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Enregistrement W4249888852 · doi:10.5539/ibr.v10n11p219

Reviewer Acknowledgements for International Business Research, Vol. 10, No. 11

2017· article· en· W4249888852 sur OpenAlexvenueno aff
Kevin Duran

Notice bibliographique

RevueInternational Business Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEconomic Growth and Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLibrary scienceStrategic studiesManagementPolitical scienceSociologyEconomicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 11Antônio André Cunha Callado, Universidade Federal Rural de Pernmabuco, BrazilArash Riasi, University of Delaware, USACelina Maria Olszak, University of Economics in Katowice, PolandChuan Huat Ong, KDU Penang University College, MalaysiaDea’a Al-Deen Al-Sraheen, Al-Zaytoonah University of Jordan, JordanEva Mira Bolfíková, Univerzity of P. J. Šafárik in Košice, Slovak RepublicFederica Caboni, University of Cagliari, ItalyGiuseppe Granata, University of Cassino and Southen Lazio, ItalyHongliang Qiu, Tourism College of Zhejiang, ChinaHsiao-Ching Kuo, Washington and Jefferson College, USAHung-Che Wu, Nanfang College of Sun Yat-sen University, ChinaKaren Gulliver, Argosy University, Twin Cities, USAMaria Teresa Bianchi, University of Rome “LA SAPIENZA”, ItalyMiriam Jankalová, University of Zilina, SlovakiaMohamed Abdel Rahman Salih, Taibah University, Saudi ArabiaMohamed Rochdi Keffala, University of Kairouan, TunisiaMongi Arfaoui, University of Monastir, TunisiaMonika Wieczorek, University of Economics in Katowice, PolandMuath Eleswed, American University of Kuwait, USAOnur Köprülü, Mersin University, TurkeyRadoslav Jankal, University of Zilina, SlovakiaRoxanne Helm Stevens, Azusa Pacific University, USASerhii Kozlovskiy, Donetsk National University, UkraineShun Mun Helen Wong, The Hong Kong Polytechnic University, Hong KongSumathisri Bhoopalan, Sastra University, IndiaValeria Stefanelli, Università del Salento, ItalyVincent Grèzes, University of Applied Sciences Western Switzerland (HES-SO Valais-Wallis), SwitzerlandYan Lu, University of Central Florida, USA

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,106
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Communication savante, Science ouverte, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,340
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,106
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0080,004
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,007

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 Opus0,144
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,276 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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