Oliver Smithies - Sources from OLIVER SMITHIES. 23 June 1925 — 10 January 2017
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
Oliver Smithies was born in Copley, near Halifax in Yorkshire, UK. He received his doctorate from Oxford in 1951, then began working at the Connaught Laboratories in Toronto, where he developed starch gel electrophoresis. This technology allowed identification of genetic variants in human serum proteins and revolutionized protein analysis. After moving to the University of Wisconsin, he studied the genetics of antibody variability, then turned to nucleic acid methods, developing safe cloning vectors, driving production of software for genetic analysis, sequencing several human genes and finally creating genetically engineered animals, for which he later received the Nobel Prize. He then moved to the University of North Carolina, where he developed methods for altering gene dosage in mice, which he used to develop ways to attack complex physiological questions, including blood pressure regulation. Finally, he formulated a new hypothesis to explain kidney glomerular filtration, then devised methods that confirmed the hypothesis. Oliver collaborated with his wife, Nobuyo Maeda, during a long and happy marriage. While maintaining separate laboratories, they stimulated each other's scientific understanding and frequently published together. During a 70-year life in science, he mentored many students, postdoctoral fellows and collaborators, nearly all remaining his friends for life.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,211 | 0,011 |
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