Call for Papers & Editorial Board Members for Global Empirical Marketing Studies (GEMS)
Notice bibliographique
Résumé
This is a poster with the following content. It is useful for content analysis research, art design analysis, machine learning, communication analysis, advertisement research, and so on. CALL FOR PAPERS & EDITORIAL BOARD MEMBERS Aims and Scope of the Journal Global Empirical Marketing Studies (GEMS) seeks to publish high quality, peer-reviewed articles in consumer behavior, marketing, international business, and hospitality: •Empirical research papers •Theoretical/conceptual papers •Case studies •Literature reviews •Perspective/opinion articles Why Publish Papers in GEMS? 1. Articles published in GEMS can be seen, mentioned, and cited by a wide audience: •Free to read and download all articles. •Permanently archived at Zenodo with valid DOI. •Indexed by Zenodo, OpenAIRE, and Google Scholar. •Actively promoted on major research and social media platforms, such as LinkedIn, X, ResearchGate.net, and Academia.edu. 2. No fees for manuscripts submitted by June 30, 2025. 3. Fast, helpful, and reasonable review process. 4. Truly credible advisory and editorial boards. 5. Simple submission method—just e-mail the manuscripts prepared in any style. Joining GEMS Editorial Board Scholars with PhDs in relevant fields are invited to join our editorial board. Please contact the Chief Editor today! GEMS Chief Editor Associate Professor Dr. Chanthika Pornpitakpan PhD, University of British Columbia, Canada Top 2% scientists of the world since 2019 GEMS2025@yahoo.com https://sites.google.com/view/gems-team https://gems.wuaze.com/index.php
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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 | 0,031 | 0,103 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,019 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,525 | 0,511 |
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 ».