Reviewer Acknowledgements for Journal of Plant Studies, Vol. 9, No. 1
Notice bibliographique
Résumé
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 contact us for the application form at: jps@ccsenet.org Reviewers for Volume 9, Number 1 Aashima Khosla, University of California, United States Alireza Valdiani, University of Copenhagen, Denmark Ana Simonovic, Institute for Biological Research "Sinisa Stankovic", Serbia Andreea Stanila, University of Agricultural Sciences and Veterinary Medicine, Cluj-Napoca, Romania Bingcheng Xu, Chinese Academy of Sciences and Ministry of Water Resources, China Florence S Mus, Montana State University, United States Guzel R. Kudoyarova, Russian Academy of Sciences, Russia Hui Peng, Guangxi Normal University, China Kirandeep Kaur Mani, California seed and Plant Labs, Pleasant Grove, United States Konstantinos Vlachonasios, Aristotle University of Thessaloniki, School of Biology, Greece Lorenza Dalla Costa, Edmund Mach Foundation, Italy Malgorzata Pietrowska-Borek, Poznan University of Life Sciences, Poland Milana Trifunovic-Momcilov, Institute for Biological Research “Sinisa Stankovic”, Serbia Mohamed Ahmed El-Esawi, Tanta University, Egypt Slawomir Borek, Adam Mickiewicz University, Poland Tomoo misawa, Donan Agricultural Experiment Station, Hokkaido Research Organization, Japan Vijayasankar Raman, University of Mississippi, United States Xiaomin Wu, Loyola University Chicago, United States
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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 | 0,041 | 0,330 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,011 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,107 | 0,059 |
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 ».