BANDERA A CUADROS 1X10 GP CANADA FORMULA 1 CON JOAN VILLADELPRAT
Bibliographic record
Abstract
¡¡¡Bienvenidos a un nuevo episodio de BANDERA A CUADROS!!! En esta ocasión vamos a contar con un invitado de lujo para comentar el GP de CANADA y hablarnos en general de esta temporada de Formula1, ni más ni menos que el gran Joan Villadelprat, quien ha trabajado a lo largo de 30 años en la Fórmula 1 como parte de los equipos técnicos de las escuderías de Fórmula 1, McLaren y Tyrrell. Fué jefe de mecánicos en Ferrari entre 1987 y 1989, formó parte del staff de dirección de Benetton entre 1993 y 1999, ganando campeonatos y fué director general de Prost Grand Prix en 2000 y 2001. Durante este tiempo en la Fórmula 1 acumula un total de cinco campeonatos del mundo de pilotos y 3 de constructores. Además ha realizado colaboraciones en radio, prensa y televisión en medios como TVE, Catalunya Ràdio, Car & Driver, Diari Sport, El Diario Vasco, El País, y como comentarista en Telecinco, y durante la temporada 2009 fue el analista técnico de las retransmisiones de Fórmula 1 que realizó TV3 para Cataluña. A partir de la temporada 2014 es comentarista técnico de Movistar Fórmula1 en las retransmisiones que realiza de los GP hasta 2016. Repetirá en el programa Xavier Gázquez, director de Graining.es que también nos dará su punto de vista de la carrera en Canadá. Como siempre, los directores del podcast Julio Romero y Ángel Castillo, esperamos que disfrutéis de este episodio con invitados tan ilustres y le déis a Me Gusta en IVOOX, lo compartáis en las redes sociales y si sois de Apple, que nos dejéis una reseña positiva en ITUNES. Os esperamos en https://www.graining.es/ con mejor información sobre la Formula 1. Medios de contacto: Facebook: https://facebook.com/banderaacuadrospodcast Twitter: Bandera a Cuadros: @cuadrosbandera Ángel Castillo: @acastillomarcos Julio Romero: @ilovecoches Joan Villadelprat: @JVilladelpratF1 Xavier Gàzquez: @xavigazquez Graining: @graining_es
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 | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.120 | 0.018 |
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".