Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Summary Nancy Reid was born in September 1952 in Niagara Falls, Canada. She graduated from the University of Waterloo with a Bachelor in Mathematics and a major in Statistics in 1974. She pursued her training in Statistics at the University of British Columbia (UBC) where she obtained a Master's in Applied Mathematics in 1976 and at Stanford University, where she graduated with a PhD in Statistics in 1979. After spending one year at Imperial College in London visiting Sir David Cox, she joined UBC as an Assistant Professor in the Department of Mathematics, where she had an important role in the creation of the Department of Statistics. In 1986, she moved to the University of Toronto, where she has been since then as a faculty in the Department of Statistics. Nancy has served as Chair of the Department between 1997 and 2002. Nancy's research in conditional inference, higher order asymptotics and composite likelihood has been influential in Statistics. Her outstanding contributions to Statistics were recognized nationally and internationally with many awards, including the President's Award of the Committee of Presidents of Statistical Societies (COPSS), Gold Medal awarded by the Statistical Society of Canada and Elected Foreign Associate of the National Academy of Sciences. She received the Doctor of Mathematics, Honoris Causa, University of Waterloo. Nancy served with distinction as Editor of the Canadian Journal of Statistics and President of the Statistical Society of Canada and President of the Institute of Mathematical Statistics. In 2014, she was appointed as Officer of the Order of Canada for her outstanding achievements, exemplary leadership and service to Canadians. The following conversation took place at the JSM 2016 in Chicago, on August 2 and 3, 2016.
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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 | 0,001 | 0,009 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découle