Thank You to Our 2023 Reviewers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The entire editorial board of the Journal of Geophysical Research‐Solid Earth would like to sincerely thank all our colleagues who reviewed manuscripts for us in 2023. The hours they spent reading in order to provide insightful comments on manuscripts not only help improve the quality of these manuscripts but also ensure the scientific rigor of our reviewing process and eventually, of the research published in the field of Solid Earth Geophysics by our journal. With the advent of open science and AGU's data policy, the reviewing process now also encompasses checking the accessibility and availability of data and developed software. This is a key objective of AGU's FAIR (Findable, Accessible, Interoperable and Reusable) policy, for which many reviewers have provided suggestions that helped to improve the data presentation and availability, and which also fed the editorial board's reflection on the matter. Of course, we particularly appreciate timely reviews, particularly in light of the growing demands imposed by the increase of manuscripts submitted to Journal of Geophysical Research‐Solid Earth. We received 1,869 submissions in 2023, and 1,472 reviewers contributed to their evaluation by providing 2,237 reviews in total. We are deeply thankful for all of their contributions. The editorial board of Journal of Geophysical Research‐Solid Earth: Rachel Abercrombie, Yves Bernabé, Michael Bostock (former editor), Mark Dekkers, Anke Friedrich, Shin‐Chan Han, Satoshi Ide, Isabelle Manighetti (former EIC), Fenglin Niu, Douglas R. Schmitt, Alexandre Schubnel (EIC), Jun Tsuchiya, and all the associate editors of JGR‐SE.
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 | 0,022 | 0,151 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,022 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,120 | 0,175 |
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 ».