Environmental Biosciences Program Third Quarter Report, Year 2
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.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,001 |
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 ».