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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 7 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.

fundvenueno affnon étiqueté
Needs Assessment for the Development of Learning Objects
John A. Ross, John Ford, Catherine D. Bruce
2007· article· en· Alberta Journal of Educational Research· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
8
citations
affnon étiqueté
An Open Syllabus Model
Olivier Gerbé, Jacques Raynauld
2009· article· en· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
8
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
affsans résuménon étiqueté
Automating the E-learning Personalization
Fathi Essalmi, Leila Jemni Ben Ayed, Mohamed Jemni, Kinshuk Kinshuk, Sabine Graf
2013· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+scholarly_communicationconsensus · aucune
8
citations
affnon étiqueté
Learning Design Repositories – Structure Ontology and Processes
Karin Lundgren-Cayrol, Gilbert Paquette, Olga Mariño, Michel Léonard, Ileana de la Teja
2006· preprint· en· HAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe)· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+scholarly_communicationconsensus · aucune
7
citations
affsans résuménon étiqueté
A Bayesian Approach for Learning Document Type Relevance
Peter Yeung, Stefan Büttcher, Charles L. A. Clarke, Maheedhar Kolla
2007· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrowconsensus · aucune
7
citations
affsans résuménon étiqueté
Quality Rating and Recommendation of Learning Objects
Vive Kumar, John C. Nesbit, Philip H. Winne, Allyson F. Hadwin, Dianne Jamieson‐Noel, Kate Han
2007· book-chapter· en· Advanced information and knowledge processing· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
7
citations
affsans résuménon étiqueté
Explora: An Open Virtual Campus
Gilbert Paquette, Ileana de la Teja, Aude Dufresne
2000· article· en· EdMedia: World Conference on Educational Media and Technology· Computer Science
prédiction distillée:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
7
citations
afffundnon étiqueté
A Data-Centric Study of Software Tutorial Design
Deeksha M. Arya, Mathieu Nassif, Martin P. Robillard
2021· article· en· IEEE Software· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
7
citations
fundno affnon étiqueté
13. Open Assessment Resources for Deeper Learning
David Gibson, Dirk Ifenthaler, Davor Orlić
2016· book-chapter· en· Open Education· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+scholarly_communication+insufficient_payloadconsensus · insufficient_payload
7
citations
affnon étiqueté
Technologies for enabling the sharing of Learning Objects
Ty Mey Eap, Marek Hatala, Dragan Gašević
2007· article· en· International Journal of Advanced Media and Communication· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
7
citations
venueno affnon étiqueté
OER Mainstreaming in Tonga
Ishan Sudeera Abeywardena, Philip Uys, Seilosehina Fifita
2019· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
7
citations
afffundvenueaboutnon étiqueté
Open Educational Resources in Canada 2020
Rory McGreal
2020· article· en· Canadian Journal of Learning and Technology· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
7
citations
venueno affgemma · bibliometrics+open_sciencegpt · bibliometricsmodèles en désaccord
Bibliometric Insights Into the Open Education Landscape
Rong Zou, Leilei Jiang, Walton Wider
2025· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Computer Science
prédiction distillée:candidate · bibliometrics+scholarly_communication+open_scienceconsensus · aucune
7
citations
affaboutsans résuménon étiqueté
eduSource: A Pan–Canadian Learning Object Repository
Rory McGreal
2002· article· en· E-Learn: World Conference on E-Learning in Corporate, Government, Healthcare, and Higher Education· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+sts+scholarly_communication+research_integrity+insufficient_payloadconsensus · aucune
6
citations
affsans résuménon étiqueté
What Really Works in Hybrid Learning: A Cognitive Perspective
Jayshiro Tashiro, Patrick C. K. Hung, Miguel Vargas Martín, Robert R. Tashiro
2015· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+scholarly_communication+research_integrityconsensus · aucune
6
citations
affnon étiqueté
Social Issues and Web 2.0
Bolanle A. Olaniran, Hansel Burley, Maiga Chang
2010· book-chapter· en· IGI Global eBooks· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
6
citations

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