon étiqueté
Promising Practices in Online Testing
Alyssa Dirocco, David Hinger
2009· article· en· EdMedia: World Conference on Educational Media and Technology· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affvenuenon étiqueté
Online Instructor Development: A COOL story
Nick Baker, Freer John, Nobuko Fujita, Higgison Alicia, Mark Lubrick, Brandon M. Sabourin +2 autres
2020· article· en· Collected Essays on Learning and Teaching· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
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