Notice bibliographique
Résumé
Thank you for your kind words, Rob. I will come back to you and the University of Alberta shortly. First, I must emphasize that this award is about the scientific team responsible for the success of the AIRIE Program. I could not have accomplished this without the support of Richard Markey and John Morgan, who came to Colorado State University with me after the U.S. Geological Survey terminated our developmental work on Re-Os and the employment of the persons leading that effort. But we had a place to land, a place to bring our excitement and our early success, thanks to Judy Hannah, at that time the new department head of Geo-sciences at Colorado State in Fort Collins. In addition, we could not have managed without the vision and creative support provided by Paul Sims, an SEG legacy and here with us today. Just as a concerto requires a willing orchestra, it is rare that this kind of recognition can be attributed to solo work carried out by an individual. Thus, it was the collective effort of these persons—Rich, John, Judy, and Paul, coupled with my own dogged determination, that built the AIRIE Program. We all knew that Re-Os would change the field of economic geology. Two wonderful post-docs, Anders Schersten and Gang Yang, plus excellent students such as Aaron Zimmerman, sitting with us today, also contributed enormously to AIRIE. This month the AIRIE Program celebrates 10 years of relevant science—from technique development to industry applications and far beyond. The most important ingredient for success is people—the right people, broad and visionary thinkers, complementary in ability, and excited about working together for a common goal. In our profession, that goal is discovery, from the atomic to geologic scale. The second ingredient for success is funding to realize goals. I can …
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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 ».