La Colección Histórica de Feldespatos en el Museo Nacional de Ciencias Naturales de Madrid. El caso de la “valencianita”
Bibliographic record
Abstract
La Colección Histórica de Feldespatos del Museo Nacional de Ciencias Naturales (MNCN-CSIC) empezó a formarse con la fundación y el desarrollo de Real Gabinete de Historia Natural (RGHN) a mediados del siglo XVIII, en el contexto de la Ilustración, en los inicios del desarrollo de la mineralogía y la terminología de los feldespatos. La colección creció y mejoró más tarde durante el siglo XIX y principios del siglo XX, con diversos aportes. Actualmente, consta de 324 ejemplares minerales con los feldespatos como fase principal. Gracias a los documentos manuscritos, disponibles en el Archivo Histórico del MNCN, podemos trazar la historia de la formación de la colección, y sus protagonistas. En la colección destacan varios ejemplares históricos, como la Piedra de Labrador (labradorita), las adularias de los Alpes, y los grandes cristales y maclas de feldespato potásico de Bustraviejo (Madrid). Finalmente, se presentan detalles históricos y mineralógicos de los especímenes de “valencianita” de la mina Valenciana, Guanajuato (Méjico), mineral que ha sido propuesto, recientemente, como una nueva especie mineral en el grupo de los feldespatos potásicos.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| 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".