Notice bibliographique
Résumé
In May 2002, the United States Department of Energy (DOE) signed Assistance Instrument Number DE-FC09-02CH11109 with the Medical University of South Carolina (MUSC) to support the Environmental Biosciences Program (EBP). This funding instrument replaces DOE Assistance Instrument Number DE-FC02-98CH10902. EBP is an integrated, multidisciplinary scientific research program, employing a range of research initiatives to identify, study and resolve environmental health risks. These initiatives are consistent with the MUSC role as a comprehensive state-supported health sciences institution and with the nation's need for new and better approaches to the solution of a complex and expansive array of environment-related health problems. The intrinsic capabilities of a comprehensive health sciences institution enable MUSC to be a national resource for the scientific investigation of environmental health issues. EBPs success as a nationally prominent research program is due, in part, to its ability to task-organize scientific expertise from multiple disciplines in addressing these complex problems Current research projects have focused EBP talent and resources on providing the scientific basis for risk-based standards, risk-based decision making and the accelerated clean-up of widespread environmental hazards. These hazards include trichloroethylene (TCE), polychlorinated biphenyls (PCBs), and low-dose ionizing radiation. A project is also being conducted in the use of geographical information system technology to analyze population health risks related to environmental hazards as a tool for risk-based decision-making. Questions, comments or requests for further information concerning the activities under this cooperative agreement can be forwarded to Dr. Lawrence C. Mohr in the EBP office of the Medical University of South Carolina at (843) 792-1532.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,336 | 0,215 |
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 ».