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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 5 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.

affnon étiqueté
Personalized and adaptive learning
Rebeca Soler Costa, Qing Tan, Frédérique C. Pivot, Xiaokun Zhang, Harris Wang
2021· article· en· Texto Livre Linguagem e Tecnologia· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
43
citations
affnon étiqueté
How do you connect?
Srécko Joksimovíc, Nia Dowell, Oleksandra Skrypnyk, Vitomir Kovanović, Dragan Gašević, Shane Dawson +1 autres
2015· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
43
citations
affnon étiqueté
A Survey of Distance Education Challenges and Technologies
Timothy K. Shih, Giani D. Antoni, Timothy Arndt, Asirvatham Asirvatham, Ching-Tao Chang, Yam San Chee +10 autres
2003· article· en· International Journal of Distance Education Technologies· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
42
citations
venueno affnon étiqueté
MOOC Evaluation System Based on Deep Learning
Jian-Wei Tzeng, Chia-An Lee, Nen‐Fu Huang, Hao-Hsuan Huang, Chin‐Feng Lai
2022· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
41
citations
affnon étiqueté
Predicting Student Academic Performance
Kin Fun Li, David Rusk, Fred Song
2013· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
41
citations
affnon étiqueté
Learning Program Representations for Food Images and Cooking Recipes
Dim P. Papadopoulos, Enrique Mora, Nadiia Chepurko, Kuan Wei Huang, Ferda Ofli, Antonio Torralba
2022· article· en· 2022 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
38
citations
affnon étiqueté
The Next Step for Learning Analytics
Jinan Fiaidhi
2014· article· en· IT Professional· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
38
citations
affsans résuménon étiqueté
Exploring the Impact of a Learning Dashboard on Student Affect
Kasia Müldner, Michael Wixon, Dovan Rai, Winslow Burleson, Beverly Park Woolf, Ivon Arroyo
2015· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
37
citations
afffundvenuenon étiqueté
MOOC integration into secondary school courses
Hedieh Najafi, Rosemary Evans, Christopher M. Federico
2014· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
37
citations
affnon étiqueté
10.18162/ritpu.2013.228
Thierry Karsenti
2016· dataset· fr· Computer Science
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · insufficient_payload
34
citations
affnon étiqueté
Online education next wave: peer to peer learning
Shailendra Palvia
2021· article· en· Journal of Information Technology Case and Application Research· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
34
citations

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