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Enregistrement W4413305123 · doi:10.11114/jets.v13i4.7903

Reviewer Acknowledgements for Journal of Education and Training Studies, Vol. 13, No. 4

2025· article· en· W4413305123 sur OpenAlexaboutno aff
Robert J. Smith

Notice bibliographique

RevueJournal of Education and Training Studies · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHuman Resource Development and Performance Evaluation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyMedical educationMathematics educationPedagogyLibrary scienceMedicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Journal of Education and Training Studies (JETS) would like to acknowledge the following reviewers for their assistance with peer review of manuscripts for this issue. Many authors, regardless of whether JETS publishes their work, appreciate the helpful feedback provided by the reviewers. Their comments and suggestions were of great help to the authors in improving the quality of their papers. Each of the reviewers listed below returned at least one review for this issue.Reviewers for Volume 13, Number 4 Ahmadreza Mohebbi, University of Auckland, New ZealandAnoma Samanthi Perera, Australian College of Business and Technology, Sri LankaArdalan Kaveh, Islamic Azad University, IranIntakhab Khan, King Abdulaziz University, Saudi ArabiaJacinthe Rihan, Ain Shams University, EgyptJane Liang, California Department of Education, USAJoel Maligaya Cuadra, NU Laguna, PhilippinesJohn Cowan, Edinburgh Napier University, UKJulio Cesar André, Center for Studies and Development of Health Education-CEDES, BrazilKendall Hartley, University of Nevada, USALeila Youssef, Arab Open University, LebanonLinda J. Rappel, Yorkville University/University of Calgary, CanadaMustafa Çakır, Marmara University, TurkeyRichard Penny, University of Washington Bothell, USA Robert SmithEditorial AssistantOn behalf of, The Editorial Board of Journal of Education and Training StudiesRedfame Publishing9450 SW Gemini Dr. #99416Beaverton, OR 97008, USAE-mail: jets@redfame.comURL: http://jets.redfame.com

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,072
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,520
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,382

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0720,520
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,004
Bibliométrie0,0110,007
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0130,009
Science ouverte0,0050,004
Intégrité de la recherche0,0110,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0500,027

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.

Tête enseignante Opus0,163
Tête enseignante GPT0,472
Écart entre enseignants0,309 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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