New AABP Officers and Directors 2017-2018
Notice bibliographique
Résumé
He teaches in the food animal medicine, pharmacology, clinical pharmacology, and feedlot production medicine courses.Research interests include evidence-based drug use in food animals, antimicrobial resistance, and drug residues.Mike's professional passion is to navigate the tension between research data and clinical experience in order to help practitioners deliver well-conceived therapeutic options to their clients and patients.In this capacity, he interacts with practitioners and researchers across beef, dairy, swine, and poultry production.A similar role has evolved in interacting with regulatory agencies, legislators, and food companies in an attempt to prevent a precautionary approach from needlessly removing tools which allow us to protect the health of the livestock resources we care for.Past roles in the AABP have included membership in the Committee on Pharmaceutical and Biologic Issues and beef session meeting planning.Mike has served as president of the Academy of Veterinary Consultants and the American College of Veterinary Clinical Pharmacology, as well as on antimicrobial use committees for the AVMA.His most recent appointment was to the Presidential Advisory Council on Combating Antibiotic Resistant Bacteria.Mike's other life is as a hopeless gear head, with history in drag racing, truck pulling, and off-road vehicles.The "wall of breakage" in the shop serves as a story board for this highly profitable investment, which has led to many memorable moments with the family.Mike also serves as a supervised laborer on their small farm currently dedicated to intensive rotational grazing.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».