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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
The International Review of Research in Open and Distributed Learning
Sujet
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.

1 490 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.
1 490 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 6 sur 30

Les étiquettes couvrent 4 des 1 490 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 1 490 des 1 490 travaux de cette cohorte. Ces prédictions portent le statut machine_predicted_unvalidated. Le mode candidate est l'union; le consensus est l'intersection.

venueno affnon étiqueté
Social Presence in Massive Open Online Courses
Oleksandra Poquet, Vitomir Kovanović, P. de Vries, Thieme Hennis, Srécko Joksimovíc, Dragan Gašević +1 autres
2018· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
76
citations
venueno affnon étiqueté
MOOCs and OER in the Global South: Problems and Potential
Monty King, Mark Pegrum, Martin Forsey
2018· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
74
citations
affvenuenon étiqueté
Head of gold, feet of clay: The online learning paradox
Thomas Michael Power, Anthony Morven-Gould
2011· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Social Sciences
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
71
citations
venueno affnon étiqueté
The Use of Social Media in E-Learning: A Metasynthesis
Ernest Mnkandla, Ansie Minnaar
2017· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaresearchconsensus · aucune
71
citations
venueno affnon étiqueté
Usability Evaluation of the Student Centered e-Learning Environment
Inas Sofiyah Junus, Harry Budi Santoso, R. Yugo Kartono Isal, Andika Yudha Utomo
2015· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
70
citations
venueno affnon étiqueté
Goal Setting and MOOC Completion
Erwin Handoko, Susie Gronseth, Sara McNeil, Curtis J. Bonk, Bernard Robin
2019· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
69
citations
venueno affnon étiqueté
Investigating MOOCs through blog mining
Yong Chen
2014· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
69
citations
venueno affnon étiqueté
Rethinking OER and their use: Open education as Bildung
Markus Deimann, Robert Farrow
2013· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Computer Science
prédiction distillée:candidate · scholarly_communicationconsensus · aucune
68
citations
venueno affnon étiqueté
Higher Education Faculty Perceptions of Open Textbook Adoption
Eulho Jung, Christine Bauer, Allan Heaps
2017· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Computer Science
prédiction distillée:candidate · scholarly_communicationconsensus · aucune
68
citations
venueno affnon étiqueté
The future of learning: From eLearning to mLearning
Murugan Krishnapillai
2004· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
68
citations
venueno affnon étiqueté
Grit and Intention: Why Do Learners Complete MOOCs?
Yuan Wang, Ryan S. Baker
2018· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Psychology
prédiction distillée:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
67
citations

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