AVANZA LA UNAM EN LA WEB; OCUPA EL SITIO 59 DEL MUNDO. MEJORÓ NUEVE POSICIONES
Bibliographic record
Abstract
DE NUEVA CUENTA, LA UNAM ASCENDIO EN EL RANKING INTERNACIONAL AL PASAR DEL LUGAR 68 AL 59, ES DECIR, MEJORO NUEVE POSICIONES ENTRE LAS UNIVERSIDADES DE LA WEB EN LA CLASIFICACION QUE SE EFECTUA EN ESPANA, DURANTE EL ULTIMO SEMESTRE. DE ESTA MANERA, SE MANTIENE COMO LA MEJOR DE IBEROAMERICA. LA LISTA, ELABORADA POR EL CONSEJO SUPERIOR DE INVESTIGACIONES CIENTIFICAS, DETALLA QUE EL LUGAR NUMERO UNO EN EL MUNDO ES OCUPADO POR EL MASSACHUSETTS INSTITUTE OF TECHNOLOGY; DEL SEGUNDO AL QUINTO SITIOS EST N LAS UNIVERSIDADES DE STANFORD, HARVARD, PENSYLVANIA Y CALIFORNIA, EN BERKELEY. LA UNAM SE UBICA POR ARRIBA DE UNIVERSIDADES COMO LA DE TOKIO, MONTREAL, GENOVA, CALGARY, CONNECTICUT, BOSTON, OHIO Y AMSTERDAM, ENTRE OTRAS. EN DICHO RANKING, SE EVALUAN LAS P GINAS WEB DE CUATRO MIL UNIVERSIDADES DEL MUNDO. EL CONSEJO, A TRAVES DEL LABORATORIO DE CIBERMETRIA, EFECTUA EL AN LISIS CUANTITATIVO DE INTERNET Y LOS CONTENIDOS DE LA RED, ESPECIALMENTE AQUELLOS RELACIONADOS CON EL PROCESO DE GENERACION Y COMUNICACION ACADEMICA DEL CONOCIMIENTO CIENTIFICO. ENTRE LAS ENTIDADES DEL MBITO NACIONAL, EL TECNOLOGICO DE MONTERREY SE SITUA EN EL LUGAR 421. LA UNIVERSIDAD DE GUADALAJARA PASO DEL 602 AL 618, Y LA UNIVERSIDAD AUTONOMA MATROPOLITANA EST EN EL 787. EL RANKING BUSCA AUMENTAR LA DIVULGACION DEL CONOCIMIENTO Y MEDIR LA ACTIVIDAD CIENTIFICA, EL RENDIMIENTO Y EL IMPACTO EN LA RED. PUEDE CONSULTARSE ESTA INFORMACION EN LA P GINA WWW.WEBOMETRICS.INFO/INDEX_ES.HTML.
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 | 0.003 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.050 | 0.023 |
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".