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Record W3120112775

DESAFÍOS DEL SIGLO XXI PARA LA QUÍMICA DE MATERIALES. CONFERENCIA DE ALÁN ASPURU-GUZIK

2019· article· es· W3120112775 on OpenAlex

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

aboutThe title or abstract carries a Canadian signal from the geographic lexicon.
no affNo Canadian affiliation: this work is invisible to an affiliation-only frame.
No Canadian affiliation. An affiliation-only frame, the usual design, would never have seen this work. It is one of the works that make the case for inverting the frame.

Bibliographic record

VenueGaceta UNAM (2010-2019) · 2019
Typearticle
Languagees
FieldArts and Humanities
TopicHistorical Studies of Medieval Iberia
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophyPhysics
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

PARA RESOLVER LOS MULTIPLES RETOS DEL SIGLO XXI, ENTRE ELLOS EL CAMBIO CLIMATICO, SERA NECESARIO DESCU­BRIR NUEVOS MATERIALES A MAYOR VELOCIDAD EN COMPARACION CON LO QUE SE HA HECHO HASTA AHORA, AFIRMO EN LA FACULTAD DE QUIMICA (FQ) EL ACADEMICO DE LA UNIVERSIDAD DE TORONTO, CANADA, ALAN ASPURU-GUZIK. AL DICTAR LA CONFERENCIA LOS MATERIALES DE MANANA, HOY, ASPURU-GUZIK –CONSIDERA­DO UNO DE LOS CIENTIFICOS MAS IMPORTANTES DE LA QUIMICA MODERNA–, SE REFIRIO AL DESTACADO PAPEL QUE COBRA LA QUIMICA EN MATERIALES. ACOMPANADO POR CARLOS AMADOR BE­DOLLA, DIRECTOR DE LA FQ, ASPURU-GUZIK EXPUSO QUE HA TRABAJADO EN EL DISENO E IMPLEMENTACION DE PLATAFORMAS DE ACELERACION DE MATERIALES; DICHAS PLATA­FORMAS, ANADIO, ESTAN HABILITADAS POR LA CONFLUENCIA DE TRES CAMPOS DISPARES, A SA­BER: INTELIGENCIA ARTIFICIAL, QUIMICA CUANTICA DE ALTO RENDIMIENTO Y ROBOTICA. EN SU PRESENTACION, REALIZADA EN EL AUDITORIO B DE LA FQ, EL EXPERTO COMENTO QUE PARA EL CRECIMIENTO ECONOMICO, UN PAIS “DEBE CONSIDERAR COMO TENER UN PORCENTAJE DE LAS NUEVAS AREAS CIENTIFICAS QUE SE ESTAN CREANDO, COMO LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL, QUE PODRIA CAMBIAR EL PANORA­MA, INCLUSO EN EL AMBITO LABORAL, PUES MUCHOS DE LOS TRABAJOS QUE HOY SE CONOCEN YA NO LOS HABRA Y SERAN SUSTITUIDOS POR OTROS”. AL HABLAR SOBRE SU AREA DE ESTUDIO, ASPURU-GUZIK SENALO QUE BUSCAN COMO LA ENERGIA PRODUCIDA POR EL SOL Y EL VIENTO PUEDA SER GUARDADA EN BATERIAS (DIFERENTES A LAS ACTUALES), PARA LO QUE DEBEN HACERSE CALCULOS USANDO LA QUIMICA CUANTICA Y BUSCAR NUEVAS MOLECULAS; EL PROBLEMA ES QUE ELLO IMPLICA PROCESOS LENTOS Y CAROS. EN ESTE SENTIDO, DIJO QUE HA TRATADO DE CONFORMAR UN LABORATORIO EN EL QUE CONFLUYAN VARIAS AREAS DE LA QUIMICA, CON LA FINALIDAD DE HACER Y PROBAR MOLECULAS. SI UN NUEVO MATERIAL REQUIERE 10 ANOS DE INVESTIGACION Y UNA INVERSION DE CIEN MILLONES DE DOLARES PARA LLEGAR AL MERCADO, ESTO INDICA QUE ES MUY DIFICIL QUE HAYA INNOVACION Y ES INDISPENSABLE CAMBIAR LAS COSAS PARA ACELERAR ESTOS PRO­CESOS; EN ESTE CASO, SOSTUVO, “SE REQUIERE TRANSFORMAR LA QUIMICA, ROBOTIZARLA, AUTOMATIZARLA, USAR SINTESIS ESENCIAL EN CADA PARTE DEL PROCESO”.

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.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Scholarly communication, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.221
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0130.014

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.

Opus teacher head0.028
GPT teacher head0.243
Teacher spread0.215 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it