Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
MODERATOR: Julie Vo Senior Editorial Coordinator American Society for Clinical Pharmacology & Therapeutics Alexandria, Virginia SPEAKERS: Christine Melchione Adams Publications Coordinator American Society of Clinical Oncology (ASCO) Alexandria, Virginia Jason Roberts Senior Partner Origin Editorial Ottawa, Ontario, Canada Morgan Sorenson Managing Editor Neurology: Neuroimmunology & Neuroinflamation American Academy of Neurology Minneapolis, Minnesota REPORTER: Meghan McDevitt Managing Editor The Journal of Pediatrics Cincinnati Children’s Hospital Medical Center Cincinnati, Ohio Editorial offices are often asked to provide reports, perhaps annually for an editorial board meeting or ad hoc when requested by an editor. But are these reports being used effectively to influence better editorial decisions? This practical session on editorial office reporting provided attendees with an overview of reporting practices, pitfalls and how to avoid them, and case‐based examples. Jason Roberts, Senior Partner at Origin Editorial, began by discussing the many reasons reports are run and used, such as to monitor progress, set benchmarks, or to anticipate or plan for future developments. However, running a report, obtaining the data required, and analyzing it is not always simple. Many problems exist in editorial office reporting including placing too much meaning on too few data points, overusing a solitary average (rather than a mean and range), and ignoring confounders when interpreting the data. Additionally, a lack of industry standards makes it impossible to compare data across journals. Many editorial offices also experience a lack of continuity between the reports run year-to-year, and thus have no historical context for the data they’re trying to interpret. […]
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.
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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle