Angelo Scanu Memorial
Notice bibliographique
Résumé
A ngelo Scanu spent almost the whole of his illustri- ous scientific career at the University of Chicago.Actually, he had 2 distinguished careers there: one devoted to plasma HDL (high-density lipoprotein) and the other to Lp(a) (lipoprotein(a)).Angelo had come to the United States in 1955 on a Fulbright Scholarship, working with Irvine Page at the Cleveland Clinic and with Walter Hughes at the Brookhaven National Laboratories.It was at this time he began his pioneering work on lipoproteins, developing a delipidation procedure that yielded apolipoproteins in essentially a lipidfree state.This breakthrough opened up the field of apolipoprotein research.He came to the University of Chicago in 1961 to do his American internship in internal medicine-a second internship, having done the first one in Italy, where he had graduated cum laude from Sassari University Medical School in 1949.Angelo then joined the faculty in the Department of Medicine at the University of Chicago, where he remained until his retirement in 2011.For the first 25 years of his research career, his focus was HDL, including the isolation and characterization of the structures of its 2 major apoproteins, A-I and A-II.Using innovative physicochemical methods, Angelo and his colleagues elucidated the role of the apolipoproteins in HDL structure.As a visiting investigator at
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,237 | 0,111 |
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 ».