Libro de Resúmenes del III Encuentro de Ciencias Farmacéuticas y Alimentarias / Abstracts Book from the 3th Encounter of Pharmacy and Foods Sciences
Bibliographic record
Abstract
El Instituto de Farmacia y Alimentos de la Universidad de la Habana, con el auspicio de organizaciones nacionales vinculadas con las Ciencias Farmaceuticas y Alimentarias, celebro el III Encuentro de Ciencias Farmaceuticas y Alimentarias 2015, que tuvo lugar en La Habana, Cuba, los dias 10 y 11 de diciembre de 2015. Es nuestro deber propiciar intercambios cientificos que guiados por la academia, contribuyan a la conformacion de nuevas metas personales que comprometan cada dia mas a los profesionales con la humanidad. Este encuentro propone favorecer el intercambio de experiencias entre profesionales de estas areas del conocimiento, puesto que el desarrollo acelerado de la ciencia y la tecnologia exigen la actualizacion continua de los expertos, tecnicos e investigadores vinculados a estas ramas del saber. Los participantes pudieron, colateralmente, conocer y disfrutar de la belleza natural de nuestro pais y descubrir nuestra riqueza historica, cultural y social. Mas de 160 investigadores de universidades, institutos y centros de investigacion, hospitales y organizaciones empresariales se dieron cita en este encuentro, con el objetivo de presentar resultados cientificos que contribuyan al desarrollo de las Ciencias Farmaceuticas y Alimentarias, ademas de establecer y fortalecer lazos de colaboracion e integracion. El Comite Organizador resalta la presencia de delegados de 9 paises: Cuba, E.U.A., Canada, Ecuador, Costa Rica, Mexico, Honduras, Nigeria y Argentina. Asi mismo, fueron presentadas 170 ponencias durante las 11 sesiones cientificas del evento. Estos elementos avalan el alcance y la importancia del encuentro, permitiendo el intercambio fructifero y enriquecedor entre especialistas de diferentes disciplinas. A los participantes e invitados les agradecemos por aceptar nuestra invitacion. Juan Abreu Payrol, PhD Presidente ECFA2015
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 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 | 0.011 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".