Reviewer Acknowledgements for International Business Research, Vol. 10, No. 3
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://recruitment.ccsenet.org and e-mail the completed application form to ibr@ccsenet.org.Reviewers for Volume 10, Number 3 Ajit Kumar Kar, WOMS India, IndiaAlireza Athari, Eastern Mediterranean University, IranAmran Awang, Head of Entrepreneurship Center, MalaysiaAnca Gabriela Turtureanu, “DANUBIUS” University Galati, RomaniaAntônio André Cunha Callado, Universidade Federal Rural de Pernmabuco, BrazilArash Riasi, University of Delaware, USAAshford C Chea, Benedict College, USABenjamin James Inyang, University of Calabar, NigeriaBrian Sheehan, Thaksin University, AustraliaCelina Maria Olszak, University of Economics in Katowice, PolandCheng Jing, eBay, Inc. / University of Rochester, USAEmilio Congregado, University of Huelva, SpainFevzi Esen, Istanbul Medeniyet University, TurkeyFlorin Ionita, The Bucharest Academy of Economic Studies, Romania,Francesco Ciampi, Florence University, ItalyGiovanna Michelon, University of Padova, ItalyGrzegorz Strupczewski, Cracow University of Economics, PolandGrzegorz Zasuwa, The John Paul II Catholic University of Lublin, PolandHanna Trojanowska, Warsaw University of Technology, PolandHuijian Dong, Pacific University, USAL. Leo Franklin, Bharathidasn University, IndiaM. Muzamil Naqshbandi, University of Dubai, UAEMansour Esmaeil Zaei, Panjab University, India/IranManuela Rozalia Gabor, “Petru Maior” University of Tîrgu Mureş Romania, RomaniaMaria João Guedes, University of Lisbon, PortugalMaria-Madela Abrudan, University of Oradea, RomaniaMiriam Jankalová, University of Zilina, SlovakiaMiroslav Iordanov Mateev, American University, Dubai, UAEModar Abdullatif, Middle East University, Jordan,Mohsen Malekalketab Khiabani, University Technology Malaysia, MalaysiaMongi Arfaoui, University of Monastir, TunisiaMonika Wieczorek, University of Economics in Katowice, PolandMuath Eleswed, American University of Kuwait, USAOzgur Demirtas, Turkish Air Force Academy, TurkeyPascal Stiefenhofer, University of Brighton, UKRadoslav Jankal, University of Zilina, SlovakiaSumathisri Bhoopalan, Sastra University, IndiaTamizhjyothi Kailasam, Annamalai University, IndiaValerija Botric, The Institute of Economics, Zagreb, CroatiaVassili JOANNIDES de LAUTOUR, Queensland University of Technology School of Accountancy, FranceWejdene Yangui, Institute of High Business Studies of Sfax _ Tunisia (IHEC), Tunisia
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 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 | 0,039 | 0,340 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,014 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,114 | 0,082 |
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 ».