Reviewer Acknowledgements for Sustainable Agriculture Research, Vol. 10, No. 2
Notice bibliographique
Résumé
Sustainable Agriculture Research wishes to acknowledge the following individuals for their assistance with peer review of manuscripts for this issue. Their help and contributions in maintaining the quality of the journal are greatly appreciated. Sustainable Agriculture Research is recruiting reviewers for the journal. If you are interested in becoming a reviewer, we welcome you to join us. Please contact us for the application form at: sar@ccsenet.org Reviewers for Volume 10, Number 2 Araya Ranok, Department of Applied Biology, Faculty Science and Liberal Arts, Thailand Cristina B. Pocol, University of Agricultural Sciences and Veterinary Medicine of Cluj Napoca, Romania Daniel L Mutisya, Kenya Agricultural & Livestock Research Organization, Kenya Darwin Pangaribuan, Lampung University, Indonesia Gunnar Bengtsson, Sweden Inder Pal Singh, Guru Angad Dev Veterinary and Animal Science University (GADVASU), India Katarzyna Panasiewicz, Poznan University of Life Sciences, Poland Khaled Sassi, National Agronomic Institute of Tunisia, Tunisia Luciano Chi, Sugar Industry Research and Development Institute, Belize Manuel Teles Oliveira, University Tras os Montes Alto Douro (UTAD), Portugal Murtazain Raza, Subsidiary of Habib Bank AG Zurich, Pakistan Ram Niwas, Swami Keshwanand Rajasthan Agricultural University, India Roberto José Zoppolo, Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria (Uruguay), Uruguay Subhash Chand, Central Agricultural Research Institute CARI Port Blair, India
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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 | 0,008 | 0,074 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».