Reviewer Acknowledgements for International Business Research, Vol. 10, No. 12
Notice bibliographique
Résumé
International Business 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 are greatly appreciated.International Business Research 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 ibr@ccsenet.org.Reviewers for Volume 10, Number 12Abedalqader Rababah, Arab Open University, OmanAhmad Mahmoud Ahmad Zamil, King Saud University RCC, JordanAlireza Athari, Eastern Mediterranean University, IranAnca Gabriela Turtureanu, “DANUBIUS” University Galati, RomaniaAnna Paola Micheli, Univrtsity of Cassino and Southern Lazio, ItalyAntonella Petrillo, University of Napoli “Parthenope”, ItalyAshford C Chea, Benedict College, USAAtallah Ahmad Alhosban, Aqaba University of Technology, JordanBenjamin James Inyang, University of Calabar, NigeriaCheng Jing, eBay, Inc. / University of Rochester, USAChuan Huat Ong, KDU Penang University College, MalaysiaCristian Marian Barbu, “ARTIFEX” University, RomaniaFederica De Santis, University of Pisa, ItalyFoued Hamouda, Ecole Supérieure de Commerce, TunisiaFrancesco Ciampi, Florence University, ItalyFrancesco Scalera, University of Bari "Aldo Moro", ItalyGrzegorz Zasuwa, The John Paul II Catholic University of Lublin, PolandGuillaume Marceau, University of Aix-Marseille, FranceHanna Trojanowska, Warsaw University of Technology, PolandHerald Monis, Milagres College, IndiaHongliang Qiu, Tourism College of Zhejiang, ChinaHung-Che Wu, Nanfang College of Sun Yat-sen University, ChinaJanusz Wielki, University of Business in Wroclaw, PolandKherchi Ishak, University of Hassiba Ben Bouali De Chlef, AlgeriaLadislav Mura, University of Ss. Cyril and Methodius in Trnava, SlovakiaMahdi Shadkam, University Technology Malaysia, MalaysiaManuela Rozalia Gabor, “Petru Maior” University of Tîrgu Mureş, RomaniaMaria Teresa Bianchi, University of Rome “LA SAPIENZA”, ItalyMaria-Madela Abrudan, University of ORADEA, RomaniaMiriam Jankalová, University of Zilina, SlovakiaMiroslav Iordanov Mateev, American University, Dubai, UAEMithat Turhan, Mersin University, TurkeyModar Abdullatif, Middle East University, JordanMohamed Abdel Rahman Salih, Taibah University, Saudi ArabiaMohamed Rochdi Keffala, University of Kairouan, TunisiaMongi Arfaoui, University of Monastir, TunisiaMuath Eleswed, American University of Kuwait, USAOnur Köprülü, Mersin University, TurkeyÖzcan IŞIK, Cumhuriyet University, TurkeyPascal Stiefenhofer, University of Brighton, UKRadoslav Jankal, University of Zilina, SlovakiaSang-Bing Tsai, University of Electronic Science and Technology of China, ChinaShun Mun Helen Wong, The Hong Kong Polytechnic University, Hong KongValeria Stefanelli, Università del Salento, Italy
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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 | 0,040 | 0,346 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,013 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,116 | 0,084 |
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 ».