Notice bibliographique
Résumé
Dear Readers of the Journal of Neurochemistry, The Journal of Neurochemistry is the official journal of the International Society for Neurochemistry (ISN). ISN and our entire Neurochemistry community are suffering from a terrible loss as our President and good friend Professor Kazuhiro Ikenaka has finally lost his fight against cancer, passing away on October 27, 2018. ISN has not only lost a visionary President, a longtime dedicated ISN member and a brilliant neurochemist. We have all lost a kind and insightful friend who has served as a mentor to many and as a much needed and selfless bridge in many times of need. As a colleague and friend, we especially remember and will miss his humor, his thoughtful ideas, and his guidance. We will miss Kaz and his advice sadly. We have begun planning a commemoration to remember and honor Kaz at the next biennial meeting of ISN being held at Montreal in August 2019. We will celebrate his mentorship, his scientific achievements, and all the exceptional work that he has done for ISN and the entire worldwide neurochemistry community. For ISN, the ISN Council and the ISN membership, we have expressed our great sorrow, our deepest feelings and our sympathy to his wife, Yumiko, and his family. We will sorely miss Kaz as friend, mentor, and leader. Monica Carson, Interim ISN President Ralf Dringen, ISN Secretary Flávia Gomes, ISN Treasurer
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».