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 theCanadian Journal of Statisticsand 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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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 | 0,004 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,050 | 0,018 |
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 ».