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Enregistrement W4246075243 · doi:10.5539/res.v12n1p106

Reviewer Acknowledgements for Review of European Studies, Vol. 12, No. 1

2020· article· en· W4246075243 sur OpenAlexvenueno aff
Paige Dou

Notice bibliographique

RevueReview of European Studies · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueYouth Education and Societal Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCzechLibrary scienceHumanitiesClassicsArt historyPolitical scienceSociologyArtPhilosophyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Review of European 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. Review of European 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 res@ccsenet.org. Reviewers for Volume 12, Number 1 Alejandra Moreno Alvarez, Universidad de Oviedo, Spain Antonio Messeni Petruzzelli, Politecnico di Bari, Italy Arthur Becker-Weidman, Center For Family Development, USA Aziollah Arbabisarjou, Zahedan University of Medical Sciences, Iran Eugenia Panitsides, University of Macedonia, Greece Federico De Andreis, University Giustino Fortunato, Italy Florin Ionita, The Bucharest Academy of Economic Studies, Romania Frantisek Svoboda, Masaryk University, Czech republic Gabriela Gruber, Lucian Blaga University of Sibiu, Romania Gevisa La Rocca, University of Enna “Kore”, Italy Ghaiath M. A. Hussein, University of Birmingham, UK Gülce Başer, Boğaziçi University, Tukey Ifigeneia Vamvakidou, University of Western Macedonia, Greece Indrajit Goswami, N. L. Dalmia Institute of Management Studies and Research, India Ioan-Gheorghe Rotaru, ‘Timotheus’ Brethren Theological Institute of Bucharest, Romania Julia Stefanova, Economic Research Institute – The Bulgarian Academy of Sciences, Bulgaria Karen Ferreira-Meyers, University of Swaziland, Swaziland Maria Pescaru, University of Pitești, ROMANIA Montserrat Crespi Vallbona, University of Barcelona, Spain Muhammad Saud, Universitas Airlangga, Indonesia Natalija Vrecer, independent researcher, Slovenia Nunzia Di Cristo Bertali, Liverpool John Moores University, United Kingdom Serdar Yilmaz, World Bank, USA Skaidrė Žičkienė, Šiauliai University, Lithuania Szabolcs Blazsek, Universidad Francisco Marroquin, Guatemala Tryfon Korontzis, Hellenic National School of Local Government, Greece Valeria Vannoni, University of Perugia, Italy Vicenta Gisbert, Universidad de La Laguna, Spain

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)0,169
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,670
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 enseignants0,169
Score d'incertitude au seuil0,896

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1690,670
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,005
Bibliométrie0,0250,016
Études des sciences et des technologies0,0060,005
Communication savante0,0180,014
Science ouverte0,0080,007
Intégrité de la recherche0,0140,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1070,060

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 Opus0,162
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,259 · 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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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