Bibliographic record
Abstract
Dado que los calendarios de producción de una revista son los que son, escribo esto a mediados de junio y ¡llega a sus manos a mediados de diciembre!Escritos con tanta antelación, se diría que estos editoriales poca novedad podrán aportar … pero en el mes de julio se producirán (ya se han producido J ) cambios importantes en Global Health Promotion.Después de tres años como Jefe de Redacción, expira mi mandato y se ha seleccionado a la Dra.Suzanne F. Jackson, de la Escuela de Salud Pública de Dalla Lana de la Universidad de Toronto, que ya ha tomado posesión del cargo.El objetivo principal de este editorial es presentarles a Suzanne, pero antes quisiera reconocer mi admiración y manifestar mi gratitud hacia mis compañeros de trabajo, empezando por las tres Coordinadoras editoriales de Global Health Promotion durante el ejercicio de mi cargo : Martha Perry, Aurélie de Gournay, y actualmente, Sara Bensaude De Castro Freire.Las tres han trabajado con un nivel de profesionalidad y de dedicación fuera de toda duda para mí, pero tal vez menos evidente para los lectores.Me he sentido apoyado por ellas hasta un nivel que no puedo calcular de manera que resulte creíble : la intensidad de su empeño podría situarse entre el 150 por ciento y el infinito.Mis conocimientos de aritmética me dicen que esto no es posible, pero mi experiencia confirma la existencia de lo imposible.Estas magníficas Coordinadoras editoriales han logrado lo imposible en parte porque no han trabajado solas en
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 | 0.033 | 0.084 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.021 | 0.014 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.008 | 0.015 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".