Thank You to Our 2024 Reviewers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The editors of Tectonics would like to offer our sincere thanks to those who reviewed manuscripts for us in 2024. The time reviewers spend reading and commenting on manuscripts helps to ensure that our science is well communicated, clearly documented, appropriately placed in the context of prior work, and effectively archived for future usage. We understand that as one of the AGU journals hosting long format articles, reviewing a manuscript for Tectonics is a considerable time commitment. For this reason, we are particularly grateful to our reviewers for their diligence in helping to provide high‐quality, timely reviews. We also appreciate the efforts many reviewers contribute toward advancing open science by evaluating the availability and accessibility of data, which are key objectives of the AGU's FAIR data policy. The papers published in Tectonics in 2024 benefitted from the careful scrutiny and constructive critique drawn from the expertise of 493 reviewers, who provided a total of 706 reviews. We are grateful for this contribution toward producing the high‐quality output that has helped Tectonics maintain a prominent position in scientific publishing for decades, and for the spirit of teamwork that makes the peer review process an asset in our community.
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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 | 0,030 | 0,273 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,018 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,075 | 0,125 |
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 ».