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Enregistrement W7061817592

Roy Green, interviewed by Tom Spurling, 3 April 2017

2017· other· en· W7061817592 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueSwinburne Research Bank (Swinburne University of Technology) · 2017
Typeother
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueParticle accelerators and beam dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCommonwealthGrammar schoolPublishingWork (physics)ExcellenceService (business)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Roy Montague Green was born in Ilkeston, England on 25 October 1935. He talks briefly about his childhood in Ilkeston, his secondary education at Ilkeston Grammar School and his university studies at Liverpool University. Roy’s first job was as a trainee engineer with Westinghouse in Hamilton, Ontario, Canada. He tells how he decided that he did not want to be an engineer, so enrolled as a PhD student at the University of Toronto. His work was all about the detection of low levels of radiation in people or foodstuffs. It ‘was really to do with chasing where the atomic bomb fallout went.’ He describes his decision to accept a position at the AAEC in Lucas Heights and his journey to Sydney from Toronto via England and Perth, where he married Robin Wendy Shields, and his subsequent decision to leave the AAEC. He returned to Canada to work in the RCA Research Laboratories in Montreal. It was as the Director Research Program Development, that he developed skills that were very useful in his future roles. Roy came back to Australia in December 1971 to establish WAIT‐AID Ltd, the technology transfer company of the then Western Australian Institute of Technology. He discusses his approach to enlisting the staff to external engagement. There follows a section where Roy talks about his move to the Commonwealth Public Service in Canberra in 1975 during the final months of the Whitlam Government, and his subsequent roles at ASTEC and the Department of Science and Technology. Roy recounts his recruitment to CSIRO as the Director of the Institute of Natural Resources and the Environment, his successes in building large externally funded projects and his brief time as Chief Executive of the Organisation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,249 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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