Marion David Francis: 1923–2016
Notice bibliographique
Résumé
“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.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,180 | 0,157 |
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.
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 ».