Reviewer Acknowledgements for Journal of Mathematics Research, Vol. 10, No. 1
Notice bibliographique
Résumé
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 10, Number 1 Alan Jalal Abdulqader, Al-Mustansiriyah University, IraqArman Aghili, University of Guilan, IranGane Sam Lo, Universite Gaston Berger de Saint-Louis, SenegalIvan Drazic, University of Rijeka, CroatiaKong Liang, University of Illinois at Springfield, USAMeltem Erden Ege, Manisa Celal Bayar University, TurkeyMohammad A. AlQudah, German Jordanian University, JordanMohammad Sajid, Qassim University, Saudi ArabiaN. V. Ramana Murty, Andhra Loyola College, IndiaOmur Deveci, Kafkas University, TurkeyÖzgür Ege, Celal Bayar University, TurkeyPaul J. Udoh, University of Uyo, NigeriaRami Ahmad El-Nabulsi, Athens Institute for Education and Research, GreeceSanjib Kumar Datta, University of Kalyani, IndiaSergiy Koshkin, University of Houston Downtown, USAVinodh Kumar Chellamuthu, Dixie State University, USAZhongming Wang, Florida International University, USA 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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,083 | 0,215 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».