Reviewer Acknowledgements for Journal of Plant Studies, Vol. 5, No. 2
Notice bibliographique
Résumé
<p><em>Journal of Plant Studies</em> 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.</p><p><em>Journal of Plant Studies</em> 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.</p><p><strong>Reviewers for Volume 5, Number 2</strong></p><p>Adriana F. Sestras, University of Agricultural Sciences and Veterinary Medicine Cluj-Napoca, Romania</p><p>Anserd Foster, Kansas State University, United States</p><p>Chang-Jun Liu, Brookhaven National Laboratory, United States</p><p>Denis Charlebois, Agriculture and Agri-food Canada, Canada</p><p>Juan K.Q. Solomon, University of Nevada, United States</p><p>Kinga Kostrakiewicz-Gieralt, Institute of Botany, Jagiellonian University, Poland</p><p>Martina Pollastrini, University of Florence, Italy</p><p>Qiuheng Lu, University of Virginia, United States</p><p>Rocío Deanna, Universidad Nacional de Córdoba, Argentina</p><p>Said Laarabi, University Mohammed V/Ministry of National Education, Morocco</p><p>Santiago Andrés-Sánchez, Universidad de Salamanca, Spain</p><p>Slawomir Borek, Adam Mickiewicz University, Poland</p><p>Vatsavaya Satyanarayana Raju, Kakatiya University Warangal, India</p><p>Xiaomin Wu, Loyola University Chicago, United States</p><p>Youcef Halis, Scientific and Technical Research Centre for Arid Areas (CRSTRA), Algeria</p>
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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 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».