Algunas variables para la evaluación de tecnologías aislantes óptimas en la implementación en cajas refrigerantes portátiles. Corporación Universitaria Lasallista
Bibliographic record
Abstract
Introducción. El transporte de productos perecederos es un tema que amerita investigación, con el fin de brindar elementos a las pequeñas y medianas empresas para mejorar su cadena logística en el transporte nacional e internacional. Objetivo. El objetivo del presente artículo es presentar los resultados derivados del análisis de variables usadas en el diseño de una caja refrigerante para transporte de biológicos. Materiales y métodos. Este trabajo se presenta como un artículo original derivado de la investigación generada en la Corporación Universitaria Lasallista, en el marco del proyecto “Fortalecimiento de las capacidades de transferencia, comercialización y valoración de tecnologías”, financiado por Innpulsa Colombia en el año 2015. Resultados. El trabajo contiene un análisis de tecnologías sustitutas, además de una síntesis de algunas de las características de la tecnología desarrollada para satisfacer las necesidades del mercado. Conclusión. El resultado de la investigación brinda información acerca de las variables adecuadas para el diseño y optimización de la tecnología con miras a obtener el equilibrio adecuado entre la conservación, la trazabilidad y la autonomía.
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 | 0.008 | 0.017 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".