Bibliographic record
Abstract
Recibir por tercera vez, de parte del Consejo Nacional de Acreditación -CNA-, la renovación de la acreditación institucional, exige también nuestro compromiso con la calidad de la educación y la investigación y nos impulsa a plantearnos nuevos retos y metas. Como lo planteó su Santidad, el Papa Francisco, en su reciente charla tipo TED presentada en Vancouver en abril pasado, cuyo tema general era Tú, el futuro; las universidades y quienes trabajamos para que el conocimiento, la investigación y la innovación no se detenga, tenemos una tarea mayor: “Qué maravilloso sería si el aumento de las innovaciones científicas y tecnológicas correspondiese también con una mayor equidad e inclusión social. Qué maravilloso sería si, mientras descubrimos nuevos planetas, descubriésemos las necesidades del hermano y la hermana que orbitan a mi alrededor. Qué maravilloso sería que la fraternidad, esta palabra tan bonita y a veces incómoda, no se redujese solo a la asistencia social, sino que se convirtiese en la actitud básica en las decisiones a nivel político, económico, científico, y en las relaciones entre personas, entre pueblos, y países. Solo la educación en fraternidad, en una solidaridad concreta, puede superar la "cultura del descarte", que no trata solo de alimentos y bienes, sino ante todo de personas marginadas de sistemas tecnoeconómicos, en cuyo centro, sin percatarse, a menudo ya no está más el hombre, sino los productos del hombre…”, dijo el Papa en su intervención.
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 | 0.003 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.004 |
| Open science | 0.003 | 0.003 |
| Research integrity | 0.005 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.413 | 0.263 |
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".