HACER DEL IIMAS UN INSTITUTO MODELO EN LA UNIVERSIDAD NACIONAL, TAREA DE LA GESTIÓN DE FEDERICO O/'REILLY
Bibliographic record
Abstract
EL DOCTOR FEDERICO O/'REILLY TOGNO TOMO POSESION DE LA DIRECCION DEL INSTITUTO DE INVESTIGACIONES EN MATEM TICAS APLICADAS Y EN SISTEMAS (IIMAS) PARA EL PERIODO 2000-2004, EN SUSTITUCION DEL DOCTOR ISMAEL HERRERA. EN LA CEREMONIA, CELEBRADA EL 11 DE ABRIL Y PRESIDIDA POR EL DOCTOR RENE DRUCKER COLIN, COORDINADOR DE LA INVESTIGACION CIENTIFICA, EL NUEVO TITULAR ASEGURO QUE DURANTE SU GESTION CONTINUAR CON EL DESARROLLO DEL IIMAS Y RECONOCIO LA LABOR DEL DOCTOR HERRERA. ENTRE SUS DATOS CURRICULARES SE MENCIONA QUE EL DOCTOR O/'REILLY TOGNO ES EGRESADO DE LA CARRERA DE ACTUARIA EN LA FACULTAD DE CIENCIAS DE LA UNAM; ESTUDIO LA MAESTRIA EN ESTADISTICA MATEM TICA EN EL CIENES, CHILE, Y EL DOCTORADO EN ESTADISTICA EN LA UNIVERSIDAD DEL ESTADO DE CAROLINA DEL NORTE EN RALEIGH, ESTADOS UNIDOS. SE HA DESEMPENADO, VARIAS VECES, COMO JEFE DEL DEPARTAMENTO DE PROBABILIDAD Y ESTADISTICA Y FUE SECRETARIO ACADEMICO DEL IIMAS. ESTUVO DOS ANOS COMO PROFESOR INVITADO EN LA UNIVERSIDAD SIMON FRASER EN CANAD Y UN ANO EN LA UNIVERSIDAD DEL ESTADO DE COLORADO, EN ESTADOS UNIDOS, ADEM S DE OTRAS VISITAS CORTAS EN LA UNIVERSIDAD DE VALENCIA, ESPANA. ES MIEMBRO ACTIVO DE LA STATISTICAL SOCIETY OF CANADA, MIEMBRO ELECTO DEL INTERNATIONAL STATISTICAL INSTITUTE Y DE LA ACADEMIA MEXICANA DE CIENCIAS, MIEMBRO FUNDADOR DE LA ASOCIACION MEXICANA DE ESTADISTICA, DE LA CUAL ES PRESIDENTE, Y MIEMBRO DEL SISTEMA NACIONAL DE INVESTIGADORES.
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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 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.007 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.038 | 0.005 |
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".