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 Journal of Innate Immunity:Danielle Ahn, New York, NY, USADilara Akbulut, Bethesda, MD, USAStella E. Autenrieth, Heidelberg, GermanyLuis Alberto Baena Lopez, Oxford, UKRory Baird, Dublin, IrelandJoshua Benoit, Cincinnati, OH, USACaroline Bergenfelz, Lund, SwedenFabien Blanchet, Montpellier, FranceCatharine M. Bosio, Hamilton, MT, USAMalgorzata Bzowska, Krakow, PolandVinicius Carvalho, Rio de Janeiro, BrazilPallavi Chandra, St. Louis, MO, USAZissis Chroneos, Hershey, PA, USAAndrew Currie, Perth, WA, AustraliaLeonard de Boer, Stockholm, SwedenFrank R. DeLeo, Hamilton, OH, USAKarim Dib, Belfast, UKSarah Dimeloe, Birmingham, UKGeorge R. Dubyak, Cleveland, OH, USAShailendra Dwivedi, Gorakhpur, IndiaSteven Edwards, Liverpool, UKOskar Eriksson, Uppsala, SwedenMohammed Eslam, Sydney, NSW, AustraliaCongjing Feng, Yangzhou, ChinaLucas Ferrari de Andrade, New York, NY, USAEmily Findlay, Southampton, UKCecilia Garlanda, Rozzano, ItalyMartin Gericke, Leipzig, GermanyDebananda Gogoi, Dublin, IrelandGermán E. González, Buenos Aires, ArgentinaJingang Gui, Beijing, ChinaSabelo Hadebe, Cape Town, South AfricaHani Harb, Dresden, GermanyHideyo Hirai, Hachioji, JapanPhilipp J. Hohensinner, Vienna, AustriaShoujun Huang, Hefei, ChinaSalvador Iborra, Alcala de Henares, SpainVittoria Infantino, Potenza, ItalyMalay Jhancy, Ras Al-Khaimah, United Arab EmiratesEleni Karakike, Athens, GreeceAntigoni Kotsaki, Athens, GreecePanagiotis Koufargyris, Athens, GreeceIoannis Kourtzelis, York, UKDorothee Kretschmer, Tübingen, GermanyMohammad Shafi Kuchay, Gurugram, IndiaHrishikesh Kulkarni, St. Louis, MO, USAEvdoxia Kyriazopoulou, Athens, GreeceKonstantinos Leventogiannis, Athens, GreeceYingxi Li, Houston, TX, USAXueqing Li, Bethesda, MD, USAHongrui Li, Madison, WI, USAFengqi Li, Hefei, ChinaXiaofei Li, Shanghai, ChinaXinhua Liu, Hangzhou, ChinaCatherine Loynes, Sheffield, UKChristine Luttermann, Greifswald, GermanyCoralie Martin, Paris, FranceDerek M. McKay, Calgary, AL, CanadaKristin Michel, New York, NY, USAErik Michels, Amsterdam, The NetherlandsThomas Miethke, Mannheim, GermanyIoannis Mitroulis, Alexandroupolis, GreeceAllan Mowat, Glasgow, UKVictoriano Mulero, Murcia, SpainPhilip Murphy, Bethesda, MD, USARajagopal Murugan, Leiden, The NetherlandsMarco Rinaldo Oggioni, Bologna, ItalyCarlos Orihuela, Birmingham, AL, USAPraveen Papareddy, Lund, SwedenClaire Pearson, Oxford, UKFilipe S. Pereira-Dutra, Rio de Janeiro, BrazilJenny J. Persson, Lund, SwedenAline Pfefferle, Stockholm, SwedenAlessandro Poggi, Genoa, ItalyAlice Prince, New York, NY, USALeah M. Pyter, Columbus, OH, USALang Rao, Tianjin, ChinaJens Rolff, Berlin, GermanyGuzman Sanchez-Schmitz, Boston, MA, USAKatrin Schaper-Gerhardt, Hannover, GermanyMark Schembri, Brisbane, QLD, AustraliaOonagh Shannon, Malmö, SwedenWei Shi, Boston, MA, USATomasz Skirecki, Warsaw, PolandBarbara Spellerberg, Ulm, GermanyW. Edward Swords, Tuscaloosa, AL, USAFrancesco Tedesco, Milan, ItalyPuck van Kasteren, Bilthoven, The NetherlandsDavid Vermijlen, Brussels, BelgiumSarah Walmsley, Edinburgh, UKYinsheng Wan, Providence, RI, USAXiaoqian Wang, Nanjing, ChinaHaiming Wang, Zhengzhou, ChinaJoanna Wietrzyk, Wroclaw, PolandTania Wong, New York, NY, USAHong-Bo Xin, Nanchang, ChinaZhaoyu Xue, Grand Rapids, MI, USATengbo Yu, Shandong, ChinaLi Zhang, Shenzhen, ChinaWenping Zhou, New Haven, CT, USAZhen Zou, Beijing, China
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 | 0,017 | 0,174 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,016 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,308 | 0,203 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».