Notice bibliographique
Résumé
The stimulus for this special issue arose from a conference held by Laboratory Interdisciplinary Gestion University Enterprises (LIGUE) in Tunisia in 2018.LIGUE is an interdisciplinary research laboratory and is the first in Management Sciences to be created in Tunisia in 1999 at the High Institute of Accountancy and Business Administration of the University of Manouba.The conference was organised in collaboration with the Academy of Marketing B2B SIG, Bournemouth University, UK, and the R&DM Research Center FSA -University Laval, Quebec.Such was the interest, commitment and contribution from the participants that the conference organisers made plans to build on the research being undertaken in north Africa and extend it to include the Middle East, i.e.Middle East and North African (MENA).The MENA region is made up of 21 countries as follows: Algeria, Bahrain, Djibouti, Egypt, Iran, Iraq, Israel, Jordan, Kuwait, Lebanon, Libya, Malta, Morocco, Oman, Qatar, Saudi Arabia, Syria, Tunisia, United Arab Emirates, Palestine and Yemen.The area has represented an under explored context in marketing research (Okazaki and Mueller, 2007;Al-Olayan and Karande, 2000) for a number of reasons: government barriers and the lack of priority given to research (Lages et
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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 | 0,006 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,066 | 0,051 |
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 ».