PREMIO A INVESTIGADOR DE LA FACULTAD DE MEDICINA. ÁREA QUÍMICA Y BIOLÓGICA
Bibliographic record
Abstract
POR SUS APORTACIONES AL CONOCIMIENTO Y DESARROLLO DE RADIOFARMACOS, MIGUEL ANGEL AVILA RODRIGUEZ, INVESTIGADOR DE LA UNIDAD PET (SIGLAS EN INGLES DE TOMOGRAFIA POR EMISION DE POSITRONES) DE LA FACULTAD DE MEDICINA (FM), FUE RECONOCIDO CON EL PREMIO AL MERITO MARTIN DE LA CRUZ DE INVESTIGACION QUIMICA Y BIOLOGICA. EN EL MARCO DEL DIA MUNDIAL DE LA SALUD, EL EJECUTIVO FEDERAL ENTREGO, EN NOMBRE DEL CONSEJO DE SALUBRIDAD GENERAL DE LA SECRETARIA DE SALUD, UNA CONDECORACION Y 10 GALARDONES AL MERITO EN DIFERENTES AREAS; EL DE INVESTIGACION QUIMICA Y BIOLOGICA RECAYO EN EL UNIVERSITARIO. AVILA RODRIGUEZ, EGRESADO DEL POSGRADO DE FISICA MEDICA POR ESTA CASA DE ESTUDIOS, CONSIDERO QUE ES UN INCENTIVO PARA CONTINUAR SU LABOR EN EL CAMPO DE LOS RADIOFARMACOS, RESULTADO DE AGREGAR UN RADIONUCLIDO A MOLECULAS DE INTERES BIOLOGICO EMPLEADAS EN ESTUDIOS DE DIAGNOSTICO MEDIANTE PET. AL RESPECTO, RECORDO EL ESPECIALISTA UNIVERSITARIO QUE ESTA UNIDAD DE LA FM FUE LA PRIMERA DE SU TIPO EN MEXICO Y DESDE PRINCIPIOS DEL ANO 2000 MANTIENE EL LIDERAZGO EN ESTA CLASE DE DIAGNOSTICO. EL AHORA RESPONSABLE DE LA UNIDAD RADIOFARMACIA-CICLOTRON FUE A ESPECIALIZARSE AL EXTRANJERO Y OBTUVO EL DOCTORADO EN FISICA MEDICA EN LA ESCUELA DE MEDICINA Y SALUD PUBLICA DE LA UNIVERSIDAD DE WISCONSIN (ESTADOS UNIDOS); ADEMAS, REALIZO ESTANCIAS POSDOCTORALES EN EL EDMONTON PET CENTRE DEL CROSS CANCER INSTITUTE DE LA UNIVERSIDAD DE ALBERTA (CANADA), Y EN EL TURKU PET CENTRO DE LA UNIVERSIDAD DE TURKU (FINLANDIA).
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 | 0.006 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.004 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.033 | 0.010 |
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".