Reviewer Acknowledgements for International Business Research, Vol. 11, No. 10
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://www.ccsenet.org/journal/index.php/ibr/editor/recruitment and e-mail the completed application form to ibr@ccsenet.org. Reviewers for Volume 11, Number 10 Andrea Carosi, University of Sassari, Italy Anna Paola Micheli, Univrtsity of Cassino and Southern Lazio, Italy Antônio André Cunha Callado, Universidade Federal Rural de Pernmabuco, Brazil Ashford C Chea, Benedict College, USA Aurelija Burinskiene, Vilnius Gediminas Technical University, Lithuania Benjamin James Inyang, University of Calabar, Nigeria Bruno Ferreira Frascaroli, Federal University of Paraiba, BrazilBrazil, Celina Maria Olszak, University of Economics in Katowice, Poland Cheng Jing, eBay, Inc. / University of Rochester, USA Chokri Kooli, International Center for Basic Research applied, Paris, Canada Claudia Isac, University of Petrosani, Romania Dea’a Al-Deen Al-Sraheen, Al-Zaytoonah University of Jordan , Jordan Eunju Lee, University of Massachusetts Lowell, USA Federica De Santis , University of Pisa , Italy Foued Hamouda, Ecole Supérieure de Commerce, Tunisia Francesco Ciampi, Florence University, Italy Gilberto Marquez-Illescas , University of Rhode Island, USA Giuseppe Granata, University of Cassino and Southen Lazio, Italy Giuseppe Russo, University of Cassino and Southern Lazio, Italy Guo Zi-Yi, Wells Fargo Bank, N.A., USA Imran Riaz Malik, IQRA University, Pakistan Janusz Wielki, Opole University of Technology, Poland Jerome Kueh, Universiti Malaysia Sarawak, Malaysia Joseph Lok-Man Lee, The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong Ladislav Mura, University of Ss. Cyril and Methodius in Trnava, Slovakia Luisa Pinto, University of Porto School of Economics, Portugal Manuel A. R. da Fonseca, Federal University of Rio de Janeiro (UFRJ), Brazil Manuela Rozalia Gabor, “Petru Maior” University of Tîrgu Mureş, Romania Marcelino José Jorge, Evandro Chagas Clinical Research Institute of Oswaldo Cruz Foundation, Brazil Maria-Madela Abrudan, University of ORADEA, Romania Maryam Ebrahimi, Azad University, Iran Mithat Turhan, Mersin University, Turkey Modar Abdullatif, Middle East University, Jordan Mohamed Abdel Rahman Salih, Taibah University, Saudi Arabia Ozgur Demirtas, Turkish Air Force Academy, Turkey Pascal Stiefenhofer, University of Brighton, UK Rafiuddin Ahmed, James Cook University, Australia Riaz Ahsan, Government College University Faisalabad, Pakistan Sumathisri Bhoopalan, SASTRA Deemed to be University, India Valeria Stefanelli, University of Salento, Italy Valerija Botric, The Institute of Economics, Zagreb, Croatia Wanmo Koo, Western Illinois University, USA Wejdene Yangui, Institute of High Business Studies of Sfax _ Tunisia (IHEC), Tunisia Yasmin Tahira, Al Ain University of Science and Technology, Al Ain, UAE
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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 | 0,035 | 0,299 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,013 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,129 | 0,093 |
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 ».