Bibliographic record
Abstract
Inuit Fundación nace en 2016 como pionera en el desarrollo del venture philanthropy en España, proponiendo una \nnueva manera de gestionar la filantropía, creando una cultura de donación responsable entre los financiadores y una cultura de gestión empresarial de las entidades sociales. Con esta visión crea el primer fondo filantrópico de impacto social en España e impulsa la puesta en marcha de los contratos de impacto social; además, plantea la medición del impacto social como área estratégica y transversal a la actividad de la Fundación. Los proyectos sociales participantes del fondo filantrópico de inuit Fundación contribuyen al cambio social en los ámbitos de la inclusión, la educación, el empleo y el desarrollo sostenible. inuit Fundación ofrece a las entidades sin ánimo de lucro que administran estos proyectos apoyo en capacitación y asesoramiento para fortalecer sus capacidades de gestión. Además, inuit Fundación está especializada en contratos de impacto social, como gestor de un proyecto público-privado entre administraciones públicas, inversores sociales y proveedores de servicios, con el objetivo de financiar de forma eficaz proyectos sociales de alto impacto a través de un contrato de pago por resultados.
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 | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.106 | 0.015 |
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".