Bibliographic record
Abstract
est pour moi un grand honneur et un privilège d'être le directeur de l'École d'optométrie et des sciences de la vision de l'Université de Waterloo.Ayant grandi à Waterloo, j'ai beaucoup de bons souvenirs d'enfance où j'ai fréquenté l'école, le corps professoral, le personnel et les étudiants.J'ai eu l'impression de rentrer chez moi après avoir passé 27 ans aux États-Unis.L'École continue d'être un endroit fascinant où l'on trouve des gens merveilleux, des soins exceptionnels aux patients, une éducation de premier ordre et des recherches de calibre mondial.Plus récemment, j'ai occupé le poste de doyen du Southern California College of Optometry (SCCO), alors qu'il se métamorphosait d'un collège indépendant, privé et sans but lucratif en une université des professions de la santé.Sous la direction visionnaire du président Kevin L. Alexander et du Conseil d'administration, le SCCO est devenu l'Université Marshall B. Ketchum avec l'ajout d'une école d'études pour les adjoints au médecin et d'une faculté de pharmacie.L'engagement et la détermination à créer un établissement où l'optométrie fait partie intégrante des soins de santé primaires étaient tout simplement stupéfiants et comprenaient l'ajout du Ketchum Health comme incubateur pour explorer des modèles de pratique en collaboration.
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 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.004 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.316 | 0.177 |
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".