A Tribute to Dr. Ronald Hardy for his Contribution to \nAquaculture Nutrition.
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
Ronald William Hardy was born in 1947 in Vancouver, Canada. He comes from a very academically able Canadian/Scottish family. His grandparents came from Scotland and moved to Vancouver in 1909. In his father´s family there were doctors, nurses and also missionaries in Canada near Alaska. Ron´s father worked in agriculture communities around Seattle (an expert in poultry science), and used to take his 6 years old son salmon fishing, that was Ron´s first connection with salmon and trout. His mother came from a family of Scottish farmers, and then scientists; she was a Microbiologist and worked on tuberculosis. Ron took pre-medicine curriculum for 4 years, receiving his BS in Zoology in 1969 at the University of Washington. He took many jobs, including on farms and railroads, to pay for his college education. In 1970 he married Elizabeth the future mother of his daughters (Anna and Clare). Then in 1973, he obtained a M.S. in Animal Sciences/Nutrition at Washington State University; his thesis subject was “Studies on factors in rye which cause growth depression in chicks”. One day at the University Library he found the book of Dr. Halver on fish nutrition and, discovering the important gap in this area with respect to poultry, porcine and bovine nutrition, realized the huge potential of this new activity. Halver´s book was his second inspiration… It was at this time that he commenced his life‟s work on the nutrition of fish, graduating with a PhD in Fisheries at the University of Washington, Seattle (1978). Hardy‟s PhD dissertation subject was “Effects of dietary protein and pyridoxine levels on growth and disease resistance of chinook salmon”, having as mentors Dr. Halver (biochemistry and nutrition) and Dr. Brannon (salmon biology).
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,003 |
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