Bibliographic record
Abstract
Esta es la primera vez que tengo el honor de escribir la introducción a la memoria anual del Consejo Superior de Investigaciones Científicas, en este caso la correspondiente al último año del segundo milenio de la era cristiana. Ha sido un año rico en acontecimientos importantes para el CSIC. La creación del Ministerio de Ciencia y Tecnología, al cual está adscrita nuestra institución y la publicación del Estatuto del CSIC en el BOE del 2 de diciembre son dos de los más notorios. Aunque hay una tradición consagrada de resaltar algunos de los éxitos más relevantes conseguidos por la institución durante el año, o alguno de los acontecimientos más destacados que la han involucrado, quiero romper pacíficamente con esta tradición y, en fiel reflejo de mi idiosincrasia, referirme brevemente a lo largo de las próximas líneas a varios aspectos del CSIC y de la política científica española que considero que merecen especial atención y, finalmente, reflexionar sintéticamente sobre un tema de especial relevancia para nuestra institución, pero también, sin duda alguna, controvertido, e incluso polémico. \nEl CSIC está formado por algo más de cien centros, estaciones experimentales e institutos. La investigación moderna, en particular la observacional y experimental, requiere unas masas críticas, y una disponibilidad de instalaciones e instrumentos científicos difícilmente alcanzable con esta generosidad numérica. Además, suele ser más fácil justificar la creación de un instituto que dotarlo adecuadamente para que pueda cumplir con los objetivos subyacentes a su creación. Si nos comparamos con instituciones como el National Research Council Canada o la Max Planck Gesellschaft con sus 17 y 78 institutos respectivamente, entenderemos que se está hablando de cosas distintas. El menor tamaño de nuestros institutos exigirá un mayor esfuerzo para competir por proyectos y redes en el VI Programa Marco. La atomización de los grupos de investigación \nno hace sino agravar el problema. \nTener capacidad para atraer a algunos excelentes científicos, españoles o no, con sueldos casi competitivos y ofreciéndoles el entorno mínimo para que su investigación no sufra un descalabro continúa siendo una asignatura pendiente para nuestro sistema. Mientras tanto, y dado el altísimo nivel de competitividad en el que se mueve la investigación hoy en día, algunos de nuestros mejores investigadores continúan recibiendo ofertas del extranjero, a veces casi irrechazables, que, claro está, algunos aceptan. No tenemos en la actualidad instrumentos adecuados para contraofertas con éxito. \nLa investigación se ha hecho compleja: hay que preparar proyectos, gestionarlos, hacer informes, preparar peticiones de equipamiento, dar conferencias, organizar congresos, preparar reuniones con empresas, opinar en los medios, divulgar, dar cursos, organizar el trabajo de investigación, patentar, estar en tribunales y comisiones, participar en mesas redondas, desarrollar nuevos procedimientos e investigar. Este espectro de actividades sólo se puede cumplir satisfactoriamente
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 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 | 0.005 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.005 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".