Revisión y análisis de la información de los certificados de emisión por prueba dinámica y visto bueno por protocolo de Montreal aprobados en 2009 en el MAVDT, conforme a la resolución 910 del 5 de junio de 2008.
Bibliographic record
Abstract
El siguiente trabajo de pasantía describe la revisión y análisis de la información de los certificados de emisión por prueba dinámica y visto bueno por protocolo de Montreal, realizada en el Ministerio de Ambiente, Vivienda y Desarrollo Territorial. La primera parte del trabajo fue consolidar una base de datos de los CEPD aprobados en el año 2009, que contiene información sobre: identificación del vehículo, de la prueba realizada, el nivel de emisiones de diferentes contaminantes, del tipo de combustible y de la información exigida en el artículo 28 de la resolución 910 del 5 de junio de 2008. Posteriormente se realizó un análisis con ayuda de la estadística descriptiva de Excel y SPSS, que permitiera correlacionar variables técnicas del vehículo automotor con los valores de emisión de los contaminantes que se registraron en los resultados de la prueba dinámica en el vehículo prototipo evaluado, determinar la frecuencia de las tecnologías vehiculares que ingresaron al país y finalmente, algunas recomendaciones de los criterios técnicos de la selección del banco dinamométrico para el país.
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 | 0.042 | 0.056 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.003 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.004 |
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".