Acknowledgement to Reviewers
Notice bibliographique
Résumé
The editors and Karger Publishers would like to thank the following reviewers for the ongoing support in reviewing manuscripts for Opthalmologica.Ugur Acar, Konya, TurkeyMayss Al-Sheikh, Zurich, SwitzerlandGiuseppe Maria Albanese, Rome, ItalyTomas S. Aleman, Philadelphia, PA, USAMicol Alkabes, Novara, ItalyAlessio Antropoli, Lombardia, ItalyCengiz Aras, Istanbul, TurkeyJ. Fernando Arevalo, Baltimore, MA, USALuis Arias, Barcelona, SpainGerd Uwe Auffarth, Heidelberg, GermanyVilma Jurate Balciuniene, Kaunas, LithuaniaLieselotte Berger, Bern, SwitzerlandAndreas Berlin, Würzburg, GermanyRui M. Bernardes, Coimbra, PortugalAhmet Burak Bilgin, Antalya, TurkeyAlmut Bindewald-Wittich, Ulm, GermanyJyotirmay Biswas, Chennai, IndiaEnrico Borrelli, Turin, ItalyPedro C. Carricondo, Sao Paulo, BrazilStanley Chang, New York, NY, USASteve Charles, Philadelphia, PA, USAAdnan Cinal, Tuşba/Van, TurkeyGabor Deak, Vienna, AustriaSebastiano Del Fabbro, Milan, ItalyGurkan Erdogan, Istanbul, TurkeyLorenzo Ferro Desideri, Bern, SwitzerlandAlejandro Fonollosa-Calduch, Bizkaia, SpainSerena Fragiotta, Rome, ItalyAnibal Francone, Buenos Aires, ArgentinaPierre-Henry Gabrielle, Dijon, FranceMathias Gallardo, Paris, FranceAlain Gaudric, Paris, FranceJulio J. Gonzalez-Lopez, Madrid, SpainChristine Goodchild, Bristol, UKStratos V. Gotzaridis, Athens, GreeceBetul Onal Gunay, Trabzon, TurkeyOmesh Gupta, Marlton, NJ, USAAmod Gupta, Chandigarh, IndiaBilal Haj Najeeb, Vienna, AustriaJing Han, Xian, ChinaXiangui He, Shanghai, ChinaMartin Hein, Syndney, NSW, AustraliaRuth Hogg, Belfast, UKYi-Ting Hsieh, Taipei, TaiwanDanilo Iannetta, Rome, ItalyChunhui Jiang, Shanghai, ChinaJessica Karuntu, Leiden, The NetherlandsAnkush Kawali, Bangalore, IndiaMonica Khitri, Los Angeles, CA, USAOliver Niels Klefter, Glostrup, DenmarkGregg T. Kokame, Honolulu, HI, USAAbhishek Kothari, Maharashtra, IndiaIgor Kozak, Tucson, AZ, USATimothy Y.Y. Lai, Kowloon, ChinaChien-Hsiung Lai, Chiayi City, TaiwanSeungwoo Lee, Gyeong-Ju, Republic of KoreaChristoph Leisser, Vienna, AustriaBirgit Lorenz, Marburg, GermanyClaudio Lovino, Naples, ItalyMichele Manzulli, Rotterdam, The NetherlandsJoão Pedro Marques, Coimbra, PortugalCarsten H. Meyer, Chur, SwitzerlandMichael Mimouni, Haifa, IsraelZofia Anna Nawrocka, Lodz, PolandX. Nguyen, Leiden, The NetherlandsRaphaelle Ores, Montréal, QC, CanadaDong Ho Park, Daegu, Republic of KoreaBarbara Parolini, Brescia, ItalyNimesh A. Patel, Boston, MA, USAMarco Pellegrini, Ferrara, ItalyDavid Pérez González, Puebla, MexicoIvan Potapenko, Copenhagen, DenmarkRaffaele Raimondi, Milan, ItalySeemant Raizada, Kuwait Dhahia, KuwaitDavid J. Ramsey, Peabody, MA, USAIsabel Relimpio López, Alcalá de Guadaíra, SpainAnnekatrin Rickmann, Sulzbach, GermanySrinivasan Sanjay, Bangalore, IndiaAna Rita Santos, Coimbra, PortugalMehmet Ali Sekeroglu, Ankara, TurkeyNerea Sevilla, Valencia, SpainKei Shinoda, Saitama, JapanMarc Sirks, Amsterdam, The NetherlandsVincent Soler, Toulouse, FrancePanagiotis Stavrakas, Rion, GreeceYousif Subhi, Copenhagen, DenmarkSimon K.H. Szeto, Kowloon, ChinaJan Darius Unterlauft, Bern, SwitzerlandYoshihiko Usui, Shinjuku-ku, JapanSami Uwaydat, Little Rock, AR, USAThomas Van Rijssen, Leiden, The NetherlandsPeng Yan, Brampton, ON, CanadaXianglong Yi, Urumchi, ChinaSiqing Yu, Basel, SwitzerlandSouska Zandi, Bern, SwitzerlandGuoming Zhang, Shenzhen, ChinaYong Zhong, Pekin, China
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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 | 0,018 | 0,185 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,018 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,284 | 0,202 |
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 ».