Optimization and Simulation of Kidney Paired Donation Programs
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
To my parents and wife for their love ii Acknowledgments My greatest thanks are due to my two advisors, Dr. Jack Kalbfleisch and Dr. Peter Song. On one hand, Dr. Kalbfleisch has deeply influenced my understanding and appreciation of statistics and scientific research in general; to me, he is an incomparable role model. On the other hand, he is simply a very nice Canadian guy named Jack, always accessible and always helpful with great patience. My other advisor, Peter, is an extremely open-minded professor. He is very inspirational to chat with (not limited to research). He cares his students the most, and often puts a student’s deadline before his own. I have received so much more from Peter than I could possibly hope for. Jack and Peter, thank you very much for all of your help and advice throughout my doctoral work. I am grateful to Dr. Alan Leichtman for his constant support. Alan has mentored, encouraged and cared for me for almost three years. His many invaluable suggestions and insights have greatly improved the quality of this dissertation. I would also like to thank Dr. Kerby Shedden for serving on my dissertation committee. He has been very accessible and provided many useful comments on this dissertation. I also want to express my very special thanks to John Swales and Christine Feak from the English Language Institute at the University of Michigan. I could not have written this dissertation without their tremendous help in improving my English writing skills. I am thankful to many friends in Ann Arbor and elsewhere, particularly,
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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 découle