Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Cindy M. Stewart, PhD, is the founder and principal of Innovative Food Science Consulting (IFSC), which provides consulting and advisory services to the biotech, food, and food ingredients industry. Prior to founding IFSC, she was the Vice President of Open Innovation in Corbion where she strategically led the new global Open Innovation business model and team. Prior to joining Corbion, Cindy was the Global R&D Leader for Cultures, Food Protection and Food Enzymes in the IFF Health & Biosciences Division (formerly DuPont Nutrition & Biosciences). Other previous positions held include Senior Director of Advanced Research at PepsiCo; General Manager, Silliker, Inc Food Science Center; Director, Scientific Affairs, National Center for Food Safety and Technology; High Pressure Processing Program Manager for CSIRO's Food Science Australia; Senior Research Microbiologist, Nabisco; and Research Associate II, University of Delaware. Dr Stewart's expertise as a food scientist is recognized globally, as she has published and presented over 125 papers and book chapters on nonthermal processing technologies, predictive microbiological modeling, and microbial risk management. Cindy served on the IFT Board of Directors and was the 78th IFT President, 2017-2018. In 2020, she was elected as an IFT Fellow. Cindy is a member of the Tuskegee University Food and Nutritional Sciences Advisory Board, serves on the Delaware Hospice Board of Trustees, and is an International Food Information Service Corporate Advisory Board Member.She holds BS and MS degrees in Food Science from the University of Delaware and a PhD in Food Science from Rutgers University. The author has no conflicts of interest to disclose. Correspondence: Cynthia M. Stewart, PhD, Innovative Food Science Consulting, 11 Perth Dr, Wilmington, DE 19803 ([email protected]).
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 0,000 |
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 découle