Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».