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Enregistrement W2516734639 · doi:10.1002/jbmr.2928

Marion David Francis: 1923–2016

2016· article· en· W2516734639 sur OpenAlexaboutno aff
Frank H. Ebetino, R.G.G. Russell, David Valent, Nelson B. Watts

Notice bibliographique

RevueJournal of Bone and Mineral Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone health and osteoporosis research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBachelorMiamiFluorideDentistryLibrary scienceMedicineChemistryHistoryArchaeologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

“Dave” Francis, our cherished friend and colleague, died on May 10, 2016, a day after his 93rd birthday. He made major scientific discoveries in the dental and medical fields that improved the lives of millions of people around the world. Dave was born in Vancouver, Canada, gained his Bachelor's degree in physics and chemistry at the University of British Columbia (UBC) followed by a Master's degree in analytical chemistry at UBC and a doctorate in biophysical chemistry at the University of Iowa in 1951. In 1952, he joined the Procter and Gamble Company (P&G) at the Miami Valley Laboratories in Cincinnati, OH, USA, where he spent most of his professional career, publishing over 100 papers and 35 patents. Dave's early work was in the area of dental research. His basic research on the chemistry of tooth enamel structure and formation and of the mechanism by which fluoride ions interfere with the destruction of tooth enamel and dentine helped to lay the scientific foundation for the effective use of fluoride to prevent caries.(1) The widespread adoption of fluoride therapies resulted in a more than 70% reduction in the incidence of dental caries among children from 1967 to 1988. As a testimony to the significance of this work, P&G received special recognition from the American Dental Association for the prevention of dental caries. P&G's Crest® and many other fluoride‐containing toothpastes continue to be in use more than 50 years later.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,180
Score d'incertitude au seuil0,604

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1800,157

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,338 · 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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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