Notice bibliographique
Résumé
This is my last editorial as editor in chief (EIC). I had a wonderful 10 years. I learned so much and will sorely miss the opportunity to preview emerging science, highlight new clinical issues, and push “hot topics.” I worked with an outstanding interprofessional and global team of experts devoted to PTJ 's mission: to engage and inspire an international readership on topics related to physical therapy, to publish innovative and highly relevant content for both clinicians and scientists, and to use “a variety of interactive approaches to communicate that content, with the expressed purpose of improving patient care.” My vocabulary is insufficient to describe the qualities of the team with whom I have worked. During my tenure, PTJ was served by 52 Editorial Board members. We evolved from an Editorial Board consisting of US-based physical therapists (and one Canadian) to a board comprising international leaders in physical therapy, medicine, biomechanics, and nursing. Dr. Daniel Riddle is the only Editorial Board member who was with me since the beginning. As deputy editor, he was invaluable in helping to ensure that the journal's content is innovative and rigorous. PTJ 's Editorial Board members have extraordinary expertise, wisdom, and passion for physical therapy and rehabilitation. We worked well together to improve scientific rigor and attract established and emerging scientists and clinicians to contribute to an exploding body of evidence. Supporting our efforts are hundreds of manuscript reviewers who have volunteered countless hours poring over manuscripts to provide reviews that are timely, constructive, and kind. APTA staff Steve Brooks, Karen Darley, Steve Glaros, and Managing Editor Jan Reynolds have been with me from the beginning and have managed both the growth of submissions and the big changes in scholarly publishing that coincided with my tenure. PTJ established its full-service website and an “app” …
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».