EB1A TSC pp RFE-Approved

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发信人: rainbowserie (彩虹系列), 信区: Immigration
标  题: EB1A TSC pp RFE-Approved
发信站: BBS 未名空间站 (Mon Jan 28 13:36:13 2019, 美东)

刚刷出来RFE approval notice

claim field: Biostatistics

RD: 10/12/2018
RFE: 10/25/2018
RFE response received: 01/14/2019
RFE approved: 01/26/2019

背景之前有报过，Biostatistics领域，文章12，citation总数～350 （没有区分自引
和他引），大部分期刊是专业领域内排名前五前十的期刊。在RFE递交后新接受了一篇
PNAS一作和一篇Nature Medicine的n作 (n > 10),  但因为刚接收没有发出来并且没有
引用所以没有提。review大概26次，当过一些会议的session chair和program
committee。目前在某大公司做data scientist，之前也在药厂做过statistician。有
过几次媒体报道，但没有那种NY Times级别的报道，所以就没有重点提及。

推荐信找的两个美国人，一个瑞典人还有一个东欧人。两个美国人分别来自国家实验室
还有R Studio。 后来补充了两封推荐信，一个Merck某biostaitstics部门director，
还有一个英国伦敦大学医学院的牙医。他们都在各自的信里提到了对我文章的引用，那
个牙医还提到了一个clinical trials用到了我文章里的一个技术。

整个申请非常累，经验教训就是一定要摆证据，那些不能作为客观证据的材料尽量不要
提。尽量不要多谈引用而是要把重点放在别人怎么用你的工作解决了他们自身的问题。
需要深挖引用，而且需要多找一些工业界应用，比如clinical trials之类的。

还有一点是在申请材料里面一定要把领域说清楚。比如如果自身的教育背景偏数学，一
定要多强调和数学类的期刊比引用率。我在后面的RFE回复里添加了我的成绩单和学位
证书，还有一些我在数学类的会议上的talk以及做session chair的记录。数学类的期
刊引用相对偏低，这样统计学背景的人就可以stand out。如果去跟生物医学领域内的
人比，优势就不明显了。现在交叉学科越来越多，大量的cs以及统计数学物理的人在做
生物，但在申请的时候一定要和非生物领域的人比较，这样就不会太吃亏。

在版上看了很多文章，受益匪浅。律师找的wegreened，我觉得他们的好处是做事情比
较professional，而且虽然信比较模版，但他们的准则是抓住客观证据。当然大部分时
候你自己需要多上心，现在移民门槛越来越高，需要自己在case上花很多时间。但对于
有志于在美国留下来的人还是值得的。
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