MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4396230732 · doi:10.23974/ijol.2024.vol9.1.379

Editorial: Celebrating the Ninth Year of Publishing of the Journal

2024· editorial· en· W4396230732 sur OpenAlexaboutno aff
Yongming Wang

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Librarianship · 2024
Typeeditorial
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueAcademic Publishing and Open Access
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNinthPublishingLibrary scienceHistoryMedia studiesPolitical scienceSociologyComputer scienceLawPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Our journal is entering its ninth year of publication.Below are some statistics that show how far we have come:For the past nine years, we have received a total of 300 submissions, out of which 191 have been published.Our authorship is truly global, including authors from more than 30 countries, about half from the United States and Canada, but many are from developing countries including Nigeria, Pakistan, the Philippines, India, Tanzania, Ghana, Brazil, etc. Needless to say, our journal provides a platform to our peers who are underrepresented, and our publications offer a window into the current situation and perspective of libraries and information services around the world.Though we are not sure exactly where our readers come from due to the nature of online publication, our journal enjoys a large readership.Over the past nine years, the total views of abstract is 144,513 (835/per article) and the total full-text download is 73,584 (425/per article).Reflecting on the past nine years, we are proud of our journal's achievements, and we are grateful that we have a cohort of high caliber reviewers, copy editors, and most importantly, a worldwide authorship and readership.We are looking forward to even greater success!Now it is time to present the current issue (v.9, no.1) to our readers.This issue contains a variety of topics.And the authors are from five nations that are spread out across three continents: Asia, North America, and Africa.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,067
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,096

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,067
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0050,002
Études des sciences et des technologies0,0060,005
Communication savante0,0250,008
Science ouverte0,0050,004
Intégrité de la recherche0,0150,021
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,021

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,319 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of LibrarianshipMême sujetAcademic Publishing and Open AccessTravaux en français237 207