Notice bibliographique
Résumé
Journal of Education and Training Studies (JETS) would like to acknowledge the following reviewers for their assistance with peer review of manuscripts for this issue. Many authors, regardless of whether JETS publishes their work, appreciate the helpful feedback provided by the reviewers. Their comments and suggestions were of great help to the authors in improving the quality of their papers. Each of the reviewers listed below returned at least one review for this issue.Reviewers for Volume 5, Number 12Anne M. Hornak, Central Michigan University, USAAntónio Calha, Polytechnic Institute of Portalegre, PortugalAubri Rote, University of North Carolina at Asheville, USACagla Atmaca, Pamukkale University, TurkeyErica D. Shifflet-Chila, Michigan State University, USAFatma Ozudogru, Usak University, TurkeyIntakhab Khan, King Abdulaziz University, Saudi ArabiaIoannis Syrmpas, University of Thessaly, GreeceJohn Bosco Azigwe, Bolgatanga Polytechnic, GhanaJohn Cowan, Edinburgh Napier University, UKKatya De Giovanni, University of Malta, MaltaLaima Kyburiene, Kaunas University of Applied Sciences, LithuaniaLinda J. Rappel, Yorkville University/University of Calgary, CanadaLisa Marie Portugal, Grand Canyon University, USALorna T. Enerva, Polytechnic University of the Philippines, PhilippinesMarcie Zaharee, The MITRE Corporation, USAMarco Antonio Catussi Paschoalotto, University of São Paulo, BrazilMaria Pavlis Korres, Hellenic Open University, GreeceMatthews Tiwaone Mkandawire, Central China Normal University, MalawiMaurizio Sajeva, Pellervo Economic Research PTT, FinlandMehmet Inan, Marmara University, TurkeyMeral Seker, Alanya Alaaddin Keykubat University, TurkeyMichail Kalogiannakis, University of Crete, GreeceMin Gui, Wuhan University, ChinaMu-hsuan Chou, Wenzao Ursuline University of Languages, TaiwanMustafa Uğraş, Fırat University, TurkeyNele Kampa, Leibniz-Institute for Science and Mathematics Education (IPN), GermanyPhil Sirinides, University of Pennsylvania, USAPuneet S. Gill, Texas A&M International University, USARichard H. Martin, Mercer University, USASamad Mirza Suzani, Islamic Azad University, IranSelloane Pitikoe, University of Kwazulu-Natal, South AfricaSimona Savelli, Università degli Studi Guglielmo Marconi, ItalySisi Chen, American University of Health Sciences, USAStamatis Papadakis, University of Crete, GreeceSuzan Kavanoz, Yıldız Technical University, TurkeyThomas K. F. Chiu, The University of Hong Kong, Hong KongTilanka Chandrasekera, Oklahoma State University, USAVeronica Rosa, University Rome, ItalyYerlan Seisenbekov, Kazakh National Pedagogical University, Kazakhstan Robert SmithEditorial AssistantOn behalf of,The Editorial Board of Journal of Education and Training StudiesRedfame Publishing9450 SW Gemini Dr. #99416Beaverton, OR 97008, USAURL: http://jets.redfame.com
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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 | 0,056 | 0,561 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,013 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,119 | 0,067 |
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 ».