Reviewer Acknowledgements for English Linguistics Research, Vol. 12, 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 12, Number 1Alina Andreea Dragoescu, University of Life Sciences "King Mihai I" from Romania, RomaniaGirolamo Tessuto, University of Naples, ItalyKazeem K. Olaniyan, Ladoke Akintola University of Technology, NigeriaNaom Nyarigoti, United States International University-Africa, KenyaNeda Chepinchikj, University of New South Wales (UNSW), AustraliaNoureddine Derki, Mustapha Stambouli Mascara University, AlgeriaPeace Chinwendu Israel, University of Education, GhanaVahid Hassani, Farhangian University, IranYuemin Wang, University of Chinese Academy of Sciences, ChinaZeineb Ayachi Ben Abdallah, Higher School of Digital Economy, Tunisia Best Regards,Camille SuEditorial Assistant, English Linguistics ResearchSciedu Press*************************************Add: Leslie St. Suite , Beaver Creek, Ontario, LB A, 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 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 | 0,068 | 0,557 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,012 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,097 | 0,063 |
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 ».