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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 9 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
BOF: Grading for Equity in Computer Science Courses
Manuel A. Pérez-Quiñones, David L. Largent, Firas Moosvi, Christian Roberson, Carlo Sgro, Giulia Toti +1 autres
2022· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
affsans résuménon étiqueté
Story-Based Virtual Experiment Environment
Ming-Xiang Fan, Rita Kuo, Maiga Chang, Jia-Sheng Heh
2014· book-chapter· en· Lecture notes in educational technology· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
affnon étiqueté
Student Perspectives on Optional Groups
Jonathan Calver, Jennifer Campbell, Michelle Craig
2023· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
affnon étiqueté
Achievement Goals in CS1-LLM
Annapurna Vadaparty, Francis Geng, David H. Smith, Jamie Gorson Benario, Daniel Zingaro, Leo Porter
2025· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
affnon étiqueté
"Mailing it in"
Joseph Sant
2009· article· en· ACM SIGCSE Bulletin· Computer Science
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
4
citations
affnon étiqueté
The academic enhancement program
Diana Cukierman, D. Thompson
2009· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
affnon étiqueté
Adding Test Generation to the Teaching Machine
Michael Bruce-Lockhart, Theodore S. Norvell, Pierluigi Crescenzi
2009· article· en· ACM Transactions on Computing Education· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
fundno affnon étiqueté
Searching for Tomorrow’s Programmers
Michael de Raadt
2004· article· en· Informing Science and IT Education Conference· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
affsans résuménon étiqueté
Computational Thinking and Mathematics
Laura Broley, Chantal Buteau, Simon Modeste, Maryna Rafalska, Max Stephens
2024· book-chapter· en· Springer international handbooks of education· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
affnon étiqueté
Open Interactive Algorithm Visualization
Fuhua Lin, Ali Dewan, Volodymyr Voytenko
2019· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
affnon étiqueté
How much choice is too much?
K. Becker
2006· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
3
citations
affaboutnon étiqueté
Maker Education
Marja Gabrielle Bertrand, Immaculate Kizito Namukasa
2022· article· en· International Journal of Online Pedagogy and Course Design· Computer Science
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
3
citations
afffundnon étiqueté
The programming curriculum within ISIS
Marion Deslandes Martineau, Patrick Charland, Hugo G. Lapierre, Olivier Arvisais, Chirine Chamsine, Vivek Venkatesh +1 autres
2022· article· en· PLoS ONE· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
3
citations
affnon étiqueté
The academic enhancement program
Diana Cukierman, D. Thompson
2009· article· en· ACM SIGCSE Bulletin· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
3
citations
affnon étiqueté
Conducting Multi-Institutional Studies of Parsons Problems
Barbara Ericson, Janice L. Pearce, Susan H. Rodger, Andrew Csizmadia, Rita Garcia, Francisco J. Gutiérrez +6 autres
2023· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
3
citations
affnon étiqueté
Dynamic Decision-Making Model
Marlo Steed
2018· book-chapter· en· Advances in educational technologies and instructional design book series· Computer Science
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3
citations
afffundsans résuménon étiqueté
Decomposed Prompting to Answer Questions on a Course Discussion Board
Brandon Jaipersaud, Jimmy Ba, Andrew Petersen, Lisa Zhang, Michael R. Zhang
2023· book-chapter· en· Communications in computer and information science· Computer Science
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
3
citations
affsans résuménon étiqueté
Practice and experience with Java in education
Qusay H. Mahmoud
2004· article· en· Science of Computer Programming· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
3
citations
afffundnon étiqueté
A Game Engine in Pure Python for CS1
John Aycock, Etienne Kyle Pitout, Sarah Storteboom
2015· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
3
citations
affnon étiqueté
Introducing Code Quality in the CS1 Classroom
Cruz Izu, Claudio Mirolo, Jürgen Börstler, Harold Connamacher, Ryan Crosby, Richard Glassey +9 autres
2024· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
3
citations

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