Bibliographic record
Abstract
Introduccion: El surgimiento y desarrollo de la seguridad biologica estan estrechamente relacionados con la evolucion de la microbiologia debido al interes mundial en las infecciones adquiridas en los laboratorios. Objetivo: Evaluar el estado actual de la bioseguridad y la importancia de su correcta implementacion. Metodos: Se realizo una busqueda sobre bioseguridad en las bases de datos Springer, Willey Online Library y Pubmed en el periodo entre enero 2010-julio 2020. Resultados: La bioseguridad es un problema complejo que cambia sobre la base de interacciones entre humanos, microorganismos, factores ambientales, tensiones politicas y socioeconomicas. Su gestion se basa en la aplicacion de principios basicos como cultura de seguridad biologica, percepcion del riesgo biologico, procedimientos sobre bioseguridad ajustados a cada entidad y capacitacion, entre otros. En la actualidad, bioseguridad es seguridad de la vida. Sobre esta base se comentan algunos articulos sobre SARS-CoV-2 y la importancia de la bioseguridad para el control del virus. Finalmente, se presentan datos sobre los sistemas de bioseguridad en Cuba y en Canada. Consideraciones finales: La bioseguridad es tema de interes mundial, pero en su aplicacion existen todavia deficiencias que incrementan el riesgo biologico y las posibilidades de infecciones en el personal, la comunidad y el medio ambiente. A finales de 2019 con la pandemia del COVID-19 queda demostrado que la principal arma para controlar el virus, hasta el momento, consiste en la correcta implementacion y cumplimiento de protocolos de bioseguridad.
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 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".