Llamadas sin marcación: ayuda para discapacitados visuales y llamadas de emergencia
Bibliographic record
Abstract
Emergency calling shortcut es una aplicación para celular que tiene el propósito de ayudar a hacer llamadas telefónicas de emergencia a las personas con discapacidad visual o ciegas, sin embargo, ésta puede ser también útil a cualquier persona. Las llamadas se establecen más ágilmente que con el método convencional. Con esta aplicación no es necesario desbloquear el teléfono, ni solicitar su ejecución en el Smartphone, pues corre en segundo plano (así como WhatsApp). Con una combinación de movimientos simples del celular es posible llamar a tres números telefónicos diferentes, previamente guardados. La innovación principal es el uso del acelerómetro para interactuar con el usuario en combinación con el sensor de proximidad para evitar las llamadas no deseadas. Hasta donde sabemos, ésta aplicación es única en su forma de operar y más robusta que las que utilizan el botón de encendido/apagado ya que es prácticamente imposible que se establezcan llamadas de emergencia sin que el usuario lo solicite. Se sabe que las aplicaciones que usan el botón de encendido/apagado para establecer las llamadas algunas veces realizan llamadas no deseadas.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 0.006 |
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".