Poczet Członków Honorowych Polskiego Towarzystwa Nefrologicznego. Część XXVII — Profesor John Francis Maher
Bibliographic record
Abstract
W niniejszej cześci serii publikacji dotyczących czlonkow honorowych Polskiego Towarzystwa Nefrologicznego autorzy postanowili zaburzyc dotychczasowy porządek publikowania naprzemiennie prac poświeconych osobistościom z Polski i z zagranicy. Powodem jest wyraźna dysproporcja w liczebności obu grup na korzyśc grupy zagranicznej. Zatem po dokonanej ostatnio prezentacji postaci Profesora Alberta Valka, wybitnego nefrologa reprezentującego bylą Czechoslowacje, tym razem przedstawiamy kolejnego zagranicznego przedstawiciela reprezentującego światową nefrologie. Jest nim Profesor John Francis Maher, wybitny amerykanski nefrolog, ktory ukonczyl Szkole Medyczną na Uniwersytecie Georgetown. Zajmowal sie dzialem nauk podstawowych w nefrologii, badaniami klinicznymi w tej dziedzinie oraz — co najwazniejsze — zastosowaniem tych badan w praktyce lekarskiej. Byl autorem bądź wspolautorem wielu bardzo waznych podrecznikow nefrologii, a takze licznych publikacji w czasopismach medycznych. Dyplom Czlonka Honorowego Polskiego Towarzystwa Nefrologicznego odebral w Katowicach w 1992 roku podczas IV Zjazdu naszego Towarzystwa, organizowanego przez prof. Franciszka Kokota.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.071 | 0.018 |
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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".