Bibliographic record
Abstract
Se alude a menudo a China como “el gigante asiatico”. Ya Napoleon, haciendo gala de su capacidad de anticipacion geoestrategica, virtud esencial del hombre de Estado, describio China como un “gigante dormido” y aconsejo dejarlo dormir, porque “el dia que despierte, el mundo temblara”. Lee Kuan Yew, dirigente singapurense al que acudian como al Oraculo de Delfos, en especial para preguntar sobre China, todos los presidentes norteamericanos empezando por Richard Nixon (que lo consideraba el estadista que mas le impresiono de todos los que habia conocido), dijo en 2010: “El tamano de China produce tal alteracion en la balanza global que el mundo debe encontrar un nuevo equilibrio en 30 o 40 anos. No se puede pretender que sea un gran jugador mas. Es el mayor jugador de la historia”. Es, ante todo, una cuestion de tamano. Con 9,59 millones de kilometros cuadrados, la extension de China es casi igual a la de Estados Unidos, 9,83 millones, solo superada por Canada (9,87) y Federacion de Rusia (17 millones). Su poblacion era, en 2018, de 1.415 millones: equivalente a las de Norteamerica, Suramerica y Europa juntas. Si en 1970 contaba con 16 ciudades de mas de un millon de habitantes, en 2017 tenia 102 (frente a 46 de EEUU y 55 de Europa). Shenzhen, el fenomeno de desarrollo urbano mas rapido de la historia, paso de 30.000 habitantes en 1980 a mas de 10 millones en 2018. La poblacion urbana china aumento de 171 millones (17,9% del total) en 1978 a 856 millones (59,7%) en 2019. La evolucion del PIB de China en 2020 alcanzo el 73% del de EEUU a precios de mercado y lo supero en un 16% en paridad de poder adquisitivo (PPA). La renta per capita china, en PPA, era en 1980 de 302 dolares, frente a…
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.029 | 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".