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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
Teaching and Learning Programming
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.

980 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.
980 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 7 sur 20

Les étiquettes couvrent 2 des 980 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 980 des 980 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
Young Children, Mathematics, and Coding
George Gadanidis
2014· book-chapter· en· Advances in educational technologies and instructional design book series· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
7
citations
venueno affnon étiqueté
Models for computer science K-12 outreach activities
Laurie Murphy, Tammy VanDeGrift, Brad Richards, Brent Wilson
2005· article· en· Sound Ideas (University of Puget Sound)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
7
citations
affaboutnon étiqueté
Curing recursion aversion
Katherine Gunion, Todd Milford, Ulrike Stege
2009· article· en· ACM SIGCSE Bulletin· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
6
citations
affnon étiqueté
Adapting the "Unessay" for Use in Computer Science
John Aycock, Hannah Wright, Jannik Hildebrandt, David A. Kenny, Nicole Lefebvre, Mark Jessel Lin +4 autres
2019· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
6
citations
afffundnon étiqueté
Graphical CSS Code Transformation Using ZX Calculus
Jiaxin Huang, Sarah Meng Li, Lia Yeh, Aleks Kissinger, Michele Mosca, Michael Vasmer
2023· article· en· Electronic Proceedings in Theoretical Computer Science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
6
citations
affnon étiqueté
Poogle and the unknown-answer assignment
Christopher C. D. Head, Steven A. Wolfman
2008· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
6
citations
affnon étiqueté
Red Fish Blue Fish
Randy Connolly, Janet Miller, Faith‐Michael Uzoka, Barry M. Lunt, Marc Schroeder, Craig S. Miller +1 autres
2016· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
6
citations
afffundnon étiqueté
Online CS1
Diane Horton, Jennifer Campbell, Michelle Craig
2016· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
6
citations
fundno affnon étiqueté
Let robots do the talking
Sjef Fransen, Panos Markopoulos
2010· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
5
citations
afffundnon étiqueté
Using Cyclic Scheduling to Generate Believable Behavior in Games
Richard Zhao, Duane Szafron
2014· article· en· Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
5
citations

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