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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
Advanced Technology for Learning
Sujet
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.

68 résultats · 1 filtre actif ·
Résultats par année
20042008
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.
68 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 1 sur 2

Les étiquettes couvrent 0 des 68 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 68 des 68 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.

venueno affnon étiqueté
Using Topic Maps for Web-based Education
Christo Dichev, Darina Dicheva, Lora Aroyo
2004· article· en· Advanced Technology for Learning· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
32
citations
venueno affnon étiqueté
A SURVEY OF STUDENTS’ COMPUTER GAME PLAYING HABITS
Thomas Connolly, E.A. Boyle, Mark Stansfield, Thomas Hainey
2007· article· en· Advanced Technology for Learning· Psychology
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
13
citations
venueno affsans résuménon étiqueté
Inkboard–Tablet PC Enabled Design-Oriented Learning
John Williams, Alexander H. Slocum, Abel Sanchez
2005· article· en· Advanced Technology for Learning· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
9
citations
venueno affnon étiqueté
Game-based learning and the role of feedback
BurgosD., van NimwegenC., van OostendorpH., KoperR.
2007· article· en· Advanced Technology for Learning· Psychology
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
6
citations
venueno affnon étiqueté
TECHNOLOGY SUPPORT FOR WHOLE GROUP ENGAGEMENT: A PILOT STUDY
Karen Swan, Annette Kratcoski, Mark van‘t Hooft, Deborah Campbell, Deborah Church Miller
2007· article· en· Advanced Technology for Learning· Social Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
venueno affnon étiqueté
HOW DO WE KNOW?
Daniel M. Litynski
2006· article· en· Advanced Technology for Learning· Social Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
venueno affnon étiqueté
DEVELOPING AN ON-LINE COURSE/INSTRUCTOR EVALUATION SYSTEM
Valeri Pougatchev, Nancy A. George, Garth Lue, Rolando Williams
2006· article· en· Advanced Technology for Learning· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations

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