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Enregistrement W4286647951 · doi:10.54691/bcpbm.v19i.871

Preface: 3rd International Symposium on Frontiers of Economics and Management Science (FEMS 2022)

2022· article· en· W4286647951 sur OpenAlexaboutno aff
Jennifer Bloomer, Zixin Zhou

Notice bibliographique

RevueBCP Business & Management · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFrench Urban and Social Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChinaLibrary sciencePleasurePolitical sciencePublishingSociologyMedia studiesManagementLawPsychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It was a great pleasure to welcome you to 3rd International Symposium on Frontiers of Economics and Management Science (FEMS 2022), which had been held successfully during April 29-30, 2022 in Macao, China.
 The organizing committees are very grateful indeed to the presence of Prof. W. Wang who from Central China Normal University, and Prof. W. Yue from University of Bedfordshire. We also wish to thank the plenary and invited speakers: Prof. S, Karsten from University of Waterloo, Canada, Prof. G.S. Liu from Hunan University, Prof. S. Zhu from Wuhan University, Prof. P. Wang from Guangzhou College of Commerce.
 FEMS 2022 had gained respect in the scientific community with consistent hard work of its organizers. The objective of publishing this proceedings is to record, acknowledge, and share the cherished contribution made by the symposium participants. This proceeding contains 79 peer-reviewed papers with were selected from more than 120 submissions.
 With our warmest regards,
 Jennifer Bloomer
 Zixin Zhou
 Conference Committees

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,824
Score d'incertitude au seuil0,812

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,218 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
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