Reviewer Acknowledgements for Higher Education Studies, Vol. 8, No. 3
Notice bibliographique
Résumé
Higher Education 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.Higher Education 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 hes@ccsenet.org.Reviewers for Volume 8, Number 3Ana-Cornelia Badea, Technical University of Civil Engineering Bucharest, RomaniaAntonina Lukenchuk, National Louis University, USAArbabisarjou Azizollah, Zahedan University of Medical Sciences, IranAusra Kazlauskiene, Siauliai University, LithuaniaÇelebi Uluyol, Gazi University, Turkey, TurkeyDonna Harp Ziegenfuss, The University of Utah, USADonna.Smith, The Open University, UKFirouzeh Sepehrian Azar, Orumieh University, IranGerard Hoyne, School of Health Sciences, University of Notre Dame Australia, AustraliaGregory S. Ching, Fu Jen Catholic University, TaiwanHermes Loschi, University of Campinas, Braziljames badger, University of North Georgia, USAJisun Jung, University of Hong Kong, Hong KongJohn Cowan, Edinburgh Napier University, United KingdomJohn Lenon Ednave Agatep, AMA Computer College, PhilippinesLaid Fekih, University of Tlemcen Algeria, AlgeriaMichael John Maxel Okoche, Uganda Management Institute, UgandaNajia Sabir, Indiana University Bloomington, USANicos Souleles, Cyprus University of Technology, CyprusQing Xie, Jiangnan University, ChinaRanjit Kaur Gurdial Singh, The Kilmore International School, AustraliaSakiru Abiodun, Adeniran Ogunsanya College of Education, NigeriaSandhya Rao Mehta, Sultan Qaboos University, IndiaSavitri Bevinakoppa, Melbourne Institute of Technology, AustraliaTeguh Budiharso, Center of Language and Culture Studies, IndonesiaVasiliki Brinia, Athens University of Economic and Business, GreeceYi Luo, University of Illinois at Urbana- Champaign, USA
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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 | 0,080 | 0,546 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,015 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,089 | 0,049 |
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 ».