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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.

Terme de recherche
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Revue
Sujet
Digital Marketing and Social Media
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.

1 878 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.
1 878 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 5 sur 38

Les étiquettes couvrent 2 des 1 878 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 1 878 des 1 878 travaux de cette cohorte. Ces prédictions portent le statut machine_predicted_unvalidated. Le mode candidate est l'union; le consensus est l'intersection.

affsans résuménon étiqueté
Value co-creation in online healthcare communities
Farid Shirazi, Yun Wu, Ali Hajli, Arash H. Zadeh, Nick Hajli, Xiaolin Lin
2021· article· en· Technological Forecasting and Social Change· Social Sciences
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
57
citations
affnon étiqueté
The Incidence of Smartphone Usage among Tourists
Colin F. Mang, Linda Piper, Natalya Brown
2016· article· en· International Journal of Tourism Research· Social Sciences
prédiction distillée:candidate · metaresearchconsensus · aucune
55
citations
affnon étiqueté
Leximancer Software as a Research Tool for Social Marketers
Brian J. Biroscak, Jenny E. Scott, James H. Lindenberger, Carol A. Bryant
2017· article· en· Social Marketing Quarterly· Social Sciences
prédiction distillée:candidate · metaresearch+metaepi_narrow+sts+scholarly_communicationconsensus · aucune
55
citations
affsans résuménon étiqueté
Choice in Interactive Environments
Joel H. Steckel, Russell S. Winer, Randolph E. Bucklin, Benedict G. C. Dellaert, Xavier Drèze, Gerald Häubl +5 autres
2005· article· en· Marketing Letters· Social Sciences
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
53
citations
affnon étiqueté
How Should I Improve the UI of My App?
Qiuyuan Chen, Chunyang Chen, Safwat Hassan, Zhengchang Xing, Xin Xia, Ahmed E. Hassan
2021· article· en· ACM Transactions on Software Engineering and Methodology· Social Sciences
prédiction distillée:candidate · metaresearchconsensus · aucune
52
citations
affnon étiqueté
Making Sense of Online Consumer Reviews: A Methodology
Karen Robson, Mana Farshid, John Bredican, S.M. Humphrey
2013· article· en· International Journal of Market Research· Social Sciences
prédiction distillée:candidate · metaresearch+insufficient_payloadconsensus · aucune
51
citations
affvenuenon étiqueté
Social Media and its Use in Health Promotion
Joëlle J Levac, Tracey O’Sullivan
2010· article· en· Revue interdisciplinaire des sciences de la santé - Interdisciplinary Journal of Health Sciences· Social Sciences
prédiction distillée:candidate · metaresearch+stsconsensus · sts
50
citations
aboutno affnon étiqueté
Social Media Practices Among Small Business-to-Business Enterprises
Greg M. Broekemier, Ngan N. Chau, Srivatsa Seshadri
2015· article· en· Small Business Institute Journal· Social Sciences
prédiction distillée:candidate · metaresearch+metaepi_narrow+sts+scholarly_communicationconsensus · aucune
50
citations
venueno affnon étiqueté
Undergraduates and Online Purchasing Behavior
Syuhaily Osman, Benjamin Chan Yin-Fah, Bei Hooi Choo
2010· article· en· Asian Social Science· Social Sciences
prédiction distillée:candidate · stsconsensus · sts
50
citations
affnon étiqueté
Business (un)usual: Critical skills for the next normal
Caitlin Ferreira, Jeandri Robertson, Leyland Pitt
2022· article· en· Thunderbird International Business Review· Social Sciences
prédiction distillée:candidate · metaresearch+sts+insufficient_payloadconsensus · aucune
46
citations
affnon étiqueté
Co-Branding Internationally: Everyone Wins?
Linda C. Ueltschy, Michel Laroche
2011· article· en· Journal of Applied Business Research (JABR)· Social Sciences
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
44
citations
affsans résuménon étiqueté
Comparing mobile apps by identifying ‘Hot’ features
Haroon Malik, Elhadi Shakshuki, Wook-Sung Yoo
2018· article· en· Future Generation Computer Systems· Social Sciences
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
44
citations
affnon étiqueté
Sharing information now vs later
Laurie Wu, Han Shen, Mimi Li
2017· article· en· International Journal of Contemporary Hospitality Management· Social Sciences
prédiction distillée:candidate · scholarly_communicationconsensus · aucune
43
citations
affnon étiqueté
Interpreting Macromarketing
Stanley J. Shapiro, Mark Tadajewski, Clifford J. Shultz
2009· article· en· Journal of Macromarketing· Social Sciences
prédiction distillée:candidate · metaresearchconsensus · aucune
42
citations
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