Hi Reddit, I'm Warren Chan of the University of Toronto. Ask me anything about applying nanotechnology to treating cancer and infectious diseases. AMA!
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
ACS AMA Hello Reddit! My name is Warren Chan, and I am currently Distinguished Professor of Biomedical Engineering at The University of Toronto. I also serve as Associate Editor of ACS Nano. I am very much looking forward to my first time participating in Reddit. I obtained my B.S. from University of Illinois in 1996 and a PhD from Indiana University in 2001, both in Chemistry. Then I did my post-doctoral work at the University of California-San Diego in Biomedical Engineering and I joined the faculty at the University of Toronto in 2002 at the Institute of Biomaterials and Biomedical Engineering. I am interested in developing nanotechnology for diagnosing and treating cancer and infectious diseases. As a chemist, I learned how to make and design nanomaterials and as I started my independent career, I wanted to focus on applying these materials to the medical field. My interest can span two domains: (a) outside of the body, I am interested in developing handheld nanotechnology devices that can identify biomarkers and link them to diseases. These devices can also measure these biomarkers with a single drop of blood. (b) inside the body, I am interested in figuring out how to deliver nanoparticles to the diseased site. I think the biggest challenge of using nanotechnology is to be able to deliver enough of the medical agent to the site of action. I work with engineers, chemists, biologists, and clinicians to solve these problems. I would like forward to our discussion. Ask me anything about bionanotechnology! I’ll be back at 11am EDT (8am PDT, 3pm UTC) to start answering your questions. It has been awesome chatting with everybody on nanotechnology! I am signing off! Have an awesome day!
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 découle