Reviewer Acknowledgements for International Business Research, Vol. 10, No. 7
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 7 Abedalqader Rababah, Arab Open University, OmanAlina Badulescu, University of Oradea, RomaniaAlireza Athari, Eastern Mediterranean University, IranAmran Awang, Head of Entrepreneurship Center, MalaysiaAnca Gabriela Turtureanu, “DANUBIUS” University Galati, RomaniaAndrea Carosi, University of Sassari, ItalyAnna Paola Micheli, Univrtsity of Cassino and Southern Lazio, ItalyArash Riasi, University of Delaware, USAAshford C Chea, Benedict College, USABenjamin James Inyang, University of Calabar, NigeriaCheng Jing, eBay, Inc. / University of Rochester, USACristian Marian Barbu, “ARTIFEX” University, RomaniaGilberto Marquez-Illescas , Clarkson University , USAGiuseppe Granata, University of Cassino and Southen Lazio, ItalyGrzegorz Zasuwa, The John Paul II Catholic University of Lublin, PolandHanna Trojanowska, Warsaw University of Technology, PolandHung-Che Wu, Nanfang College of Sun Yat-sen University, ChinaIonela-Corina Chersan, “Alexandru Ioan Cuza” University from Iași, RomaniaJorge Mongay-Hurtado, ESIC Business and Marketing School, SpainKaren Gulliver, Argosy University, Twin Cities, USAManlio Del Giudice, University of Rome "Link Campus", ItalyMaria do Céu Gaspar Alves, University of Beira Interior, PortugalMaria J. Sanchez-Bueno, Universidad Carlos III se Madrid, SpainMaria Teresa Bianchi, University of Rome “LA SAPIENZA”, ItalyMaria-Madela Abrudan, University of ORADEA, RomaniaMiriam Jankalová, University of Zilina, SlovakiaMohamed Abdel Rahman Salih, Taibah University, Saudi ArabiaMohamed Rochdi Keffala, University of Kairouan, TunisiaMohsen Malekalketab Khiabani, University Technology Malaysia, MalaysiaMongi Arfaoui, University of Monastir, TunisiaOzgur Demirtas, Turkish Air Force Academy, TurkeyRadoslav Jankal, University of Zilina, SlovakiaRafiuddin Ahmed, James Cook University, AustraliaRaphaël Dornier, Université Savoie Mont Blanc, FranceRoberto Campos da Rocha Miranda, University Center Iesb, BrazilRoxanne Helm Stevens, Azusa Pacific University, USASang-Bing Tsai, University of Electronic Science and Technology of China, ChinaValeria Stefanelli, Università degli Studi Niccolò Cusano, ItalyVassili JOANNIDES de LAUTOUR, Grenoble École de Management (France) and Queensland University of Technology School of Accountancy (Australia), FranceVincent Grèzes, University of Applied Sciences Western Switzerland (HES-SO Valais-Wallis), SwitzerlandYan Lu, University of Central Florida, 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 | 0,036 | 0,332 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,013 | 0,006 |
| 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 | 0,079 |
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 ».