Parque científico y tecnológico de innovación para el agro en la Universidad Nacional Agraria La Molina
Bibliographic record
Abstract
La presente tesis titulada “Parque Científico y Tecnológico de \nInnovación para el Agro” en la Universidad Nacional Agraria La Molina en el \ndistrito de La Molina, tienen como fin otorgar a los usuarios los espacios e \ninstalaciones adecuadas con el equipamiento óptimo para desarrollar las \nprimeras etapas de sus micro y pequeñas empresas relacionadas al rubro de \nBiotecnología para el sector agro. La propuesta involucra infraestructura \nespecializada como talleres, laboratorios, oficinas co-working, sala de \nreuniones y de usos múltiples y residencias, todas estas alineadas a los \nestándares establecidos por el Reglamento Nacional de Edificaciones. \nPara el desarrollo de la propuesta, con el apoyo de representantes de \nla Universidad, se realizó la búsqueda del terreno propicio para la realización \ndel proyecto. Posteriormente, se visitó el lugar para realizar el análisis de \nterreno con la información de los perfiles de suelos, ubicación geográfica, \nzonificación, medidas perimétricas y características topográficas. Paralelo a \nello, y considerando los aspectos legales vigentes, se establecieron las \nposibilidades de financiamiento del proyecto
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 | 0.004 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.032 | 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".