Entrevista con Dña. Eloisa Del Pino Matute
Bibliographic record
Abstract
Dada la importancia y el papel fundamental de la Ciencia y la investigación en nuestro país, los avances que vienen experimentando las muy diversas disciplinas, la actual integración europea de las universidades y centros de investigación, así como la situación y dificultades de nuestros científicos jóvenes, el rol del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) viene siendo y va a ser determinante en el devenir de la Ciencia en nuestro país, y es por ello que la revista Encuentros Multidisciplinares, con el ánimo de dar a conocer en mayor medida el presente y el futuro de este organismo, al que pertenecen un gran número de centros de investigación de muy distintas disciplinas y ramas del conocimiento, ha realizado esta entrevista a Dña. Eloísa del Pino, actual Presidenta del CSIC. Eloísa del Pino es Doctora en Ciencia Política. Sus áreas de investigación son la reforma comparada de la Administración y la gestión pública, la reforma de las políticas sociales y el Estado de Bienestar, y viene dirigiendo la Revista Gestión y Análisis de Políticas Públicas (GAPP) del INAP. Además, ha sido investigadora visitante en centros como: la Universidad de Oxford; el Centre d’Études et de Recherche sur la Vie Locale (Burdeos), la School of Social Policy and Social Research (Universidad de Kent); School of Political Studies (Universidad de Ottawa); así como profesora invitada en la Pontificia Universidad Católica del Ecuador. Además, fue Subdirectora de Análisis Institucional, División de Evaluación de Gasto Público de la AIReF. dirigió el Observatorio de Calidad de los Servicios en la Agencia de Evaluación de las Políticas y Calidad de los Servicios (AEVAL), y fue Directora del Gabinete de la Ministra de Sanidad, Consumo y Bienestar Social
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 | 0.012 | 0.035 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.010 |
| Open science | 0.002 | 0.008 |
| Research integrity | 0.005 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.042 | 0.008 |
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".