<i>Environment & Health</i> Best Paper and Outstanding Reviewer Awards 2023–2024
Notice bibliographique
Résumé
RecommendationsD evelopment and health are the eternal themes of human society.Climate change, biodiversity loss, and chemical pollution are the three major environmental crises that threaten sustainable development and human health.In response to these pressing global challenges, the launch of Environment & Health (E&H) is both timely and essential, providing a dedicated platform to support the UN Sustainable Development Goals and help formulate policies to create a healthier world.Since its inaugural issue in July 2023, Environment & Health has been proud to publish a growing number of high-quality and impactful Articles, Reviews, Perspectives, and Viewpoints that explore the complex interface between environmental science and human health.We are extremely grateful to our authors, reviewers, readers, and Editorial Board members for their consistent support and trust in building Environment & Health into a trailblazing journal with global influence.The continued success and impact of our journal are built upon the foundation of high-quality research and the rigorous, constructive peerreview process that upholds the highest scientific standards.From a highly competitive field of exceptional articles published between 2023 and 2024, our editorial board has selected 20 outstanding papers that exemplify the journal's commitment to scientific excellence, innovation, and societal impact.These papers were chosen based on their quality of work, such as scientific rigor, originality, significance, and impact on the community.In this editorial, we are delighted to announce the recipients of Best Paper Awards for 2023-2024, and extend our warmest congratulations to them for their outstanding contributions.
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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 | 0,014 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,015 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,061 | 0,040 |
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 ».