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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
Online Learning and Analytics
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.

1 694 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.
1 694 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 9 sur 34

Les étiquettes couvrent 10 des 1 694 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 1 694 des 1 694 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
MOOCs Readiness
T. Subramaniam, Nur Amalina Diyana Suhaimi, Latifah Abdol Latif, Zorah Abu Kassim, Mansor Fadzil
2019· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
17
citations
venueno affnon étiqueté
MOOCs as a Research Agenda: Changes Over Time
Shunan Zhang, ShaoPeng Che, Dongyan Nan, Jang Hyun Kim
2022· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
16
citations
afffundaboutnon étiqueté
Learning analytics for the social media age
Anatoliy Gruzd, Caroline Haythornthwaite, Drew Paulin, Rafa Absar, Michael Huggett
2014· article· en· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
16
citations
affnon étiqueté
Designing CIspace
Saleema Amershi, Nicole Arksey, Giuseppe Carenini, Cristina Conati, Alan K. Mackworth, Heather Maclaren +1 autres
2005· article· en· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
15
citations
affsans résuménon étiqueté
Benefiting from MOOC
Youdan Zhang
2013· article· en· EdMedia: World Conference on Educational Media and Technology· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
15
citations
aboutno affnon étiqueté
Learning Analytics in Higher Education
Jennifer Stokes, Anthea Fudge
2023· reference-entry· en· Computer Science
prédiction distillée:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
15
citations
affnon étiqueté
Predictive Modelling in Teaching and Learning
Christopher Brooks, Craig Thompson
2022· book-chapter· en· Solar eBooks· Computer Science
prédiction distillée:candidate · research_integrityconsensus · aucune
15
citations
affnon étiqueté
Five years of IndiaHCI
Aakar Gupta
2015· article· en· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
15
citations
affnon étiqueté
Artificial intelligence for students in postsecondary education
Natalina Martiniello, Jennison V. Asuncion, Catherine S. Fichten, Mary Jorgensen, Alice Havel, Maegan Harvison +3 autres
2020· article· en· AI Matters· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
14
citations
affnon étiqueté
Search Engines in Learning Contexts: A Literature Review
Jaurès Styve Kameni Homte, Bernabé Batchakui, Roger Nkambou
2022· review· en· International Journal of Emerging Technologies in Learning (iJET)· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+open_science+research_integrityconsensus · aucune
14
citations

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