Reviewer Acknowledgements for Review of European Studies, Vol. 11, No. 3
Notice bibliographique
Résumé
Review of European Studies 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. Review of European Studies is recruiting reviewers for the journal. If you are interested in becoming a reviewer, we welcome you to join us. Please find the application form and details at http://recruitment.ccsenet.org and e-mail the completed application form to res@ccsenet.org. Reviewers for Volume 11, Number 3 Alejandra Moreno Alvarez, Universidad de Oviedo, Spain Ali S.M. Al-Issa, Sultan Qaboos University, Oman Ani Derderian, WSU, USA Anna Grana, University of Palermo, Italy Annalisa Pavan, University of Padova, ITALY Edwards, Beverly L, Fayetteville State University Department of Social Work, United States Eugenia Panitsides, University of Macedonia, Greece Florin Ionita, The Bucharest Academy of Economic Studies, Romania Gabriela Gruber, Lucian Blaga University of Sibiu, Romania Gülce Başer, Boğaziçi University, Tukey Hiranya Lahiri, M.U.C Women’s College, Burdwan, India Ifigeneia Vamvakidou, University of Western Macedonia, Greece Ioan-Gheorghe Rotaru, ‘Timotheus’ Brethren Theological Institute of Bucharest, Romania Johnnie Woodard, Independent Scholar, USA Karen Ferreira-Meyers, University of Swaziland, Swaziland Lena Arampatzidou, Aristotle University of Thessaloniki, Greece Maria Pescaru, University of Pitești, ROMANIA Meenal Tula, University of Hyderabad, India Pri Priyono, universities PGRI adi buana, Indonesia Ronald James Scott, Leading-Edge Research Institute, USA Sara Núñez Izquierdo, University of Salamanca, Spain Smita M. Patil, School of Gender and Development Studies, India Szabolcs Blazsek, Universidad Francisco Marroquin, Guatemala Tryfon Korontzis, Hellenic National School of Local Government , Greece Vicenta Gisbert, Universidad de La Laguna, Spain
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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 | 0,004 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,009 |
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 ».