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Enregistrement W2108894887 · doi:10.1177/0022034512443689

Rediscovering Sig Socransky, the Genius and His Legacy

2012· article· en· W2108894887 sur OpenAlexaboutno aff
Ricardo Teles, Flavia Teles, Walter J. Loesche, Max A. Listgarten, Daniel H. Fine, Jan Lindhe, Kenneth A. Malament, A. D. Haffajee

Notice bibliographique

RevueJournal of Dental Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueOral microbiology and periodontitis research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKarolinska InstitutetInternational Association for Dental Research
Mots-clésPeriodontologyCertificatePersonalityWork (physics)MedicineMedical educationPsychologyDentistryFamily medicineLibrary sciencePsychoanalysisEngineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Some individuals make contributions so vital to their field of knowledge that their names become almost synonymous with that field. This is the case of Sig Socransky and the field of periodontal microbiology. Sig Socransky, or simply Sig, was born in Toronto, Canada and received his DDS degree from the University of Toronto in 1957. He studied microbiology and periodontology at Harvard, receiving a certificate in 1961. That same year he was recruited to work as a Research Associate at the Forsyth Dental Center. In 1968, he was nominated Senior Member of the Staff and Head of the Department of Periodontology. During his 50-year career at Forsyth, Sig published over 300 manuscripts, keeping an average of 7 publications per year. His work had an indelible impact in the fields of periodontology and oral microbiology. All these accomplishments pale in comparison with the impact that Sig had on a personal level. We have collected testimonials from some of his former students, closest collaborators, and friends in an attempt to give readers an insight into Sig's personality. We hope we can offer those who knew him through his work a glimpse of how it felt to interact with this remarkable individual.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,007
Communication savante0,0100,004
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,008

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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,327 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations6
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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