Lecciones aprendidas de COVID-19 Combate aplicable al cambio climático
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
La pandemia de Covid-19 desencadenó una emergencia médica mundial en marzo de 2020, poniendo de manifiesto que no es sólo una preocupación para los sistemas sanitarios, sino también un reto que afecta a todos los segmentos de la sociedad. La comunidad científica internacional sugiere que las pandemias pueden producirse con mayor frecuencia y con intervalos más cortos en el futuro. Por consiguiente, la prevención y la cooperación internacional no son meras opciones, sino necesidades absolutas. La urgencia y la rapidez de la acción son tan cruciales como la necesidad de movilizar recursos a gran escala.Este libro pretende analizar la relación entre la pandemia de Covid-19 y el cambio climático. En concreto, explora el grado de impacto de Covid-19 en el cambio climático y examina las posibilidades de respuesta de las autoridades competentes mediante políticas adecuadas para hacer frente al cambio climático. Estas ideas se extraen de las lecciones aprendidas durante el primer año de lucha contra la pandemia.
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.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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