Reviewer Acknowledgements for Higher Education Studies, Vol. 7, No. 4
Notice bibliographique
Résumé
Higher Education 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.Higher Education 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 hes@ccsenet.org.Reviewers for Volume 7, Number 4Arif Jawaid Moghal, Linton University College, MalaysiaBahar Gün, Izmir University of Economics, TurkeyCurtis L. Todd, Atlanta Metropolitan State College, United StatesDebra Lilley, Loughborough University, United KingdomDerry L. Stufft, University of Maryland Eastern Shore, United StatesGeraldine Norman Hill, Elizabeth City State University, United StatesHüseyin Serçe, Selçuk University, TurkeyJohn Cowan, Edinburgh Napier University, United KingdomLung-Tan Lu, Fo Guang University, Taiwan, Province of ChinaMiroslaw Kowalski, University of Zielona Góra, PolandOsman Cekic, Canakkale Onsekiz Mart University, TurkeyRafizah Mohd Rawian, Universiti Teknologi MARA Perlis, MalaysiaRafizah Mohd Rawian, Universiti Teknologi MARA Perlis, Malaysia
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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 | 0,067 | 0,477 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,014 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,100 | 0,061 |
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 ».