Sensores electrónicos aplicados a la Ingeniería Civil (módulo de electrónica)
Bibliographic record
Abstract
Se trabajaron tres proyectos con el apoyo de Cementos Progreso y la Coordinadorea Nacional para la Reducción de Desastres (Conred): (1) Mejoramiento del sistema de monitoreo del nivel de ríos que utiliza Conred. Se desarrolló un sistema electrónico encargado de registrar el cambio de nivel del río y enviar automáticamente un mensaje de texto preventivo, mediante un módulo GSM, cuando el río alcance un nivel de peligro. (2). Medición de temperatura del concreto para determinar su grado de madurez, se utilizaron termocúplas tipo K modelo DS18B20 introducidas dentro del bloque de concreto a analizar, registrando el cambio de temperatura. Se utilizó un ordenador de placa, Raspberry-Pi, para almacenar los datos del cambio de temperatura, para luego enviar un informe diario por correo electrónico. Se determinó el índice de madurez del concreto analizado y se construyó una gráfica de temperatura-resistencia, para predecir la resistencia final aproximada que alcanza a los 28 días. (3). Análisis de deformaciones internas y deflexiones en losas convencionales de pavimentación. Para analizar las deformaciones internas que dichas losas experimentan con el paso del tránsito vehicular, se utilizaron galgas extensiométricas tipo PML-60-2LT. La deflexión de las losas se midió con un reloj comparador y una cámara web, para tomar una fotografía al momento de que pase un vehículo sobre la losa. Las galgas extensiométricas se conectaron a un Raspberry Pi para procesar y almacenar los datos, y enviar un informe diario por correo electrónico.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
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".