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Mining yeast gene microarray data with latent variable models / Staiano, A., Tagliaferri, R., Vinco, L.D., Ciaramella, A., Raiconi, G., Longo, G., Miele, G., Amato, R., Mondo, C.D., Donalek, C., Mangano, G., DI BERNARDO, D.. - ELETTRONICO. - (2005), pp. 81-89. (5th Italian Workshop on Neural Nets (WIRN VETRI 2004) Perugia, Italy 2005) [10.1007/1-4020-3432-6\_10].
Mining yeast gene microarray data with latent variable models
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/11588/416229
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simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2023-2025 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione. La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.
La presente simulazione è stata realizzata sulla base delle specifiche raccolte sul tavolo ER del Focus Group IRIS coordinato dall’Università di Modena e Reggio Emilia e delle regole riportate nel DM 589/2018 e allegata Tabella A. Cineca, l’Università di Modena e Reggio Emilia e il Focus Group IRIS non si assumono alcuna responsabilità in merito all’uso che il diretto interessato o terzi faranno della simulazione. Si specifica inoltre che la simulazione contiene calcoli effettuati con dati e algoritmi di pubblico dominio e deve quindi essere considerata come un mero ausilio al calcolo svolgibile manualmente o con strumenti equivalenti.
