Notice bibliographique
Résumé
Editor-in-ChiefProf. (Mrs.) Smile DzisiKoforidua Technical University, GhanaManaging EditorDr. Frank Agyen DwomohKoforidua Technical University, Ghana Editorial Advisors Prof. Christopher SelvarajahSwinbume University of Technology, AustraliaProf. Mathew TsamenyiBirmingham University, UKProf. Ndao MomarMcGill University, CanadaProf. Raghavan VijayaMcGill University, CanadaProf. P.R. BanerjeeLondon Col. of Management Studies, LondonDr. Joel Osarcar BarimaLondon Col. of Management Studies, LondonDr. P. R. DattaLondon Col. of Management Studies, LondonDr. Rosemond BooheneUniversity of Cape Coast, GhanaProf. Benjamin SimpsonMcGill University, Canada Prof. Agnes KhooUniversity of Leeds, UK Prof. Mawutor AvokeUniversity of Education, Winneba, GhanaProf. D. Kofi MerekuUniversity of Education Winneba, Ghana Dr. William Gyedu-Asiedu Koforidua Technical University, Ghana Dr. Joseph Onumah- MensahUniversity of Ghana, GhanaDr. Angelina O. DanquahUniversity of Ghana, GhanaDr. George Owusu-DapaahKumasi Technical University, GhanaDr. Patricia Owusu-DarkoKumasi Technical University, GhanaDr. J. B. Hayfron-AcquahKwame Nkrumah University of Science andTechnology, Ghana Dr. John Bonney Koforidua Technical University, GhanaDr. Albert Kojo SunnuKwame Nkrumah University of Science and Technology, GhanaDr. Frank BamfoKoforidua Technical University, GhanaDr. K. Owusu AcheampongKoforidua Technical University, Ghana Dr. Mawuko Dza Koforidua Technical University, Ghana Dr. John Owusu Koforidua Technical University, Ghana Mr. Samuel Antwi Koforidua Technical University, Ghana Editorial AssistantsMrs. Patricia CrentsilMr. Solomon Ernest MensahMr. Emmanuel D.TettehMr. Emmanuel Opoku Debrah
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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 | 0,007 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,010 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,265 | 0,197 |
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 ».