El Impacto Socioeconómico de la Universidad de La Laguna
Bibliographic record
Abstract
El impacto socioeconómico de la Universidad de La Laguna PrólogoComo pilares de conocimiento y agentes de cambio, las universidades públicas no sólo cumplen una función académica, investigadora y de transferencia de conocimiento al tejido productivo, sino que desempeñan un papel esencial en el desarrollo integral de la sociedad con la que se relacionan.En tiempos de transformaciones aceleradas y grandes desafíos, en los que las instituciones públicas de educación superior se erigen como actores fundamentales para configurar nuestro futuro común, resulta imprescindible también analizar y cuantificar su impacto socioeconómico, con la finalidad de fundamentar decisiones con una perspectiva estratégica.En este contexto, el estudio "El Impacto Socioeconómico de la Universidad de La Laguna", elaborado por el distinguido investigador, especializado en este tipo de análisis y director del Instituto Universitario de Desarrollo Regional (IUDR), Juan José Díaz Hernández, ofrece una profunda y rigurosa comprensión de la labor que realiza la Universidad de La Laguna en beneficio de la sociedad.Este trabajo tiene en cuenta el amplio conjunto de actividades que la Universidad de La Laguna despliega y proyecta sobre su entorno, contabilizando el retorno generado por cada euro invertido en la misma.Nuestra Universidad quiere reafirmar, con determinación, su responsabilidad para contribuir al progreso económico y social de las Islas Canarias.A su vez, la sociedad canaria espera un adecuado retorno de los recursos invertidos en nuestra institución académica.Por ello, este estudio constituye un valioso instrumento de análisis de esa relación bidireccional, a la vez que supone un ejercicio de transparencia y de rendición de cuentas, en particular, a las instituciones que contribuyen al sostenimiento de nuestra universidad y, en general, al conjunto de la sociedad canaria.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".