2022 AOS Early Professional Awards to Stepfanie M. Aguillon, Benjamin Freeman, and Allison Shultz
Notice bibliographique
Résumé
Stepfanie M. Aguillon Benjamin Freeman The American Ornithological Society (AOS) is pleased to announce Stepfanie M. Aguillon, Benjamin Freeman, and Allison Shultz as the 2022 recipients of the society’s Early Professional Awards, the James G. Cooper Early Professional Award and the Ned K. Johnson Early Investigator Award. The James G. Cooper Early Professional Award and the Ned K. Johnson Early Investigator Award are presented annually to recognize outstanding and promising work by researchers early in their careers. The 2022 James G. Cooper Early Professional Award is presented to Dr. Stepfanie M. Aguillon, postdoctoral fellow at Stanford University. Dr. Aguillon, who received her Ph.D. from Cornell University, impressed the award committee with her mini-paper on the genetics of reproductive isolation, as well as her notable research accomplishments, including the publication of 11 peer-reviewed papers in renowned journals including The Auk, Proceedings B, Behavioral Ecology and Sociobiology, and PLOS Genetics. Dr. Aguillon is also a dedicated educator; her peer-reviewed publications include two papers on pedagogy. Dr. Aguillon has delivered excellent talks at AOS annual meetings and demonstrates leadership within the Society through her active engagement in AOS activities and her advocacy for strong mental health supports for graduate students.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,107 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».