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 Human Development:Dor Abrahamson, Berkeley, CA, USAAileen Aldalur, Rochester, NY, USAJedediah W.P. Allen, Ankara, TurkeyWilliam Arsenio, New York, NY, USAParissa Ballard, Winston-Salem, NC, USAHanna Bertilsdotter Rosqvist, Huddinge, SwedenJanet Boseovski, Greensboro, NC, USANancy Budwig, Worcester, MA, USAJeremy Trevelyan Burman, Groningen, The NetherlandsChristy Byrd, Raleigh, NC, USALinda Camras, Chicago, IL, USALiz Chesworth, Sheffield, UKAnna Ciaunica, Lisbon, PortugalBrad Cokelet, Lawrence, KS, USABrian D. Cox, Hempstead, NY, USAColette Daiute, New York, NY, USASusan Engel, Williamstown, MA, USAKim Theresa Ferguson, Yonkers, NY, USAElizabeth Finnegan, Sparkill, NY, USARobyn Fivush, Atlanta, GA, USADaniel Fobi, Leeds, UKBlaine Fowers, Miami, FL, USAKarin Frey, Seattle, WA, USASimona Ghetti, Davis, CA, USAAmanda Guyer, Davis, CA, USASinead Harmey, London, UKDaniel Hart, Camden, NJ, USAYeh Hsueh, Memphis, TN, USASara Incao, Genoa, ItalyJamie Jirout, Charlottesville, VA, USAJuliana Karras, San Francisco, CA, USADaniel Kelly, West Lafayette, IN, USAOlga Kornienko, Fairfax, VA, USAZihan Liu, Springfield, IL, USACaitlin Mahy, St. Catharines, ON, CanadaMichael F. Mascolo, North Andover, MA, USAGeorge Michel, Greensboro, NC, USAUlrich Mueller, Victoria, BC, CanadaUtsa Mukherjee, London, UKSusan Murphy, Edinburgh, UKJessica Navarro, Elon, NC, USAMarkus Paulus, Munich, GermanyJoanna Peplak, Burnaby, BC, CanadaPrithvi Perepa, Birmingham, UKLawrence Pick, Washington, DC, USAMarc J. Ratcliff, Geneva, SwitzerlandSusan Rivera, College Park, MD, USAJason Robert, Tempe, AZ, USAChristina Röcke, Zurich, SwitzerlandHoward Steele, New York, NY, USAKristia Wantchekon, Washington, DC, USA
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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 | 0,026 | 0,265 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,020 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,256 | 0,192 |
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 ».