AVANZA LA UNAM 42 LUGARES EN EL TOP 200. RANKING DE THE TIMES
Bibliographic record
Abstract
LA UNAM SE RATIFICA COMO LA MEJOR INSTITUCION DE EDUCACION SUPERIOR DE HABLA HISPANA EN EL MUNDO, SEGUN EL RANKING MUNDIAL DE UNIVERSIDADES 2008 QUE CADA ANO REALIZA EL SUPLEMENTO ESPECIALIZADO INGLES THE TIMES. LA PUBLICACION EMITIO EL LLAMADO TOP 200 DE LAS MEJORES CASAS DE ESTUDIO DEL PLANETA, ENTRE LAS QUE SE ENCUENTRA LA UNIVERSIDAD. SE ESTIMA QUE EN EL ORBE HAY M S DE 17 MIL INSTITUCIONES DE ENSENANZA SUPERIOR. SEGUN EL RANKING DE THE TIMES HIGHER EDUCATION SUPPLEMENT (THES) DEL PRESENTE ANO, ESTA CASA DE ESTUDIOS AVANZO 42 LUGARES, Y AHORA OCUPA EL SITIO 150, LUEGO DE HABERSE UBICADO EL ANO PASADO EN EL 192. ADEM S DE LA UNAM, EN ESTA CLASIFICACION SOLO APARECEN TRES UNIVERSIDADES DE IBEROAMERICA: LA DE BARCELONA, ESPANA, QUE SE ENCUENTRA EN LA POSICION 186; LA DE SAO PAULO, BRASIL, EN LA 196, Y LA DE BUENOS AIRES, ARGENTINA, EN LA 197. LA MEXICANA SE COLOCO POR ENCIMA DE INSTITUCIONES COMO LAS UNIVERSIDADES DE AMSTERDAM, HOLANDA; DE LONDRES QUEEN MARY, INGLATERRA; DE LAUSANA, SUIZA; DE FLORIDA Y DE NOTRE DAME, ESTADOS UNIDOS; DE CALGARY, CANAD ; DE OSLO, NORUEGA; DE KOBE, EN JAPON, Y DE ATENAS, GRECIA, ENTRE OTRAS. LA CLASIFICACION ES ENCABEZADA POR LAS ESTADUNIDENSES DE HARVARD Y YALE; LAS INGLESAS CAMBRIDGE Y OXFORD; SEGUIDAS POR EL INSTITUTO TECNOLOGICO DE CALIFORNIA. EL CAT LOGO ES UN RECONOCIMIENTO EXTERNO A LAS UNIVERSIDADES EN EL MUNDO, DONDE SE CONSIDERAN ATRIBUTOS COMO LA CALIDAD DE SU INVESTIGACION, FORMACION, ENSENANZA Y EMPLEABILIDAD DE SUS EGRESADOS.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.082 | 0.022 |
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".