Editorial – Announcement of the 2021 TPJ fellows
Notice bibliographique
Résumé
We are delighted to announce the recipients of the 2021 TPJ fellowship awards are Jan de Vries and Yinping Jiao. Jan is a Junior Professor for Applied Bioinformatics at the Institute for Microbiology and Genetics, University of Göttingen, Germany. His research interest is in early land plant evolution. Supported by an ERC-Starting Grant, his goal is to infer which parts of the embryophyte stress physiology evolved in their closest algal relatives. For this, Jan and his team use comparative genomics, evolutionary bioinformatics and molecular biology tools. Before moving to Göttingen, Jan did a postdoc with John Archibald (Dalhousie University, Halifax, Canada) and a PhD with Sven Gould and Bill Martin (Institute of Molecular Evolution, Heinrich-Heine University Düsseldorf, Germany). Yinping is an Assistant Professor at the department of Plant and Soil Science, Texas Tech University. Her research group investigates the genetic diversity and regulatory mechanisms of important agronomical traits in sorghum (Sorghum bicolor), with the goal of facilitating breeding. Before joining Texas Tech, she did postdocs at Cold Spring Harbor Laboratory and USDA-ARS working on maize (Zea mays) and sorghum functional genomics. During this time, she was involved in the construction of a high-quality maize reference genome using single-molecule technologies. She did her PhD in Plant Genetics and Breeding at China Agriculture University, investigating genetic diversity in maize populations. Both Yinping and Jan are outstanding early-career scientists doing brilliant work and thoroughly deserving recipients of a TPJ Fellowship. The journal and its editorial board are delighted to have the opportunity to support and mentor them as they continue to build up their research groups and careers. Congratulations to them both!
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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 | 0,007 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,043 | 0,033 |
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 ».