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Enregistrement W4241359698 · doi:10.5539/jmr.v9n4p249

Reviewer Acknowledgements for Journal of Mathematics Research, Vol. 9, No. 4

2017· article· en· W4241359698 sur OpenAlexvenueno aff
Sophia Wang

Notice bibliographique

RevueJournal of Mathematics Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueIslamic Finance and Banking Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLibrary scienceCzechMathematicsPhilosophyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Journal of Mathematics Research 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 Journal of Mathematics Research publishes their work, appreciate the helpful feedback provided by the reviewers.Reviewers for Volume 9, Number 4Abdelaziz Mennouni, University of Bordj Bou-Arreridj, AlgeriaArman Aghili, University of Guilan, IranCecilia Rosa, Instituto Politecnico da Guarda, PortugalCinzia Bisi, Ferrara University, ItalyKong Liang, University of Illinois at Springfield, USAKuldeep Narain Mathur, University Utara Malaysia, MalaysiaMarek Brabec, Academy of Sciences of the Czech Republic, Czech RepublicMohammad Sajid, Qassim University, Saudi ArabiaOmur Deveci, Kafkas University, TurkeyPhilip Philipoff, Bulgarian Academy of Sciences, BulgariaRami Ahmad El-Nabulsi, Athens Institute for Education and Research, GreeceRussell John Higgs, University College Dublin, IrelandSanjib Kumar Datta, University of Kalyani, IndiaSergiy Koshkin, University of Houston Downtown, USASreedhara Rao Gunakala, The University of The West Indies, Trinidad and TobagoVishnu Narayan Mishra, Sardar Vallabhbhai National Institute of Technology, IndiaZoubir Dahmani, University of Mostaganem, Algeria Sophia WangOn behalf of,The Editorial Board of Journal of Mathematics ResearchCanadian Center of Science and Education

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)0,042
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,408
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 enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,238

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0420,408
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0100,006
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0120,008
Science ouverte0,0050,005
Intégrité de la recherche0,0070,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0710,041

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 Opus0,183
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,244 · 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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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