XV Апрельская международная научная конференция НИУ ВШЭ «Модернизация экономики и общества». Семинар «Долгосрочное прогнозирование науки, технологий и инноваций: вызовы для научно-технической политики» (2-3 апреля 2014 года)
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Ключевой темой дискуссий в рамках двухдневного семинара, организованного Инсти- тутом статистических исследований и экономики знаний (ИСИЭЗ) НИУ ВШЭ, стала национальная система технологического прогнозирования. Процессам ее формирования и функционирования были посвящены заседание Межведомственной комиссии по технологическому прогнозированию, круглый стол и одна из тематических сессий. Пристальное внимание уделялось инструментам научно-технической и инновационной политики, отраслевым приоритетам научно-технологического развития. В мероприятии приняли участие представители Минобрнауки и Минэкономразвития России, Российской академии наук, Россий-ской венчурной компании, НИЯУ МИФИ, НИУ ВШЭ, Университета Манчестера (Univer- sity of Manchester, Великобритания), Университета Оттавы (University of Ottawa, Канада) и многих других российских и зарубежных организаций.
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.010 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.004 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.004 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.005 |
| Open science | 0.016 | 0.006 |
| Research integrity | 0.003 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.029 |
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 it