Keynote Speaker: Mary Prettyman
Notice bibliographique
Résumé
Mary Prettyman leads the marketing team for Pratt & Whitney’s commercial engines division. In her prior role, she managed sales regions, including the West Asia and Oceania with large fleets in India, New Zealand and Australia, and the Americas sales, closing key customer business with Air Canada and Delta Air Lines among others. Prior to joining Pratt & Whitney in 2015, she enjoyed a 20 year career with Airbus in various leadership roles in sales and marketing for commercial aircraft. She served as Vice President, Marketing - North America from 2008-2013, and prior to that as Sales Director and Marketing Director. In these roles, she closed transactions for hundreds of Airbus aircraft sold to airline customers in the US and Canada.\nPrior to joining Airbus, Ms. Prettyman spent several years in marketing at regional aircraft manufacturer Fokker Aircraft USA. She began her career in Long Beach, CA as an Aerodynamics Engineer for commercial aircraft at Douglas Aircraft Company.\nMs. Prettyman holds a Bachelor of Science degree in Aeronautics and Astronautics from MIT and a Master of Science degree in Civil Engineering – Transportation Studies from the University of California at Berkeley.\nMs. Prettyman serves on the Board of Directors as Secretary and Vice President-elect for ISTAT, the International Society of Transport Aircraft Trading.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».