Reviewer Recommenderは、清華大学の知識工学グループ(KEG)が開発したChrome拡張機能です。ScholarOne Reviewer Systemと統合して、研究論文の査読者推薦プロセスを自動化します。Aminerのアカデミックビッグデータを活用することで、ジャーナル編集者や学術機関の査読者選定プロセスを効率化します。
Reviewer Recommenderは、清華大学の知識工学グループ(KEG)が開発したChrome拡張機能です。ScholarOne Reviewer Systemと統合して、研究論文の査読者推薦プロセスを自動化します。Aminerのアカデミックビッグデータを活用することで、ジャーナル編集者や学術機関の査読者選定プロセスを効率化します。
この拡張機能は、ScholarOne Reviewer Systemから著者の詳細を含む論文情報をシームレスに抽出します。この機能により、手動でのデータ入力が不要になり、エラーの可能性が減少します。
Aminerの広範な学術データベースを活用し、Reviewer Recommenderは各論文に最適な査読者を提案します。このデータ駆動型アプローチにより、より効率的で正確な査読者選定プロセスが実現します。
ScholarOne Reviewer System専用に設計されたこの拡張機能は、既存のワークフローにシームレスに統合され、確立されたプロセスを妨げることなく生産性を向上させます。
Chrome拡張機能として、Reviewer Recommenderはシンプルで直感的なユーザー体験を提供します。Chrome ウェブストアから簡単にインストールでき、最小限のセットアップですぐに使用できます。
Reviewer Recommenderは無料の拡張機能として提供されており、あらゆる規模の学術機関やジャーナル編集者にとってアクセスしやすいツールとなっています。
いいえ、Reviewer Recommenderは完全に無料で使用できます。拡張機能に関連する購読料や隠れた費用はありません。
Reviewer RecommenderはAminerのアカデミックビッグデータを活用して論文情報を分析し、適切な査読者を推薦します。ScholarOneから論文の詳細を自動的に抽出し、この情報を使用して、専門知識と研究分野に基づいて最適な査読者を提案します。
いいえ、Reviewer RecommenderはScholarOne Reviewer System専用に設計されています。現時点では他の査読システムとの互換性はありません。
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