<i>Crop, Forage & Turfgrass Management</i> Annual Report: 2022
Notice bibliographique
Résumé
A Message From the EditorCrop, Forage and Turfgrass Management (CFTM) finished 2022 with more submissions (97) than 2021 (86).More than 70% are from the U.S. with Canada, Iran, Ethiopia, and Russia each contributing 4 or 5 submissions.One of the things we'd like to look at moving forward is increasing international submissions.For example, China was responsible the second most downloads of CFTM content in 2022 after the U.S., but we have not received a submission from China yet.In 2022, half of the articles we published were open access (26), and of these, 9 were funded by transformational agreements.These agreements cover the cost of publishing in our journal open access.The institutions, consortia, and countries covered under these agreements would be a good place to focus our marketing efforts to potential authors.The editorial board of the journal continues to shift to its efforts to commissioning more articles.We've made a concerted effort on increasing Review articles and plan to increasing the number of management guides, diagnostic guides, and web-based decision tools.Editorial board members traveling to various research conferences are provided with marketing materials to network with other researchers and showcase CFTM as a potential outlet for their work.There are myriad of opportunities for our journal to raise our profile within the research community.One way to do this is through special sections and virtual issues.Last year, we contributed an article to a virtual issue spanning many ASA, CSSA, and SSSA journals that will be published in 2023 under the title "Advancing Resilient Agricultural Systems: Adapting to and Mitigating Climate Change."In 2023, we hope to initiate others.The Societies piloted a webinar program in 2022 and are looking to expand it in 2023.The webinars are attracting hundreds of attendees and are a good way to promote the work of authors and the journal.Every author is invited to submit a short video summary for CFTM, but so far we have only published 3 (all of them in 2021).Especially for our applied journal, these video communications could really help set CFTM apart and reach our intended audience.In a similar way, graphical abstracts can be a useful tool for our applied audience, and we will begin asking for them in 2023.2022 was our first full year of inviting nearly every author to turn their CFTM article into a self-study article that would appear in front of 13,000+ CCAs who could then earn Continuing Education Units on it towards their certification.We invite authors to write a quiz in exchange for having page fees waived.Of the 49 authors we asked, 13 said yes.
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,175 | 0,174 |
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 ».