Basin Research outstanding reviewers 2018–19
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
Every year hundreds of individuals contribute their time and expertise to help Basin Research maintain unbiased, professional, independent and expert-driven peer review of all manuscripts that are eventually published in our journal. The reviewers receive no remuneration, and we are indebted and extremely grateful to our reviewers for their service to this journal, and to the scientific community. Our reviewers are as diverse as they are excellent, representing countries and institutions across the globe, and spanning career stages from PhD students to Professors Emeriti/Emerita. We would like to celebrate some of the individuals who contributed with expert reviews for Basin Research in the past year, by publishing a list of outstanding reviewers that we want to acknowledge and recognize as such. These reviewers will also receive a certificate to give recognition for their significant contributions. Although it is not possible to list everyone, we would like to express our sincere thanks to all reviewers who contributed with reviews of manuscripts for Basin Research in the past year. We would also like to extend a special thanks to all early-career researchers who reviewed for Basin Research in the past year; we are particularly impressed with the quality and rigor you bring to the Basin Research peer-review process. List of outstanding reviewers 2018-2019: Gary Axen New Mexico Institute of Mining and Technology, Mexico Thomas Berg Kristensen Equinor ASA, Norway Anne Bernhardt Freie Universität Berlin, Germany Johan Claringbould Tokyo Daigaku Jishin Kenkyujo, Japan Grace Cosgrove University of Leeds, UK Sian Evans Imperial College London, UK Mary Ford University of Lorraine, Nancy, France Derya Gürer University of Queensland, Australia Elizabeth Hajek Penn State University, USA David Hodgson University of Leeds, UK Dale Issler Natural Resources Canada, Alberta, Canada Lara Kalnins University of Edinburgh, UK Carolyn Lampe ucon Geoconsulting, Koeln, Germany Francisco Lobo CSIC, Granada, Spain Yitzaq Makovsky University of Haifa, Israel Michael McGlue University of Kentucky, USA Ivar Midtkandal University of Oslo, Norway Lorena Moscardelli University of Texas, USA Thomas Phillips University of Durham, UK Leonardo Muniz Pichel Imperial College London, UK Clara Rodriguez Schlumberger, Western Geco, USA Lydia Staisch USGS, California, USA Zoltan Sylvester University of Texas, USA Torbjorn Tornqvist Tulane University, USA Fabio Trincardi Istituto di Scienze Marine Consiglio Nazionale delle Ricerche, Italy Sean Willett ETH Zürich, Switzerland Kirstie Wright Heriot Watt University, Edinburgh, UK
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 | 0,011 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,015 |
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