Notice bibliographique
Résumé
It has now been two years since we assumed the positions of co-editors of Multinational Business Review (MBR).In our first editorial, we promised to sustain the MBR tradition of being a leader in "macro" IB and committed the journal to maintaining its reputation as a home for new ideas and thoughtful perspectives on current issues and controversies.At the time, we noted the first volume, published in 1993, contained papers on NAFTA, the prospects for a single European market, and political risks facing US firms abroad.Plus ca change.We also noted at the time that that MBR was included in the Emerging Sources Citation Index (ESCI), a step towards inclusion the Social Science Citation Index (SSCI).We are proud to announce that MBR has now been accepted for inclusion the SSCI, and will receive its first impact factor in June 2019.This is of course good news that will enhance our reputation and will increase the number and quality of submissions.We wish to express our gratitude to our editorial reviewer board members, authors, reviewers and readers, whose collective efforts contributed to this outcome.We will need your assistance more than ever to manage the anticipated increase in submissions and look forward to working with you all to continue to make MBR a home for innovative and thoughtful ideas.As promised in our editorial two years ago, we have worked hard to maintain the original MBR spirit of directly and immediately addressing important issues, while taking steps to improve the ways in which this is done.Since the first issue of 2016, we have published one perspective paper per issue and will continue to do so.The authors of these perspective papers include
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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 | 0,006 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,086 | 0,074 |
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 ».