Zena Werb (1945–2020): Mourning the loss of a tissue microenvironment icon
Notice bibliographique
Résumé
The science community has lost a unique voice, a fierce advocate for women in science, and a beloved mentor. Zena Werb, PhD, who was a Professor and Vice Chair in the Department of Anatomy for over 40 years, Associate Director for basic science at the University of California, San Francisco (UCSF) Helen Diller Family Comprehensive Cancer Center, and National Academy of Science member since 2015, died unexpectedly on June 16th, 2020 at the age of 75. Zena Werb ( Right ) and Mina Bissell ( Left ). Zena was an uncannily insightful, impressively intelligent, consistently honest, and refreshingly unpretentious scientist. These attributes can be traced back to her humble beginnings. Zena was born in early 1945 to Polish–Jewish parents in the Nazi concentration camp Bergen-Belsen in Germany. After the camp was liberated Zena’s mother carried her over the Swiss–Italian Alps to reunite with her father in Italy. Shortly thereafter the family joined countless refugees fleeing Europe to emigrate to Canada, where they initially settled in northern Saskatchewan. After a short stint in Saskatchewan the family relocated to a farm in southern Ontario, where Zena received her early education in a one-room schoolhouse. Notwithstanding these inauspicious beginnings, and no doubt due in large part to the fact that Zena’s parents were strong advocates of education, Zena developed an early love of math and science. Encouraged by her father Zena chose to study biochemistry at the University of Toronto, where she excelled … [↵][1]1To whom correspondence may be addressed. Email: mjbissell{at}lbl.gov. [1]: #xref-corresp-1-1
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,005 |
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 ».