NOMBRAMIENTO INTERNACIONAL A FRANCISCO SUÁREZ GÜEMES. DIRECTOR DE LA FMVZ
Bibliographic record
Abstract
POR SU LIDERAZGO INTERNACIONAL EN GRUPOS DE TRABAJO SOBRE BRUCELOSIS Y TUBERCULOSIS, ENTRE OTRAS ENFERMEDADES DE LOS ANIMALES, FRANCISCO SUAREZ GUEMES, DIRECTOR DE LA FACULTAD DE MEDICINA VETERINARIA Y ZOOTECNIA (FMVZ), FUE NOMBRADO RESPONSABLE DE LA ALIANZA ESTRATEGICA GLOBAL PARA LA COORDINACION DE INVESTIGACIONES EN ENFERMEDADES INFECCIOSAS DE ANIMALES Y ZOONOSIS (STAR-IDAZ), FINANCIADA POR LA COMUNIDAD EUROPEA CON EL OBJETIVO DE ANALIZAR LA SITUACION DE LA SALUD ANIMAL EN LOS DIFERENTES CONTINENTES. SUAREZ GUEMES FUE PROPUESTO COMO CANDIDATO A ESA COORDINACION POR REPRESENTANTES DEL CONTINENTE AMERICANO Y FUE ELECTO POR UNANIMIDAD EN LA ASAMBLEA DEL COMITE DIRECTIVO DE LA ORGANIZACION, LA CUAL PRIORIZA LA INVESTIGACION EN METODOS DE DIAGNOSTICO Y CONTROL DE LAS AFECCIONES POR REGION MEDIANTE GRUPOS DE TRABAJO EN EUROPA, OCEANIA, ASIA, AFRICA Y AMERICA (COLOMBIA, BRASIL, ARGENTINA, MEXICO, CHILE, URUGUAY, BOLIVIA, ESTADOS UNIDOS Y CANADA). EL TITULAR DE LA FMVZ –QUE ANTES DE SER ELECTO COORDINADOR GLOBAL FUE REPRESENTANTE DE MEXICO ANTE LA ALIANZA– PERMANECERA EN EL CARGO DURANTE DOS ANOS, CON POSIBILIDAD DE REELECCION. ES ACADEMICO DEL DEPARTAMENTO DE MICROBIOLOGIA E INMUNOLOGIA DE LA FACULTAD Y SU DESEMPENO AL FRENTE DEL CONSEJO TECNICO CONSULTIVO NACIONAL DE SANIDAD ANIMAL, ENTRE OTROS CARGOS, LE VALIO ESTA DESIGNACION EN STAR-IDAZ, CUYO AMBITO DE ACCION ABARCA LAS ALTERACIONES INFECCIOSAS EMERGENTES Y PRINCIPALES DEL GANADO, INCLUIDOS PECES Y ABEJAS CONTROLADAS, ASI COMO LAS INFECCIONES DE ANIMALES QUE REPRESENTAN UN RIESGO PARA LA SALUD HUMANA.
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 | 0.003 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.108 | 0.028 |
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".