Notice bibliographique
Résumé
I was fortunate to have met Terry Beveridge early during my time in graduate school, when my advisor, Francois Morel (a geochemist), recognized the importance of my having a microbiologist on my PhD advising committee. At the time, I was studying microbial precipitation of arsenic trisulfide (As_2S_3) by Desulfotomaculum auripigmentum and needed the help of a geomicrobiologist to take electron micrographs of my samples (Newman et al., 1997). What better person to ask than Terry Beveridge? Not knowing much about what I was doing, I naively went off to Guelph to spend a week working in Terry’s laboratory during the fall of 1994. Little did I know that this would be the start of one of the most inspirational scientific and personal relationships of my career. From that week forward, I turned to Terry whenever I had a question about microbiology, and looked forward to his responses: Terry had a way of making me feel like I had hit upon something profound (when in fact my questions were pretty trivial), and his answers not only were thoughtful and informed, but had the effect of getting me to think about other problems that were much more interesting.
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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) | 0,005 | 0,016 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».