d*****s
发帖数: 285 | 1 统计方向，TSC
paper: 10 (1 first, 1 co-first author，都是烂杂志)。1篇cancer cell, 一篇
nature子期刊，一篇PNAS，IF: 1~27。
citations: 160 (绝大部分他引). first and co-first author paper的引用加起来只
有2个
review: 20, IF：1～7
推荐信：非独立诺奖1封，非独立院士1封，其他一般title的独立推荐信能搞3-4封
版上各位都是大牛，我申EB1A很没信心，大家看看有多少机会？非常感谢！ | s******t
发帖数: 913 | 2 这也不弱嘛
【在 d*****s 的大作中提到】
: 统计方向，TSC
: paper: 10 (1 first, 1 co-first author，都是烂杂志)。1篇cancer cell, 一篇
: nature子期刊，一篇PNAS，IF: 1~27。
: citations: 160 (绝大部分他引). first and co-first author paper的引用加起来只
: 有2个
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: 版上各位都是大牛，我申EB1A很没信心，大家看看有多少机会？非常感谢！
| d***y
发帖数: 8107 | | i*******l
发帖数: 646 | | s********s
发帖数: 3945 | 5 上吧。好好挖掘nature子刊的工作（包括别人是怎么引用你的工作/结果的）。
【在 d*****s 的大作中提到】
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: paper: 10 (1 first, 1 co-first author，都是烂杂志)。1篇cancer cell, 一篇
: nature子期刊，一篇PNAS，IF: 1~27。
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| m*****f
发帖数: 60 | | d*****s
发帖数: 285 | 7 感谢大家对俺的鼓励！我要豁出去了，呵呵。
【在 d*****s 的大作中提到】
: 统计方向，TSC
: paper: 10 (1 first, 1 co-first author，都是烂杂志)。1篇cancer cell, 一篇
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| f********8
发帖数: 5601 | 8 It's important how your define your field. For biostatistics, this profile
is OK. For pure statistics (more innovations on methods and theories), this
profile is VERY good. | d*****s
发帖数: 285 | |
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