Hidden Figures: Eminent Women of Applied Mathematics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: In this talk, I will take the audience on a tour of societies of recognition, such as the US National Academy of Sciences and the Fellows of the Society for Industrial and Applied Mathematics. I will select some of the eminent female applied mathematicians from these lists, delve into their personal stories and careers, and celebrate the contributions that they made to the field. About the speaker: Gerda de Vries is Professor in the Department of Mathematical & Statistical Sciences and Associate Dean Undergraduate for the Faculty of Science at the University of Alberta. She is passionate about teaching at all levels and has won many teaching awards, including the Rutherford Award for Excellence in Undergraduate Teaching at the University of Alberta (2006) and the Canadian Mathematical Society Excellence in Teaching Award (2014). Gerda is an advocate of interdisciplinary education, with an eye to making connections between mathematics and its applications to all sciences. She is a sought-after public speaker, presenting on the importance (and joy) of mathematics. Gerdaâ s research lies at the interface of mathematics and biology, and encompasses applications to cell biology, neurophysiology, the formation of animal groups, and industrial-scale composting.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,004 |
| Communication savante | 0,010 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,115 | 0,036 |
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 ».