TALLER DE ESCRITURA DE ARTÍCULOS ACADÉMICOS EN INGLÉS PARA TUTORES DE POSGRADO
Bibliographic record
Abstract
LA COORDINACION DE ESTUDIOS DE POSGRADO Y LA SEDE UNAM EN CANADA Y LA DIRECCION GENERAL DE COOPERACION E INTERNACIONALIZACION (DGCI), INVITAN A TODOS LOS TUTORES DE LOS PROGRAMAS DE POSGRADO DE LA UNAM, CIUDAD UNIVERSITARIA. OBJETIVO GENERAL. BRINDAR A LOS TUTORES LAS HERRAMIENTAS NECESARIAS PARA LA REDACCION Y PUBLICACION DE ARTICULOS EN INGLES PARA REFORZAR EL APOYO QUE REQUIEREN LOS ESTUDIANTES DE POSGRADO. OBJETIVOS PARTICULARES. REVISAR LAS CARACTERISTICAS GRAMATICALES, SINTACTICAS Y RETORICAS PROPIAS DE LA ACADEMIA ANGLOFONA. CONOCER LOS PROTOCOLOS UTILIZADOS POR LOS COMITES EDITORIALES DE REVISTAS INDIZADAS. CONTRIBUIR DE MANERA SIGNIFICATIVA AL DESARROLLO DE LAS HABILIDADES PARA LA ESCRITURA ACADEMICA EN INGLES. ASESORAR LA ELABORACION DE UNA VERSION FINAL DE UN MANUSCRITO PARA SU PUBLICACION. ANALIZAR LAS ESTRATEGIAS Y MECANISMOS QUE PUEDAN AGILIZAR EL PROCESO DE LA ESCRITURA ACADEMICA DE SUS ESTUDIANTES. CONDICIONES GENERALES Y REQUISITOS. LA DOCUMENTACION COMPLETA DEBERA SER ENVIADA AL CORREO ELECTRONICO AW@POSGRADO.UNAM.MX , A MAS TARDAR EL 3 DE DICIEMBRE DE 2017. LA ADMISION ESTARA SUJETA AL CUPO MAXIMO DEL TALLER (20 ALUMNOS) Y AL CUMPLIMIENTO DE LOS REQUISITOS ACADEMICOS ESPECIFICADOS EN ESTA CONVOCATORIA. AL FINALIZAR EL TALLER SE OTORGARAN CONSTANCIAS DE ASISTENCIA. LOS ALUMNOS QUE TERMINEN EN TIEMPO Y FORMA PODRAN SOLICITAR ASESORIAS COMPLEMENTARIAS POSTERIORES AL TALLER. LOS PARTICIPANTES DEBERAN COMPROMETERSE A ASISTIR A LA TOTALIDAD DE LAS SESIONES EN LOS HORARIOS Y ESPACIOS INDICADOS PARA ELLO Y REALIZAR LAS TAREAS SOLICITADAS POR LOS INSTRUCTORES. CUALQUIER SITUACION NO PREVISTA EN LA PRESENTE CONVOCATORIA SERA RESUELTA POR LA OFICINA DE ESCRITURA ACADEMICA EN INGLES ( AW@POSGRADO.UNAM.MX ). EL PROCESO DE SELECCION Y LOS RESULTADOS SERAN INAPELABLES.
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 | 0.043 | 0.164 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.016 | 0.015 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.019 | 0.011 |
| Open science | 0.002 | 0.010 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.024 | 0.008 |
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".