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Enregistrement W7155296753

2022-March-01-ETSU scientist playing on a global stage

2022· article· W7155296753 sur OpenAlexaboutno aff
East Tennessee State University University Marketing and Communication

Notice bibliographique

RevueDigital Commons - East Tennessee State University (East Tennessee State University) · 2022
Typearticle
Langue
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture, Land Use, Rural Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Department of Agriculture
Mots-clésNoticeGovernment (linguistics)State (computer science)Food securityGlobal LeadershipForeign policyAgricultureWork (physics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

JOHNSON CITY, Tenn. (March 2022) – Late last month, Dr. Aruna Kilaru wrote a piece aimed at addressing food insecurity and climate change using agricultural biotechnology. Suggesting how both farmers and government agencies can work together to reduce harmful emissions and minimize food waste, the article appeared as part of her work as a science, technology and policy fellow of the American Association for the Advancement of Science, and science adviser and international trade policy officer for the U.S. Department of Agriculture’s Foreign Agricultural Service, New Technologies and Production Methods Divisions. Dr. Aruna Kilaru It means that Kilaru, a professor in the Department of Biological Sciences at East Tennessee State University, is playing an important role in the federal government’s climate, global hunger and food security initiative. “Addressing poverty, hunger and malnutrition, as well as the effects of extreme weather, is incredibly important both here at home and abroad,” said Kilaru. “I am honored to be part of it.” Federal and state organizations have taken notice of Kilaru’s work. In late 2021, The Tennessee Academy of Sciences presented her with the 2021 Distinguished Scientist Award. Kilaru’s work, wrote the Academy President Dr. Amy L. Thompson, “is central to the globally important tasks of feeding a growing world population and the production of clean biofuels to developing stress-tolerant crops with improved productivity.” Kilaru has ongoing international and national collaborations, another metric that helped her win the state honor. She works with groups in Australia, Canada, China, Germany and India, as well as organizations in Kansas, Louisiana, Massachusetts and Texas. Kilaru has earned over $1.1 million in grant funds since she joined ETSU in 2011. Other scientists have cited her work more than 1,500 times in the last decade. She is also the recipient of ETSU’s 2021 Distinguished Faculty Award in Research and the Notable Women Award.

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), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,644
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,010
Études des sciences et des technologies0,0090,001
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0050,007
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,182
Écart entre enseignants0,167 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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