Bibliographic record
Abstract
Mirko Diksic (rođen u Cvetkovicu 1942.) je radiokemicar i neuroznanstvenik. Osnovnu skolu je pohađao u Cvetkovicu i Jastrebarskom, a u Zagrebu zavrsava Kemijsku tehnicku skolu. Studij kemije na Prirodoslovno-matematickom fakultetu u Zagrebu upisuje 1961. Tijekom studija kao odlican student dobiva stipendiju Instituta “ Ruđer Boskovic” , gdje ce se i zaposliti nakon diplomiranja (1966.). Magistrirao je (1968.) i doktorirao (1970.) na Prirodoslovno-matematickom fakultetu Sveucilista u Zagrebu. Na postdoktorsko usavrsavanje (1971.-1973.) odlazi u Zavod za kemiju, Sveucilista McGill u Montrealu (Kanada), a godinu dana provodi jos i u Nuklearnom znanstvenom centru, Sveucilista Florida (SAD). Vraca se u Montreal 1974. godine i prihvaca stalno mjesto znanstvenog asistenta u Zavod za kemiju, Sveucilista McGill. Prelazi u Montrealski neuroloski institut u Odjel za PET istraživanja u sklopu Zavoda za neurologiju i neurokirurgiju, gdje postaje ravnateljem ciklotronske jedinice (1983.), a na toj funkciji je sve do danas. Dr. Diksic je bio gostujuci profesor u Nacionalnom Tsing-Hua Sveucilistu, Hsinchu, Tajvan (1990.) i u Kraljevskoj Faisal bolnici i istraživackom centru, Rijad, Saudijska Arabija (1995.). Redoviti profesor je od 1992. Oženjen je, ima dvoje djece i dvoje unucadi. Mirko Diksic je zapoceo znanstvenu karijeru istražujuci nuklearne reakcije kao svoju užu specijalnost, ali je uspjesno radio i na problemima aktivacijske analize i proizvodnje radionuklida na ciklotronu. To ce mu iskustvo kasnije pomoci u organizaciji i vođenju ciklotrona u Montrealu. Jedan od njegovih najznacajnih dostignuca je sinteza i primjena radioaktivno obilježenog (11C, 14C, ili 3H) alfa-metiltriptofana u određivanju brzine sinteze serotonina u mozgu “ in vivo” . Objavio je veliki broj znanstvenih radova o kontroli brzine sinteze serotonina u mozgu eksperimentalnih životinja i ljudi. Mirko Diksic je izuzetna osoba koja se istice svojim neiscrpnom radnom energijom, svestranoscu i posebice korektnom odnosu prema kolegama i suradnicima.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".