Notice bibliographique
Résumé
World Journal of English Language 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.World Journal of English Language 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: wjel@sciedupress.comReviewers for Volume 12, Number 1Aissa HANIFI, University of Chlef, AlgeriaAmelia Maria Cava, Università fdi Napoli Federicio II, Naples, ItalyAna Maria Costa Lopes, Higher School of Education of the Polytechnic Institute of Viseu, PortugalAndrés Canga, University of La Rioja, SpainAntonio Piga, University of Cagliari, ItalyAyman Khafaga, Suez Canal University, EgyptBahram Kazemian, Islamic Azad University, IranChunlin Yao, Tianjin Chengjian University, ChinaDaniel Ginting, Universitas Ma Chung, IndonesiaDon Anton Balida, International College of Engineering and Management, OmanElena Alcalde Peñalver, University of Alcalá, SpainEmine Bala, Tishk International University, IraqGhadah Al Murshidi, The United Arab Emirates University, UAEHameed Yahya Ahmed Al-Zubeiry, Al-Baha University, Saudi ArabiaHANY ALI MAHMOUD ABDELFATTAH, Minia University, EgyptHossein Salarian, University of Tehran, IranHouaria Chaal, Hassiba Ben Bouali University of Chlef, AlgeriaJânderson Coswosk, Instituto Federal do Espírito Santo, BrazilJasna Potocnik Topler, University of Maribor, SloveniaKanthimathi Krishnasamy, Shrimathi Devkunvar Nanalal Bhatt Vaishnav College for Women, IndiaKenan Yerli, Sakarya University, TurkeyLeila Lomashvili, Shawnee State University, USALi Ping Chang, Department of Applied Foreign Languages, National Taipei College of Business, TaiwanMaria del Mar Sanchez Ramos, University of Alcalá, SpainMaria Isabel Maldonado Garcia, Al-Andalus Institute of Languages University of Lahore, PakistanMohamad Fadhili bin Yahaya, Universiti Teknologi Mara Perlis Branch, MalaysiaMohammad Hamad Al-khresheh, Northern Border University, Saudi ArabiaMorteza Amirsheibani, Ferdowsi University of Mashhad, IranMuhammed Ibrahim Hamood, University of Mosul, IraqMustafa Ar, Ar-Raniry State Islamic University, IndonesiaNitin Malhotra, St. Theresa International College, Bangkok, ThailandÖzkanal, Ümit, Eskisehir Osmangazi University Foreign Languages Department, TurkeyPatnarin Supakorn, Walailak University, ThailandRashad Al Areqi, Al Baha University, KSARoberto Martínez Mateo, UNIVERSITY OF CASTILE LA-MANCHA, SpainRommel Maglaya, Cambridge IGCSE Examiner, PhilippinesSantri Djahimo, Nusa Cendana University, IndonesiaScott-Monkhouse Anila Ruth, Language Centre – University of Parma (Italy), ItalyŞenel, Müfit, 19 Mayıs University, TurkeyShalini Yadav, Compucom Institute of Technology and Management, IndiaShangrela Genon-Sieras, Mindanao State University, Main Campus, PhilippinesSukhdev Singh, National Institute of Technology Patna, IndiaTeguh Budiharso, State Institute of Islamic Studies (IAIN) of Surakarta, Indonesia, IndonesiaWenjie Shi, Central University of Finance and Economics, China
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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 | 0,057 | 0,560 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,014 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,185 | 0,120 |
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 ».