Notice bibliographique
Résumé
Mirko Diksic (rođen u Cvetkovicu 1942.) je radiokemicar i neuroznanstvenik. Osnovnu skolu je pohađao u Cvetkovicu i Jastrebarskom, a u Zagrebu zavrsava Kemijsku tehnicku skolu. Studij kemije na Prirodoslovno-matematickom fakultetu u Zagrebu upisuje 1961. Tijekom studija kao odlican student dobiva stipendiju Instituta “ Ruđer Boskovic” , gdje ce se i zaposliti nakon diplomiranja (1966.). Magistrirao je (1968.) i doktorirao (1970.) na Prirodoslovno-matematickom fakultetu Sveucilista u Zagrebu. Na postdoktorsko usavrsavanje (1971.-1973.) odlazi u Zavod za kemiju, Sveucilista McGill u Montrealu (Kanada), a godinu dana provodi jos i u Nuklearnom znanstvenom centru, Sveucilista Florida (SAD). Vraca se u Montreal 1974. godine i prihvaca stalno mjesto znanstvenog asistenta u Zavod za kemiju, Sveucilista McGill. Prelazi u Montrealski neuroloski institut u Odjel za PET istraživanja u sklopu Zavoda za neurologiju i neurokirurgiju, gdje postaje ravnateljem ciklotronske jedinice (1983.), a na toj funkciji je sve do danas. Dr. Diksic je bio gostujuci profesor u Nacionalnom Tsing-Hua Sveucilistu, Hsinchu, Tajvan (1990.) i u Kraljevskoj Faisal bolnici i istraživackom centru, Rijad, Saudijska Arabija (1995.). Redoviti profesor je od 1992. Oženjen je, ima dvoje djece i dvoje unucadi. Mirko Diksic je zapoceo znanstvenu karijeru istražujuci nuklearne reakcije kao svoju užu specijalnost, ali je uspjesno radio i na problemima aktivacijske analize i proizvodnje radionuklida na ciklotronu. To ce mu iskustvo kasnije pomoci u organizaciji i vođenju ciklotrona u Montrealu. Jedan od njegovih najznacajnih dostignuca je sinteza i primjena radioaktivno obilježenog (11C, 14C, ili 3H) alfa-metiltriptofana u određivanju brzine sinteze serotonina u mozgu “ in vivo” . Objavio je veliki broj znanstvenih radova o kontroli brzine sinteze serotonina u mozgu eksperimentalnih životinja i ljudi. Mirko Diksic je izuzetna osoba koja se istice svojim neiscrpnom radnom energijom, svestranoscu i posebice korektnom odnosu prema kolegama i suradnicima.
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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 ».