Reviewer Acknowledgements for Review of European Studies, Vol. 11, No. 4
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 4 Nikos Christofis, Shaanxi Normal University, Greece Eugenia Panitsides, University of Macedonia, Greece Florin Ionita, The Bucharest Academy of Economic Studies, Romania Tryfon Korontzis, Hellenic National School of Local Government, Greece Carmen Ramos, University of Oviedo, Spain Nunzia Di Cristo Bertali, Liverpool John Moores University, United Kingdom Gülce Başer, Boğaziçi University, Tukey Anna Cebotari, Academy of Economic Studies of Moldova, Republica Moldova Vicenta Gisbert, Universidad de La Laguna, Spain Sara Núñez Izquierdo, University of Salamanca, Spain Ioanna Efstathiou, University of the Aegean, Greece Muhammad Saud, Universitas Airlangga, Indonesia Gabriela Gruber, Lucian Blaga University of Sibiu, Romania Pinar Burcu Güner, Bielefeld University, Germany Carlos Teixeira, University of British Columbi, Canada Valeria Vannoni, University of Perugia, Italy Evangelos Bourelos, Institute of Innovation and Entrepreneurship, SWEDEN Natalija Vrecer, independent researcher, Slovenia Ani Derderian, WSU, USA Òscar Prieto-Flores, University of Girona, Spain Ludmila Ivancheva, Institute for the Study of Societies and Knowledge, Bulgarian Academy of Sciences, Bulgaria Emilia Salvanou, Hellenic Open University, Greece Aziollah Arbabisarjou, Zahedan University of Medical Sciences, Iran Arthur Becker-Weidman, Center For Family Development, USA Zining Yang, La Sierra University & Claremont Graduate University, USA Meenal Tula, University of Hyderabad, India Smita M. Patil, School of Gender and Development Studies, India Skaidrė Žičkienė, Šiauliai University, Lithuania Maria Pescaru, University of Pitești, ROMANIA Indrajit Goswami, N. L. Dalmia Institute of Management Studies and Research, India Patrick van Esch, Moravian College, Australia & US Ioan-Gheorghe Rotaru, ‘Timotheus’ Brethren Theological Institute of Bucharest, Romania Montserrat Crespi Vallbona, University of Barcelona, Spain
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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 | 0,136 | 0,603 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,025 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,017 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,123 | 0,072 |
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 ».