Reviewer Acknowledgements for English Linguistics Research, Vol. 11, No. 1
Notice bibliographique
Résumé
English Linguistics Research (ELR) would like to acknowledge the following reviewers for their assistance with peer review of manuscripts for this issue. Many authors, regardless of whether ELR publishes their work, appreciate the helpful feedback provided by the reviewers. Their comments and suggestions were of great help to the authors in improving the quality of their papers. Each of the reviewers listed below returned at least one review for this issue. Reviewers for Volume 11, Number 1 Adel Thamery, Imam Ja'afar Al-Sadiq University, IraqAlina Andreea Dragoescu Urlica, University of Life Sciences, RomaniaKatherine Short-Meyerson, University of Wisconsin Oshkosh, USALi-ping Chang, National Taipei College of Business, TaiwanNaom Nyarigoti, United States International University-Africa, KenyaNeda Chepinchikj, University of New South Wales (UNSW), AustraliaOmer Elsheikh Hago Elmahdi, Taibah University, Saudi ArabiaPeace Chinwendu Israel, University of Education, GhanaVahid Hassani, Farhangian University, IranWin Whelan, St. Bonaventure University, USAYuehai Xiao, Hunan Normal University, ChinaYuemin Wang, University of Chinese Academy of Sciences, China Best Regards,Camille SuEditorial Assistant, English Linguistics ResearchSciedu Press*************************************Add: 9140 Leslie St. Suite 110, Beaver Creek, Ontario, L4B 0A9, CanadaTel: 1-416-479-0028 ext. 210E-mail 1: elr@sciedupress.com E-mail 2: elr@sciedupress.org Website: http://elr.sciedupress.com
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,878 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».