2021 JGS best paper award and the editors’ choice paper volume 24(1)
Notice bibliographique
Résumé
With the first issue of 2022, it is our pleasure to continue two initiatives started in 2020 to acknowledge and celebrate the outstanding quality of research published in the journal.First, the annual JGS Best Paper Award, and second, the Editors' Choice of their favourite paper of each issue.The members of the editorial board of the journal and/or the editors may nominate candidates for the JGS Best Paper award.Following the nominations, the decision about the award rests with the editors-in-chief of the journal.The winners of the yearly award and the authors of the quarterly editors' choice articles are listed on the website of the journal, alongside previous awardees.Their respective papers are made free access for a certain amount of time.The objective of the JGS Best Paper Award is to encourage and recognize excellent scholarship published in the journal in the preceding year.For the year 2021, one excellent paper clearly stands out.It properly represents the broad scope of a journal that covers the fields of GIScience and spatial planning, as well as spatial statistics and econometrics.In 2021 JGS published 22 papers, all undergoing a stringent peer review process.All of them are of excellent quality, making any decision about prizes normally a difficult one.Choosing among this pool of top research in our field this time was not difficult at all: The scientific community recognized the Open Access paper published online first on August 8, 2020 with outstanding attention in terms of accesses, citations and online attention.Therefore, it is our great pleasure to announce that the winner of the 2021 JGS Best Paper Award is the contribution by Chris Brunsdon and Alexis Comber, already acknowledged as Editors' Choice Paper Volume 23(4).Their respective original research paper is summarized next and can be accessed in full via the Journal's homepage (DOI is given below).
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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 | 0,009 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,018 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,361 | 0,304 |
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 ».