Notice bibliographique
Résumé
Within the publishing industry, article numbering has emerged as an easy and efficient way to cite journal articles. Elsevier has successfully rolled out article numbering to its multidisciplinary open access journal, Heliyon, along with more than 1600 other journals, and the academic community has responded positively to this initiative. Building upon the positive feedback, we are thrilled to announce the introduction of article numbering to SLAS Discovery, effective February 2024. A unique article number is an abbreviated form of an article's DOI - digital object identifier. Citing an article with an article number is very simple: the article number is used instead of the page range in the citation.[2]Van der Geer J, Hanraads JAJ, Lupton RA. The art of writing a scientific article. Heliyon. 2018; 19:100205. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2018.100205. Journal volumes and issue numbers will remain in place. However, SLAS Discovery will now use article numbering to identify specific articles. Introducing article numbers brings several benefits for the journal and its readers and authors. •More flexible reading: Article content can be optimized based on the device used to access it, supporting reading on-the-move, without needing to know how many traditional print pages the article takes up.•Increased options for grouping related content: In online collections and Special Issues, articles can now be placed in any order, helping readers identify papers relevant to their research interests faster.•Faster publication: With article numbers, the version of record of the article is online and citable as soon as the proof corrections are incorporated, ensuring readers have access to the latest research faster. We are delighted that SLAS Discovery's readers and authors will now enjoy these benefits.
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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 | 0,006 | 0,118 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,366 | 0,319 |
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 ».