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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
Open Education and E-Learning
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.

1 060 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.
1 060 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 6 sur 22

Les étiquettes couvrent 10 des 1 060 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 1 060 des 1 060 travaux de cette cohorte. Ces prédictions portent le statut machine_predicted_unvalidated. Le mode candidate est l'union; le consensus est l'intersection.

affvenueaboutnon étiqueté
Open Educational Resources in the Time of COVID-19
Shannon Lucky, Carolyn Doi, Joseph E. Rubin
2022· article· en· KULA knowledge creation dissemination and preservation studies· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
12
citations
affaboutnon étiqueté
Building digital books with Dublin Core and IMS content packaging
Michael Magee, D'Arcy Norman, Julian Wood, Rob Purdy, Graeme Irwin
2002· article· en· International Conference on Dublin Core and Metadata Applications· Computer Science
prédiction distillée:candidate · scholarly_communicationconsensus · aucune
11
citations
affvenueaboutnon étiqueté
Eight Patterns of Open Textbook Adoption in British Columbia
Jennifer Barker, Ken Jeffery, Rajiv S. Jhangiani, George Veletsianos
2018· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Computer Science
prédiction distillée:candidate · scholarly_communicationconsensus · aucune
11
citations
afffundaboutnon étiqueté
Linking learning object repositories
Griff Richards, Marek Hatala
2005· article· en· International Journal of Learning Technology· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
11
citations
venueno affnon étiqueté
SCOPE of Open Education: A New Framework for Research
Virginia Clinton‐Lisell, Jasmine Roberts-Crews, Lindsey Gwozdz
2023· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaresearch+open_scienceconsensus · aucune
11
citations
affsans résuménon étiqueté
Delivery of Learning Design: the Explor@ System’s Case
Gilbert Paquette, Olga Mariño, Ileana de la Teja, Michel Léonard, Karin Lundgren-Cayrol
2005· book-chapter· en· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
11
citations
affnon étiqueté
Learning design in healthcare education
Rachel Ellaway, James Dalziel, Bronwen Dalziel
2008· article· en· Medical Teacher· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
11
citations
affvenueaboutnon étiqueté
Web Portal Characteristics: Children as Designers and Evaluators
Andrew Large, Jamshid Beheshti, Valerie Nesset, Leanne Bowler
2013· article· fr· Proceedings of the Annual Conference of CAIS / Actes du congrès annuel de l ACSI· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaresearch+metaepi_narrow+scholarly_communicationconsensus · scholarly_communication
10
citations
afffundvenuenon étiqueté
Searching for and positioning of contextualized learning objects
Silvia Baldiris, Sabine Graf, Ramón Fabregat, Néstor Darío Duque Méndez
2012· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
10
citations
affnon étiqueté
Principled Construction and Reuse of Learning Designs
Gilbert Paquette, Olga Mariño, Karin Lundgren-Cayrol, Michel Léonard
2009· book-chapter· en· IGI Global eBooks· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
9
citations
affsans résuménon étiqueté
Multimedia Tools for Communicating Mathematics
Jonathan M. Borwein, Maria H. Morales, José Francisco Rodrigues, Konrad Polthier
2002· book· en· Mathematics and visualization· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrowconsensus · aucune
9
citations
venueno affnon étiqueté
Khan Academy Videos in Chinese: A Case Study in OER Revision
Allen Rao, John Hilton, Sarah Harper
2017· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
8
citations

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