İstanbul Üniversitesi Eczacılık Fakültesi'nin Tarihi Binasının Açılış Töreni, 19.12.2010
Notice bibliographique
Résumé
Ankara Üniversitesi Eczacılık Fakültesi mezunu olduğum ve doktoramıorada yaptığım için ben, Sayın Asuman Baytop'un lisans veya lisansüstüöğrencisi olmadım. Bu nedenle kendisi ile öğrencilik anılarım yok. AmaAnkara’da beni yetiştiren hocalarım Profesör Mekin Tanker ve özellikleProfesör Nevin Tanker o kadar çok sitayişle anlatırlardı ki, O’nu görmedentanımıştık. Asuman Hoca ile ilk karşılaştığım 1978 deki II. Bitkisel İlaçHammaddeleri Toplantısı’nda, O’nu çok önceden tanıyormuş gibiydim. Otoplantıda, O’nun mütevaziliği ve derin bilgisi ile öğretmeye açık hali, bitkileritanımaya meraklı biz gençleri hemen çevresine toplamıştı. Daha sonraevlenerek İstanbul Üniversitesi Eczacılık Fakültesi Farmakognozi AnabilimDalı’na geldiğimde ayrı binalarda oluşumuz, bilimsel araştırmalar için sık sıkyurt dışında uzun süreli gidişlerimiz ve yoğunlaşan akademik kariyerçalışmalarımız nedeniyle çok sık biraraya gelemedik. Emekli olduktan sonra,özellikle son yıllarda aramızda özel bir yakınlık oluştuğu için çok mutluyum.Ülkemizde eğitimde fırsat eşitliğinin sağlanması ve kız çocuklarının okulagidebilmesine yönelik projelerimizde hep destek verdi, destek olmayısürdürüyor. Sevgili Hocamın 90. yaşını kutluyor, sağlık ve esenlik dileklerimlesaygılarımı sunuyorum.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,370 | 0,166 |
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 ».