Notice bibliographique
Résumé
Academia.edu@TWA Nansen G. Saleri reflects on his career in the oil and gas industry. I entered the world of energy in 1974—many moons ago by any account—with Standard Oil of California (today's Chevron). All my degrees were in chemical engineering, so it made sense to be employed by the refining end of the business. Chevron offered me a choice of two research positions: one in their downstream research facility near San Francisco and the other with the upstream counterpart in southern California. The latter became my "accidental" selection per my wife Marina's fear of San Francisco earthquakes. That choice captures my life. Some of the best things in our lives happen due to luck or accidents. I have no way of knowing where I would be today if my wife's field of knowledge about California's tectonics pushed my decision (and hers) in the opposite direction. What I do know, however, is that I have had a terrific journey—still in full swing—since reporting to work at Chevron Oil Field Research Company on Monday, October 7, 1974. Looking Back My career has spanned three distinct experiences in the oil industry— international oil company (IOC), national oil company (NOC), and now entrepreneurship. In September 2007, I launched the third and present phase of my career as a founder of Quantum Reservoir Impact—a niche-technology, venture-capital startup. My career can be viewed as a grand mosaic with three complementary segments, each with its unique color and accent.
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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 ».