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Enregistrement W4236859503 · doi:10.5539/jps.v5n2p79

Reviewer Acknowledgements for Journal of Plant Studies, Vol. 5, No. 2

2016· article· en· W4236859503 sur OpenAlexvenueaboutno aff

Notice bibliographique

RevueJournal of Plant Studies · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Physiology and Cultivation Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLibrary sciencePolitical scienceAnimal scienceBiologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Journal of Plant 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. Journal of Plant 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://www.ccsenet.org/reviewer and e-mail the completed application form to jps@ccsenet.org. Reviewers for Volume 5, Number 2 Adriana F. Sestras, University of Agricultural Sciences and Veterinary Medicine Cluj-Napoca, Romania Anserd Foster, Kansas State University, United States Chang-Jun Liu, Brookhaven National Laboratory, United States Denis Charlebois, Agriculture and Agri-food Canada, Canada Juan K.Q. Solomon, University of Nevada, United States Kinga Kostrakiewicz-Gieralt, Institute of Botany, Jagiellonian University, Poland Martina Pollastrini, University of Florence, Italy Qiuheng Lu, University of Virginia, United States Rocío Deanna, Universidad Nacional de Córdoba, Argentina Said Laarabi, University Mohammed V/Ministry of National Education, Morocco Santiago Andrés-Sánchez, Universidad de Salamanca, Spain Slawomir Borek, Adam Mickiewicz University, Poland Vatsavaya Satyanarayana Raju, Kakatiya University Warangal, India Xiaomin Wu, Loyola University Chicago, United States Youcef Halis, Scientific and Technical Research Centre for Arid Areas (CRSTRA), Algeria

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,033
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,285
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,173
Score d'incertitude au seuil0,579

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0330,285
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0080,004
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0090,006
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0060,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1730,092

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.

Tête enseignante Opus0,090
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,217 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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