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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
Experimental Learning in Engineering
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.

892 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.
892 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 7 sur 18

Les étiquettes couvrent 1 des 892 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 892 des 892 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.

afffundvenuenon étiqueté
Physical and Virtual Environment for Automation Education of Engineers and Technicians, Part 2: Laboratory activities in closed-loop control and automation through a virtual and physical environment
Jean‐Sébastien Deschênes, Noureddine Barka, Denis Paradis, Mario Michaud, Suzie Loubert, Jean Brousseau
2010· article· en· Proceedings of the Canadian Engineering Education Association (CEEA)· Engineering
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
venueno affnon étiqueté
Do Engineering – Anywhere, Anytime
Mark Walters, Erik Luther, Julia Dinolfo
2012· article· en· Proceedings of the Canadian Engineering Education Association (CEEA)· Engineering
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
fundno affnon étiqueté
Remote identification of real systems
Pavol Folvarcik, Mikuláš Huba
2012· article· en· Engineering
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
fundno affnon étiqueté
Simple Machine Science Centers.
Debby Chessin
2007· article· en· Science and Children· Engineering
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
2
citations
affnon étiqueté
A Simple Laboratory-Constructed Automatic Titrator
Kurt L. Headrick, Terry K. Davies, Aaron N. Haegele
2000· article· en· Journal of Chemical Education· Engineering
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affvenuenon étiqueté
Pedagogy in a Pandemic: Teaching without Exams
James Andrew Smith
2021· article· en· Proceedings of the Canadian Engineering Education Association (CEEA)· Engineering
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affnon étiqueté
Software Suite for Self-Paced Learning
Meng Zhang, Zi Xu Gu, Adan Amer, Gaganpreet Sidhu, Seshasai Srinivasan
2022· article· en· International Journal of Emerging Technologies in Learning (iJET)· Engineering
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
afffundvenuenon étiqueté
The Teaching Laboratory Data Management (TLDM) System
Derek Yau Chung Choy, Jim Sibley, D. C. W. Kannangara
2019· article· en· Proceedings of the Canadian Engineering Education Association (CEEA)· Engineering
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations

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