Cornelis (Kees) Franciscus Maria de Lange (1961–2016): a brief biography
Notice bibliographique
Résumé
Dr. Cornelis Franciscus Maria de Lange, known to all as Kees, the son of Cornelis and Petronella de Lange, was born on 19 April 1961 in the farming community of De Weere, The Netherlands. He earned a Bachelor of Science degree in animal science in 1983 and followed that with a M.Sc. degree in animal nutrition in 1985, both from the Agricultural University in Wageningen, The Netherlands. He then moved to Canada to study with Dr. Willem C. Sauer at the University of Alberta (Edmonton, AB, Canada), graduating with a Ph.D. in animal nutrition in 1988. For 3 yr, he was employed as a Swine Nutritionist and Research and Technical Service Manager with Ralston-Purina Canada in Woodstock, ON, Canada. In 1992, he joined the Prairie Swine Centre (Saskatoon, SK, Canada) as a Research Scientist – Nutrition before moving back to Ontario to join the faculty in the Department of Animal and Poultry Science of the University of Guelph in 1994. He was promoted to Associate Professor in 1998 and then to Full Professor in 2003, a position he held until his death from melanoma on 1 August 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,011 |
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 ».