Notice bibliographique
Résumé
As milestone years go, 2023 is a big one for Journal of Experimental Biology.Celebrating its 100th anniversary, the journal is looking forward to the future, and the arrival of Matthew McHenry as a new Monitoring Editor is a fabulous way to begin the year's events.'JEB is likely the first scientific journal that I read', says McHenry, adding that he was thrilled and honoured when JEB Editor-in-Chief Craig Franklin invited him to join the team of Editors.Growing up in Pennsylvania, USA, McHenry remembers that his parents emphasised the importance of education and a series of inspiring biology teachers set him on course to study Biology at Vassar College, USA.There, he was introduced to the field of biomechanics by John Long, Jr. 'John had such a profound influence on me over those 4 years', says McHenry, crediting him with kindling the passion for biomechanics that still inspires him 30 years on.'I entered college not even being aware that professors conducted research and left with a desire to become an academic scientist.I was swept up in the excitement of collaborative research well before I was formulating novel questions of my own', he says.After graduating from Vassar, McHenry joined Mimi Koehl at University of California,
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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 | 0,002 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,288 | 0,183 |
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 ».