Acknowledgement to Reviewers
Notice bibliographique
Résumé
The editors and Karger Publishers would like to thank the following reviewers for their ongoing support in reviewing manuscripts for Human Development:Jedediah W.P. Allen, Ankara, TurkeyRamesh Balasubramaniam, Merced, CA, USANancy Budwig, Worecester, MA, USAJeremy Ian Maxwell Carpendale, Burnaby, BC, CanadaAnthony Chemero, Cincinnati, OH, USAHanne Collins, Los Angeles, CA, USAKarin Frey, Seattle, WA, USAJohn Geldhof, Corvallis, OR, USACarolina Goncalves, Medford, OR, USAGary Greenberg, Wichita, KS, USAMarie Hennecke, Bochum, GermanyYeh Hsueh, Memphis, TN, USAJana Iverson, Boston, MA, USAOlga Kornienko, Fairfax, CA, USADaniel Lapsley, Notre Dame, IN, USARichard M. Lerner, Medford, OR, USACharlie Lewis, Lancaster, UKRobert Lickliter, Miami, FL, USAZihan Liu, Springfield, IL, USAJeffrey J. Lockman, Austin, TX, USALukas Lopez, Salt Lake City, UT, USALucía Magis-Weinberg, Seattle, WA, USAMichael F. Mascolo, North Andover, MA, USAAnn Masten, Minneapolis, MN, USAGeorge Michel, Greensboro, NC, USARobert Mirski, Torun, PolandDavid S. Moore, Claremont, CA, USAUlrich Mueller, Victoria, BC, CanadaChris Napolitano, Champaign, IL, USADarcia Narvaez, Notre Dame, IN, USAJessica Navarro, Elon, NC, USAAmy Needham, Nashville, TN, USAWillis Overton, Philadelphia, PA, USAAlik Palatnik, Jerusalem, IsraelJoanna Peplak, Burnaby, BC, CanadaNorma Perez-Brena, Tucson, AZ, USACatherine Raeff, Philadelphia, PA, USAMarc J. Ratcliff, Geneva, SwitzerlandChristina Röcke, Zurich, SwitzerlandJudith Smetana, Rochester, MN, USATeresa Tavassoli, Reading, UKJonathan M. Tirrell, Medford, OR, USAElliot Turiel, Berkeley, MI, USAMaarten Vansteenkiste, Ghent, BelgiumKristia Wantchekon, Washington, DC, USAZheng Yan, Albany, NY, 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 | 0,255 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| 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 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,276 | 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; 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 ».