Advice for New Authors about the Submission of Articles / Conseils pour les nouveaux auteurs sur la soumission d’articles
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACTNew authors often see the publication process as a mystery that only gets revealed in bits and pieces over time. This article aims to present some tips and ideas to new authors to facilitate the submission of an article to Canadian Journal of Nonprofit and Social Economy Research / Revue canadienne de recherche sur les OSBL et l’économie sociale (ANSERJ). It describes the review process and highlights some key milestones. As the English Language and French Language editors for ANSERJ, we would like to encourage new contributors, and thus we will highlight specific items as they apply to ANSERJ. These guidelines complement the author guidelines already posted on the ANSERJ website. Our advice may apply to authors interested in other journals with a peer review process. RÉSUMÉLes nouveaux auteurs considèrent souvent le processus de publication comme un mystère qui se découvre au fil du temps. Cet article vise à présenter certains conseils et réflexions pour faciliter la soumission d’un article à la Revue canadienne de recherche sur les OSBL et l’économie sociale / Canadian Journal of Nonprofit and Social Economy Research (ANSERJ). Il décrit le processus de publication et ses étapes principales. À titre de rédacteurs en chef d’ANSERJ, nous aimerions encourager les nouveaux chercheurs, contribuer au débat par quelques conseils et réflexions et souligner certains éléments spécifiques à notre revue. Les présentes réflexions complètent les directives déjà présentes sur le site web de la revue. Ils peuvent s’appliquer à des auteurs intéressés par d’autres revues avec comité de lecture.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».