Bibliographic record
Abstract
Muchos años más antes, el lugar que hoy se encuentra la Laguna, ha sido una planicie de llanura con muchos pastizales y plantas frutales como: caña, mandarina, naranja, maíz entre otros. En medio de tantos árboles frutales, madereros y vegetales, ha existido árbol muy grande con sus ramas formadas como dientes y muy hermosas. He ahí, ha vivido un vaquero cuidando a los ganados, en ese entonces ha existido una vertiente de agua que ha estado ubicado en tuya chupa, que en la actualidad en ese lugar existe agua termal que está burbujeando. En una semana o más el agua se ha comenzado a salir más y en sueño se ha presentado una chica muy linda brillando junto al árbol grande y se ha revelado diciendo; que hoy saldrá más agua, formaré los picos y cuchillas.Luego de esta revelación, el vaquero se ha asustado muchísimo por no interpretar que quería decir esa revelación; así ha comenzado a difundir a una familia que ha existido en ese entonces en zona de Quilotoa.También hay otras muchas versiones, pero de todo, el nombre kirutwa se origina de esa revelación y versión, que hace mucho más año que nuestros abuelas/as y ancestros siempre ha llamado kirutwa, que significa: kiru = dientes o madera y twa = princesa, es por ello el significado de kirutwa es dientes de princesa toa.Ahora en la actualidad con la llegada de mestizos y más personas extranjeras, se ha cambiado de nombre de Kirutwa a Quilotoa que no tiene mayor significado para nosotros.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".