Notice bibliographique
Résumé
Shannon S. Stahl was an undergraduate at the University of Illinois at Urbana-Champaign, and a graduate student at Caltech (PhD, 1997), where he worked with Professor John Bercaw. He was an NSF postdoctoral fellow with Professor Stephen Lippard at Massachusetts Institute of Technology from 1997–1999. He is currently a Professor of Chemistry at the University of Wisconsin–Madison, where he began his independent career in 1999. His research group specializes in catalysis, with an emphasis on aerobic oxidation reactions and oxygen chemistry related to energy conversion. Tomislav Rovis was born in Zagreb in former Yugoslavia but was largely raised in southern Ontario, Canada. He earned his PhD degree at the University of Toronto (Canada) in 1998 under the direction of Professor Mark Lautens. From 1998–2000, he was an NSERC Postdoctoral Fellow at Harvard University (USA) with Professor David A. Evans. In 2000, he began his independent career at Colorado State University and was promoted in 2005 to Associate Professor and in 2008 to Professor. His group’s accomplishments have been recognized by a number of awards including an Arthur C. Cope Scholar, an NSF CAREER Award, a Fellow of the American Association for the Advancement of Science and a Katritzky Young Investigator in Heterocyclic Chemistry. In 2016, he moved to Columbia University where he is currently Professor of Chemistry.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».