Reviewer Acknowledgements for International Journal of Chemistry, Vol. 9, No. 2
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 2 Abdul Rouf Dar, University of Florida, USAAhmet Ozan Gezerman, Institute of Science, TurkeyAsghari Gul, Comsats IIT, PakistanAyodele Temidayo Odularu, University of Fort Hare, South AfricaBhargava Karumudi, University of Illinois at Chicago, USABinod P Pandey, The Pennsylvania State University, USADesheng Zheng, University of Houston, USAFatima Tuz Johra, Kookmin University, BangladeshGreg Peters, University of Findlay, USAJiajue Chai, Brown University, USAMaolin Lu, Yale University, USAMeriem Belhachemi, University of Bechar, AlgeriaMohamed Abass, Ain Shams University, EgyptMonira Nessem Michael, National institute of standards (NIS), EgyptMustafa Oguzhan Kaya, Siirt University, TurkeyNejib Hussein Mekni, Al Manar University, TunisiaPraveen Kumar, Texas Tech University, USAR. K. Dey, Birla Institute of Technology (BIT), IndiaSayandev Chatterjee, Pacific Northwest National Laboratory, USASitaram Acharya, Texas Christian University, USASujan Kumar Sarkar, Ruhr University Bochum, GermanyWaseem Hassan, Universidade Federal de Santa Maria, Brazil Albert JohnOn behalf of,The Editorial Board of International Journal of ChemistryCanadian Center of Science and Education
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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 | 0,001 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,004 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 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 ».