Acknowledgment 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 Portuguese Journal of Public Health:Tânia Afonso, Lisbon, PortugalPedro Aguiar, Lisbon, PortugalVioleta Alarcão, Lisbon, PortugalRui Albuquerque, Lisbon, PortugalAlberto Alves, Maia, PortugalJoana Alves, Lisbon, PortugalLuísa Alves, Lisbon, PortugalAlberto J. Alves, Maia, PortugalRegina Ferreira Alves, Braga, PortugalFilipa Alves da Costa, Lisbon, PortugalEugénia Maria Garcia Jorge Anes, Bragança, PortugalCarla Araújo, Porto, PortugalMário Rui Araújo, Portalegre, PortugalLuisa Barros, Lisbon, PortugalDiana Bernardo, Santa Cruz, PortugalPaulo Boto, Lisbon, PortugalGisele Carvalho Câmara, Lisbon, PortugalCláudia Camilo, Lisbon, PortugalJosé Chen, Barcelona, SpainMario Coccia, Moncalieri, ItalyPaulo Jorge Marcos Cruchinho, Lisbon, PortugalRui Dang, Tashkent, UzbekistanMariane Helen de Oliveira, Chestnut Hill, MA, USAElizabeth Dean, Vancouver, BC, CanadaIsa Félix, Areeiro, PortugalAntonio Jorge Ferreira, Coimbra, PortugalAna Gloria Fonseca, Lisbon, PortugalMarise Reis Freitas, Natal, BrazilCarina Barros Freitas, Funchal, PortugalInês Fronteira, Lisbon, PortugalVânia Gaio, Lisbon, PortugalFátima Geada, Lisbon, PortugalAna Isabel Gomes, Lisbon, PortugalJosé Carlos Rodrigues Gomes, Leiria, PortugalJoana Gomes da Costa, Porto, PortugalManuel Gonçalves Pereira, Lisbon, PortugalMiguel Gouveia, Lisbon, PortugalBima Indra, Palembang, IndonesiaFrancisca Vargas Lopes, Rotterdam, The NetherlandsSilvia Lopes, Lisbon, PortugalHenrique Lopes, Lisbon, PortugalCarlota Louro, Lisbon, PortugalRita Luz, Lisbon, PortugalAna Rita Jesus Maria, Lisbon, PortugalMarta Moreira Marques, Lisbon, PortugalJorge Mendes, Lisbon, PortugalSónia Mendes, Lisbon, PortugalElias M.A. Militao, Lisbon, PortugalImmanuel Azaad Moonesar, Dubai, UAEAmanda Moore, London, UKAfonso Moreira, Lisbon, PortugalJoão Nascimento, Portalegre, PortugalDulce do Ó, Lisbon, PortugalCarlos Palos, Lisbon, PortugalCarlos A.O. Pavao, Atlanta, GA, USAJoão Pereira, Lisbon, PortugalCátia S. Pinto, Lisbon, PortugalAlexandra Marques Pinto, Lisbon, PortugalSónia Pós de Mina, Leiria, PortugalIsabel Maria Pires Sebastião Ramalhinho, Faro, PortugalJoana Ramos, Covilhã, PortugalVera Lúcia Raposo, Lisbon, PortugalRosane Valéria Viana Fonseca Rito, Niterói, BrazilJorge Olho Azul Rosário, Beja, PortugalArmando Brito de Sá, Lisbon, PortugalJoão Sá Gomes, Caparica, PortugalAna João Santos, Aveiro, PortugalAndrea Schmidt, Untermauerbach, AustriaFlorentino Serranheira, Lisbon, PortugalSusana Pereira Silva, Lisbon, PortugalFrederico Simões do Couto, Lisbon, PortugalAna Raquel Soares, Lisbon, PortugalM. Spiegel, Senftenberg, GermanySyafrawati Syafrawati, Padang Padang, IndonesiaAna Teles, Lisbon, PortugalFrans Verhey, Maastricht, The NetherlandsDaniel Virella, Lisbon, PortugalGuilherme Vitorino, Lisbon, Portugal
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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 | 0,018 | 0,175 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,017 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,291 | 0,198 |
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 ».