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Enregistrement W1997375068 · doi:10.2527/jas.2008-1369

MEMORIAL

2008· article· en· W1997375068 sur OpenAlexaboutno aff
Mary E. Delany, José Federico Medrano

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAnimal Genetics and Reproduction
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLivestockAgricultureAnimal husbandryLibrary scienceAnimal agricultureAnimal productionPolitical scienceManagementSociologyAgricultural scienceGeographyAnimal scienceBiologyArchaeologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Eric Bradford's interests in animal agriculture began while growing up on a small, mixed farm in Quebec Province, Canada. He was a graduate of Macdonald College of McGill University with a BS degree with honors in agriculture (1951). He was awarded his MS (1952) and PhD (1956) degrees with a joint major in genetics and animal husbandry from the University of Wisconsin. He joined McGill University as assistant professor in 1955, but moved to the Animal Husbandry department (later named the Department of Animal Science) at the University of California-Davis in 1957, rising through the ranks to professor in 1969. His career included sabbaticals at Cornell University, the Agricultural Research Council (Edinburgh, Scotland), and Winrock International, a global nonprofit organization that addresses rural development and sustainable resource management through education and empowerment programs. Bradford taught courses in animal breeding and genetics, beef cattle and sheep production, animal growth, and also general animal science, educating numerous undergraduates over the years. His research spanned reproduction and growth in livestock and laboratory (mice) animals; sheep breeding; animal genetic resources conservation; and international agriculture. Over the course of his career, he published more than 150 journal articles and book chapters, with an additional 60 general publications. He served as major professor for 11 PhD and 14 MS students from 12 countries, and he remarked that these students were a major stimulus to his interest in international agriculture.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil0,137

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,249 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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