Modelos matemáticos para análisis de demanda en transporte
Bibliographic record
Abstract
por su apoyo y patrocinio para mis estudios de maestría, los cuales concluyen con la realización de éste proyecto de tesis.Al Dr. Michael Florian y a Yolanda Noriega por sus valiosas enseñanzas, sugerencias, cuestionamientos y hospitalidad durante mi estancia en Montreal, así como por estar al pendiente de mi trabajo y responder mis dudas.Al Dr. Héctor Juárez por el excelente asesoramiento que recibí en todas y cada una de las etapas del presente trabajo, por atender todas mis dudas, por revisar este manuscrito y por la confianza que tuvo en mí para desarrollar esta tesis y llevarla a buen término.A mis sinodales el Dr. David Romero y al Dr. Joaquín Delgado por revisar el presente trabajo, así como también por sus importantes sugerencias, sus atinados comentarios y observaciones.A Ana Fernández por tenerme la paciencia para enseñarme a usar EMME, por orientarme en detalles técnicos del programa, pero también por todas sus exposiciones, las cuales me ayudaron mucho para abordar el tema.Al Ing.Pablo Torres por permitirme usar las instalaciones del metro y su licencia de EMME mientras estaba aprendiendo, también por todas sus valiosas observaciones durante las reuniones y su detalladas explicaciones de muchos conceptos.Y cuando uno termina de agradecer a las instituciones y a las personas que nos guían durante el trabajo, no queda más que agradecer a todos aquéllos que nos apoyaron moralmente.
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 | 0.002 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".