Research contributions of Leo A. Behie to chemical and biomedical engineering
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Leo Augustus Behie was known as a dedicated teacher and mentor, a team builder, and an outstanding researcher and innovator. He had a most productive and illustrious career, spanning five decades, that covered both industrial and academic sectors. His academic research career started with tackling classical chemical engineering challenges and, with time, shifted to biotechnology and biomedical engineering. He was the founding director of a unique research laboratory for undertaking innovative biotechnology and biomedical engineering research at the University of Calgary, called the Pharmaceutical Production Research Facility (PPRF). This paper presents an overview of his academic and research accomplishments, which also included the training of 17 doctoral students, 21 master's degree students, and many postdoctoral scholars. His main research areas under the classical chemical engineering theme included the investigation of the grid region in gas–solid fluidized bed reactors; gas–liquid and liquid–solid multiphase systems; fluidized bed reactors for metals recovery from coal ash; spouted fluid‐bed reactors; kinetics of pyrolysis chemical reactions; transport phenomena in rotary drums; and reactions, thermodynamics, and reactor modelling of sulphur systems. His main research areas under the biotechnology and biomedical engineering theme included advances in biotechnology and bioreactor design; production of antibiotic and monoclonal antibody; protein production in insect cells; process development for the production of neural stem cells, cancer stem cells, and islet cells; mesenchymal stem cells; and cellular secretome studies aimed at developing a cure for Parkinson's disease.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,006 |
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 ».