Notice bibliographique
Résumé
In addition to the members of the Editorial Advisory Board the following reviewers collaborated in 2017: Juan Ignacio Asensio Pérez University of Valladolid, Spain Rita Bencivenga UMR-LEGS - CNRS, France Giovanni Bonaiuti University of Cagliari, Italy Isabella Bruni University of Florence, Italy Barbara Caci University of Palermo, Italy Maria Concetta Carruba Catholic University of Milan, Italy Graziano Cecchinato University of Padua, Italy Manuela Delfino Secondary School “Don Milani”, Genoa, Italy Ottavia Epifania University of Padua, Italy Floriana Falcinelli University of Perugia, Italy Alison Fox Open University, United Kingdom Maria Antonietta Impedovo University of Aix-Marseille, France Kamini Jaipal Jamani Brock University, Canada Pierpaolo Limone University of Foggia, Italy Giorgio Olimpo Institute for Educational Technology - CNR, Italy Corrado Petrucco University of Padua, Italy Fabrizio Ravicchio Institute for Educational Technology - CNR, Italy Anna Serbati University of Padua, Italy Manuela Simeon Ca’ Foscari University of Venice, Italy Aggeliki Tzavara University of Patras, Greece
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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 | 0,016 | 0,090 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,021 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,386 | 0,319 |
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 ».