Reviewer Acknowledgements for International Business Research, Vol. 10, No. 5
Notice bibliographique
Résumé
International Business Research 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.International Business Research 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 ibr@ccsenet.org.Reviewers for Volume 10, Number 5 Alireza Athari, Eastern Mediterranean University, IranAmaresh C. Das, Southern University at New Orleans, USAAmran Awang, Head of Entrepreneurship Center, MalaysiaArash Riasi, University of Delaware, USAAshford C Chea, Benedict College, USAAurelija Burinskiene, Vilnius Gediminas Technical University, LithuaniaBenjamin James Inyang, University of Calabar, NigeriaBrian Sheehan, Thaksin University, ThailandCelina Maria Olszak, University of Economics in Katowice, PolandCristian Marian Barbu, “ARTIFEX” University, RomaniaEva Mira Bolfíková, Univerzity of P. J. Šafárik in Košice, Slovak RepublicFlorin Ionita, The Bucharest Academy of Economic Studies, RomaniaFrancesco Ciampi, Florence University, ItalyFrancesco Scalera, University of Bari "Aldo Moro", ItalyGiuseppe Russo, University of Cassino and Southern Lazio, ItalyGuillaume Marceau, University of Aix-Marseille, FranceHanna Trojanowska, Warsaw University of Technology, PolandHuijian Dong, Pacific University, USAJolita Vveinhardt, Vytautas Magnus University, LithuaniaKherchi Ishak, University of Hassiba Ben Bouali De Chlef, AlgeriaM. Muzamil Naqshbandi, University of Dubai, UAEManlio Del Giudice, University of Rome "Link Campus", ItalyMansour Esmaeil Zaei, Panjab University, India/IranManuela Rozalia Gabor, “Petru Maior” University of Tîrgu Mureş, RomaniaMaria do Céu Gaspar Alves, University of Beira Interior, PortugalMaria Teresa Bianchi, UNIVERSITY OF ROME “LA SAPIENZA”, ItalyMaryam Ebrahimi, Azad University, IranMiroslav Iordanov Mateev, American University, Dubai, UAEMohamed Rochdi Keffala, University of Kairouan, TunisiaMohsen Malekalketab Khiabani, University Technology Malaysia, MalaysiaMuath Eleswed, American University of Kuwait, USARadoslav Jankal, University of Zilina, SlovakiaRiccardo Cimini, University of Tuscia, Viterbo, ItalyTamizhjyothi Kailasam, Annamalai University, IndiaValerija Botric, The Institute of Economics, Zagreb, CroatiaWejdene Yangui, Institute of High Business Studies of Sfax _ Tunisia (IHEC), TunisiaYan Lu, University of Central Florida, USA
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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 | 0,041 | 0,348 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,014 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,124 | 0,084 |
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 ».