Avoiding Speedbumps at the Start of the Review Process
Notice bibliographique
Résumé
As editors, we want nothing more than to put impactful management education-related manuscripts into the hands of our dedicated Associate Editor team.Upon submission, however, small speedbumps-such as formatting issues or changes required to remove potentially identifying informationcan delay our ability to move manuscripts that are within the journal's aims and scope to the review process.Often, management education research articles, essays, and instructional innovations are grounded in the authors' experience in their classrooms and institutions.As such, it can be challenging to present a sufficient amount of contextual information for readers, while avoiding potentially identifying details.We very much appreciate that authors are eager to share this information, in order to be transparent about their experiences and processes.However, in an era of efficient internet search engines, the way the information is presented can occasionally offer clues to the institutions that the authors are affiliated with.With this in mind, we decided to focus our second editorial of 2025 on advice for how authors can navigate this, thus avoiding potential delays upon their initial submission to the journal.We condense this advice into Table 1-though it does not include an exhaustive list of potential speedbumps, we hope that it does provide useful tips.
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 | 0,351 | 0,758 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,010 |
| Communication savante | 0,028 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,030 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,048 |
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 ».