Welcome to the Sixth Volume of Metabolomics!
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
It has been an exciting five years and last year we received our first impact factor from Thomson Reuters, calculated as 3.254. This is an excellent result and one I am delighted with. Congratulations to all our authors for sending us their most exciting and novel work, as well as top-notch reviews and tutorials. The aim is to improve this year-on-year by continuing to publish high quality, interesting and timely articles. Unfortunately for some papers this will result in rejection: our current reject rate is ca. 40%. I hope you will have noticed that the front cover of Metabolomics has undergone a transformation. It was decided at our recent Editorial Board meeting, held at last year’s highly successful Metabolomics Society 5th International Meeting in Edmonton, Canada, that the Journal cover will change to allow for the inclusion of some artwork from an article featured in that current issue; this will be scientifically driven. Our first front cover is from Oresˇič’s group (Yetukuri et al. 2010) on the functional prediction of yet to be identified lipids using supervised learning methods. Congratulations to the group for being featured on our first new front cover! You may also notice that the Journal is a little larger than normal and this reflects that the field is continuing to expand. Figure 1 shows this growth is currently a healthy exponential. The journal will aim to grow with the field and so we are currently publishing ca. 14 articles per issue this year, and will consider expanding to six issues per annum
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,003 | 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 découle