Notice bibliographique
Résumé
As Journal of Management Education (JME) editors, the critically important work of reviewing is never far from our minds. During our post–Academy of Management meeting debrief conversations, it again has taken a forefront position. Each of us heard more than one Program Chair in Vancouver lament how difficult it continues to be to get solid reviews; one divisional Chair noted that, although submissions had increased about 30%, the reviewer corps had slightly decreased in numbers despite repeated entreaties to that division’s community. Our editorial team, too, has noted increasing difficulty in wrangling the terrific reviews that JME authors have enjoyed for 40 years. We think it is important to address what might be going on throughout our discipline and perhaps elsewhere in academe as well. As we move through the various tasks of our work as editors, particularly when representing JME at conferences, a significant portion of what we do is devoted to the reviewing process—asking and encouraging individuals to volunteer as reviewers, talking about how important it is for JME to offer developmental reviews, conducting workshops on how to craft such reviews, and counseling authors on the ways to consider reviewer feedback as a basis for improving their manuscript. All of our engagements with reviewers and authors remind us that reviewing is an essential contribution to knowledge creation in our field, a fundamental activity that helps maintain the high
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,044 | 0,020 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».