Reviewer Acknowledgements for Journal of Food Research, Vol. 12 No. 3
Notice bibliographique
Résumé
Journal of Food Research wishes to acknowledge the following individuals for their assistance with peer review of manuscripts for this issue. Their help and contributions in maintaining the quality of the journal are greatly appreciated. Journal of Food Research is recruiting reviewers for the journal. If you are interested in becoming a reviewer, we welcome you to join us. Please contact us for the application form at: jfr@ccsenet.org Reviewers for Volume 12, Number 3 Adele Papetti, University of Pavia, Italy Bernardo Pace, Institute of Science of Food Production (ISPA), National Research Council (CNR), Italy Bojana Filipcev, University of Novi Sad, Serbia Charlotte Atsango Serrem, University of Eldoret, Kenya Cheryl Rosita Rock, California State University, United States Codina Georgiana Gabriela, Stefan cel Mare University Suceava, Romania Corina-aurelia Zugravu, University of Medicine and Pharmacy Carol Davila, Romania Diego A. Moreno-Fernández, CEBAS-CSIC, Spain Elsa M Goncalves, Instituto Nacional de Investigacao Agrária (INIA), Portugal Greta Faccio, Independent Scientist, St. Gallen, Switzerland Hatice Reyhan Oziyi, Antalya Bilim University, Turkey Jelena Dragisic Maksimovic, University of Belgrade, Serbia Khamphone Yelithao, Souphanouvong University, Laos Mehana E. E. Hamouda, Alexandria University, Egypt Mohd Nazrul Hisham Daud, Malaysian Agricultural Research & Development Institute, Malaysia Na-Hyung Kim, Wonkwang University,, Korea Olutosin Otekunrin, Federal University of Agriculture, Nigeria Paolo Polidori, University of Camerino, Italy Rozilaine A. P. G. Faria, Federal Institute of Science, Education and Technology of Mato Grosso, Brazil Soma Mukherjee, The University of Holy Cross, USA Tooba Mehfooz, Iqra University, Pakistan Wesam Al-Jeddawi, Clemson University, USA Xingjun Li, Academy of the National Food and Strategic Reserves Administration, China Y. Riswahyuli, Gadah Mada University, Indonesia
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 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 | 0,035 | 0,291 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,011 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,112 | 0,076 |
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 ».