“Las Incubadoras de Ideas: primer paso a la Universidad Emprendedora”
Bibliographic record
Abstract
En la actualidad, las Universidades han pasado de ser instituciones netamente docente e investigadora, a ser unas instituciones emprendedoras encaminadas a dar solución a problemas que afectan a la sociedad, como parte de su compromiso para con esta última. Nuestra universidad no se encuentra ajena a esta política. No obstante, nuestros científicos necesitan una cultura económica que los ayude a insertar sus investigaciones dentro del mercado, para evitar correr el riesgo de que sus ideas sean “robadas” por agentes oportunistas. En este contexto surge el proyecto INCUBA.UHHU como incubadora de ideas, en colaboración con la Universidad de Humboldt de Berlín, con el objetivo fomentar la innovación y la creación de valor en aras de desarrollar nuevos negocios y fortalecer los vínculos con las empresas. Nuestra facultad ha participado en varias de las rondas de incubación que se han desarrollado y en todas las ocasiones a los equipos les ha sido de gran provecho ya que han logrado crear lo que se conoce como su plan de negocios. A pesar de esto, INCUBA aún es poco conocida -y, por tanto, poco explotada- entre los estudiantes y profesores, por lo que se pretende mostrar cómo la incubación de una simple idea, nos puede llevar a un producto final de alto valor agregado, siempre que se cuente con la asesoría adecuada.
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 | 0.006 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.017 | 0.020 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.011 |
| Open science | 0.001 | 0.012 |
| Research integrity | 0.003 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.002 |
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".