Notice bibliographique
Résumé
Dr. Hasan Sungur CİVELEK Dr. İlhan TARIMER Dr. Arif NESRULLAZADE Dr. Ahmet BALCI Dr. Fikret KAÇAROĞLU Dr. Ergün BAYSAL Dr. Osman Zeki HEKİMOĞLU Dr. Zeynep Fidan KOÇAK Dr. Tayfun BÜKE Dr. Ali KEÇEBAŞ Dr. Dursun AYDIN Dr. Deniz ÜLGEN Dr. Soner TASLAK Dr. Mehmet UĞURLU Dr. Latif TAŞKAYA Dr. Barış Ethem SÜZEK Dr. Desire RASOLOMAMPIONONA Politechnika Warszawska, POLAND Dr. İnan GÜLER Gazi University, TURKEY Dr. John Mark DEAN University of South Carolina Columbia, USA Dr. Lech GRZESIAK Politechnika Warszawska, POLAND Dr. Cathy H. WU, University of Delaware, USA Dr. Matthew O.T. COLE, University of Bath, UK Dr. Nurettin KAYMAKCI, Middle East Technical University, TURKEY Dr. Richard TOSDAL, University of British Columbia, CANADA Dr. Daniela GIANNETTO, Mugla Sitki Kocman University, TURKEY Dr. Syed Ejaz AHMED, Brock University, CANADA Dr. Tuncay YİĞİT, Süleyman Demirel University, TURKEY Dr. Yavuz ÇAKIR, Embry – Riddle Aeronautical University, USA Dr. William SINGHOSE, Georgia Institute of Technology, USA
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».