Bibliographic record
Abstract
EN NAGOYA, JAPON, JUSTINA Y EL EQUIPO PUMAS, DEL LABORATORIO DE BIORROBOTICA DE LA FACULTAD DE INGENIERIA, OBTUVIERON EL CUARTO SITIO GENERAL DEL CERTAMEN ROBOCUP MAJOR@HOME, ASI COMO EL GALARDON AL MEJOR SISTEMA DE RECONOCIMIENTO DE VOZ Y COMPRENSION DEL LENGUAJE NATURAL. EL ROBOT DESARROLLADO POR UNIVERSITARIOS DIRIGIDOS POR EL INVESTIGADOR JESUS SAVAGE, SUPERO EN LA MISMA CASA DEL SOL NACIENTE A SUS ADVERSARIOS JAPONESES Y CHINOS, Y SOLO FUE REBASADO POR SUS COMPETIDORES PROVENIENTES DE UNIVERSIDADES DE ALEMANIA Y HOLANDA. “COMPETIMOS EN LA CATEGORIA MAJOR PARA ESTUDIANTES DE LICENCIATURA, MAESTRIA Y DOCTORADO, Y ESTUVIMOS MUY CERCA DE LOGRAR UN MEJOR LUGAR; PERO NOS FALLO SOLO UNA PRUEBA DE LA SEGUNDA ETAPA, LA CUAL CONSISTIO EN QUE EL ROBOT ESTABA EN UN RESTAURANTE, ALGUIEN LEVANTABA LA MANO PARA LLAMARLO, EL ROBOT TENIA QUE ACERCARSE, RECIBIR UNA ORDEN Y CUMPLIRLA. JUSTINA DEBIO HABER OBTENIDO ALREDEDOR DE CIEN PUNTOS PERO LOGRO 30, ESO FUE LO DETERMINANTE”, EXPLICO SAVAGE. NO OBSTANTE PUMAS Y JUSTINA RECIBIERON LA DISTINCION AL MEJOR SISTEMA DE RECONOCIMIENTO DE VOZ Y COMPRENSION DEL LENGUAJE NATURAL EN LA CATEGORIA AT HOME , EN EL CUAL EL ANDROIDE, POR EJEMPLO, VA A UNA HABITACION Y BUSCA A UNA PERSONA PARA INTERACTUAR CON ELLA; ESA PRUEBA SE LLAMA ROBOT DE SERVICIO DE PROPOSITO GENERAL. A NAGOYA ACUDIERON 14 INTEGRANTES DEL EQUIPO Y COMPITIERON CON UNIVERSIDADES DE CHINA, JAPON, ALEMANIA, HOLANDA, CANADA, AUSTRALIA Y ESTADOS UNIDOS. EL MANDATO IMPERATIVO DE SAVAGE Y SUS ALUMNOS ES TRATAR DE MEJORAR VARIAS APTITUDES DE JUSTINA , COMO RECONOCER PERSONAS Y GESTOS DESDE MAYOR DISTANCIA.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.048 | 0.019 |
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".