Notice bibliographique
Résumé
As a pioneer in the field of neuropsychology, Dr. Brenda Milner has contributed to many important landmark discoveries in the study of memory and temporal lobes, the lateralization of hemispheric function in language, as well as the role of frontal lobes in problem-solving. She is a fellow of the Royal Society (London) and the Royal Society of Canada, and a Foreign Associate of the National Academy of Sciences (USA). She has been recognized with numerous prestigious awards throughout her career, the latest of which include the Donald O. Hebb Distinguished Contribution Award in 2001, the Neuroscience Award from the United States National Academy of Science in 2004 and the Gairdner Award in 2005. Dr. Milner received her undergraduate degree at the University of Cambridge in 1939 and completed her PhD under the supervision of Dr. Donald Hebb at McGill University in 1952. She joined the Montreal Neurological Institute in 1950 to work with Dr. Wilder Penfield. Dr. Milner is presently the Dorothy J. Killam Professor of Psychology at the Montreal Neurological Institute and the Department of Neurology & Neurosurgery of McGill University. I spent an afternoon with Dr. Milner on May 12th, 2006, where she shared with me her thoughts on her work, her perspective on the past and future of cognitive neuroscience, as well as her advice for students beginning in research.
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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 | 0,015 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,034 |
| Communication savante | 0,012 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,004 |
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 ».