BANDERA A CUADROS 1X10 GP CANADA FORMULA 1 CON JOAN VILLADELPRAT
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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
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Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.006 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.005 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.011 | 0.006 |
| Research integrity | 0.001 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.044 | 0.034 |
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 it