Bibliographic record
Abstract
Esta tesis ha sido financiada en convocatorias competitivas, gracias a los siguientes proyectos de investigación: 1.- Valoración técnica de los niveles de exposición a radiación solar en trabajos de exterior: identificación de grupos de riesgo y medidas de prevención. (INVESTUN/19/BU/004). Junta de Castilla y León. Dirección General de Trabajo y Prevención de riesgos laborales. IP: Montserrat Díez Mediavilla. 01/01/2019-31/12/2021. 2.- Análisis Espectral de la Radiación Solar: Aplicaciones Climáticas, Energéticas y Biológicas (RTI-2018-098900-B-I00). Ministerio de Universidades e Investigación Programa Estatal De I+D+i Orientada a los Retos de la Sociedad. IP: Cristina Alonso Tristán y Montserrat Díez Mediavilla. 1/01/2019-30/09/2022. 3.- Modelado espectral de la radiación solar en entornos urbanos: una oportunidad para la sostenibilidad de las ciudades. (TED2021-131563B-I00). Agencia Estatal de Investigación. IP: Cristina Alonso Tristán. 1/12/2022-30/11/2024. 4.- Valoración técnica de los niveles óptimos de iluminación efectiva para la salud visual y psicológica en entornos laborales. (INVESTUN/22/BU/001). Junta de Castilla y León. Dirección General de Trabajo y Prevención de riesgos laborales. IP: Cristina Alonso Tristán. 1/01/2022-30/09/2024. 5.- Avances para un urbanismo de bajo consumo energético. (PID2022139477OB-I00). Agencia Estatal de Investigación. IP: Cristina Alonso Tristán y David González Peña. 1/09/2023-31/08/2026
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.003 |
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".