Notice bibliographique
Résumé
International Journal of Chemistry 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 is greatly appreciated. Many authors, regardless of whether International Journal of Chemistry publishes their work, appreciate the helpful feedback provided by the reviewers.Reviewers for Volume 9, Number 3 Ahmad Galadima, Usmanu Danfodiyo University, NigeriaAhmet Ozan Gezerman, Yildiz Technical University, TurkeyAmer A. Taqa, Mosul University, IraqAsghari Gul, Comsats IIT, PakistanAyodele Temidayo Odularu, University of Fort Hare, South AfricaChanchal Kumar Malik, Vanderbilt University, USADiego Antonio Alonso, Alicante University, SpainFarkhondeh Fathi, University of Toronto, CanadaGreg Peters, University of Findlay, USAJiajue Chai, Brown University, USAJignasu P. Mehta, Bhavnagar University, IndiaJuan Rafael Garcia, Research Institute on Catalysis and Pertrochemistry (INCAPE), ArgentinaK. Ishara Silva, Rensselaer Polytechnic Institute, USAKallen Mulilo Nalyanya, Egerton University, KenyaLeiming Wang, Konica Minolta Laboratory, USAMeriem Belhachemi, University of Bechar, AlgeriaMonira Nessem Michael, National institute of standards (NIS), EgyptMustafa Oguzhan Kaya, Siirt University, TurkeyPriyanka Singh, University of Iowa, USAR. K. Dey, Birla Institute of Technology (BIT), IndiaRabia Rehman, University of the Punjab, PakistanSaroj Kumar Panda, Research & Development Center, Saudi ArabiaSujan Kumar Sarkar, Ruhr University Bochum, GermanyThirupathi Barla, Harvard University, USAVijay Ramalingam, Columbia University, USAWaseem Hassan, Universidade Federal de Santa Maria, Brazil Albert JohnOn behalf of,The Editorial Board of International Journal of ChemistryCanadian Center of Science and Education
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.
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 | 0,000 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».