Bibliographic record
Abstract
BRISSA RANGEL MATA, PORTERA UNIVERSITARIA, SE ENCUENTRA CONCENTRADA CON LA SELECCION MEXICANA FEMENIL DE LA CATEGORIA ABSOLUTA EN UN VIAJE DE PREPARACION POR ESTADOS UNIDOS CON MIRAS AL PREMUNDIAL DE LA CONFEDERACION DE FUTBOL DE NORTE, CENTROAMERICA Y EL CARIBE (CONCACAF). EN ESTA GIRA, QUE CONSISTE EN DOS PARTIDOS AMISTOSOS ANTE ESTADOS UNIDOS, EL OBJETIVO DE LA GUARDAMETA FELINA ES MANTENERSE EN LA LISTA DEFINITIVA DE CONVOCADAS PARA AFRONTAR EL CAMPEONATO DE CONCACAF 2014, QUE SE EFECTUARA DEL 15 AL 26 DE OCTUBRE Y QUE OTORGA LOS PASES A LA COPA MUNDIAL CANADA 2015. BRISSA RANGEL CONOCE EL SISTEMA DE JUEGO DEL ENTRENADOR LEONARDO CUELLAR, Y ESTUDIA A LAS RIVALES CON LAS QUE PODRIA ENFRENTARSE. “MIS EXPECTATIVAS SON APRENDER TODO LO QUE SE PUEDA DE NUESTRO EQUIPO Y DE LA FORMA DE JUGAR DEL OTRO PARA ESTAR PREPARADAS”, COMENTO. NO DUDO EN AFIRMAR QUE ES EL MEJOR MOMENTO DE SU CARRERA. “YA FUE A UN MUNDIAL SUB 20 EN ALEMANIA 2010, Y AHORA ES LA OPCION PARA IR A UNO CON LA SELECCION MAYOR”, ASEVERO. RANGEL MATA AGRADECIO A LA UNAM HABERLE BRINDADO LAS BASES EN LO DEPORTIVO, ACADEMICO Y PERSONAL. EN LA PRIMERA RONDA DEL CAMPEONATO DE CONCACAF, MEXICO SE MEDIRA ANTE COSTA RICA (16 DE OCTUBRE, EN KANSAS CITY), MARTINICA (18 DE OCTUBRE, EN CHICAGO) Y JAMAICA (21 DE OCTUBRE, EN WASHINGTON), EN UN TORNEO QUE CLASIFICARA A TRES ESCUADRAS DIRECTAMENTE AL MUNDIAL CANADA 2015; EL CUARTO LUGAR ENFRENTARA A UN PAIS SUDAMERICANO EN REPECHAJE.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.038 | 0.004 |
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".