Filosofía de la Investigación Fundamental
Bibliographic record
Abstract
Tengo el honor de presentar ante este distinguidísimo auditorio al eminente profesor canadiense Hans Selye, cuyas publicaciones y trabajos de investigación mundialmente conocidos figuran ya como aporte definitivo al progreso de (la ciencia médica. El profesor Hans Selye nació en Viena en el año do 1907 y se educó en los principales colegios y universidades de Praga, París y Roma. Obtuvo las más altas distinciones académicas en los centros universitarios de Europa, Asia y América, y ha regentado desde el año de 1929, en la Universidad de Praga, en la Universidad de John Hopkins, en Mc Gill University y en la Universidad de Montreal, las cátedras de patología experimental, de bioquímica e histología, y ha sido por largo tiempo experto consultor del ejército de los Estados Unidos. Entre sus importantísimos trabajos de investigación, se destaca la descripción del síndrome general de adaptación como respuesta al stress. Los estudiosos de la ciencia médica conocen igualmente muchos otros trabajos realizados por el profesor Selye, que sería largo enumerar, igualmente conocen sus tratados sobre endocrinología, tumores ováricos y esteroides, lo mismo que su prodigiosa tarea de traducción de obras científicas escritas en gran variedad de idiomas como el francés, el alemán, el italiano, el portugués, el español, el japonés, el ruso, el sueco, el polonés y el húngaro. El tema escogido Por el profesor Selye para su Primera conferencia en la Universidad Nacional interesa no solamente a los profesionales médicos sino a todos los que se preocupan por el desarrollo de la investigación.
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 | 0.013 | 0.028 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.022 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.015 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.005 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.028 | 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".