From movement to models: a tribute to professor Alan G. Hannam.
Notice bibliographique
Résumé
This tribute article to Professor Alan G. Hannam is based on 7 presentations for him at the July 1, 2008 symposium honoring 3 "giants" in orofacial neuroscience: Professors B. J. Sessle, J. P. Lund, and A. G. Hannam. This tribute to Hannam's outstanding career draws examples from his 40-year academic career and spans topics from human evolution to complex modeling of the craniomandibular system. The first presentation by W. Hylander provides a plausible answer to the functional and evolutionary significance of canine reduction in hominins. The second presentation, by A. McMillan, describes research activities in the field of healthy aging, including findings that intensity-modulated radiotherapy improves the health condition and quality of life of people with nasopharyngeal carcinoma in comparison to conventional radiotherapy. The developments in dental imaging are summarized in the third paper by E. Lam, and an overview of the bite force magnitude and direction while clenching is described in the fourth paper by M. Watanabe. The last 3 contributions by G. Langenbach, I. Staveness, and C. Peck deal with the topic of bone remodeling as well as masticatory system modeling, which was Hannam's main research interest in recent years. These contributions show the considerable advancements that have been made in the last decade under Hannam's drive, in particular the development of an interactive model comprising, in addition to the masticatory system, also the upper airways. The final section of the article includes a final commentary from Professor Hannam.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,014 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».