Bibliographic record
Abstract
Este Proyecto nacio en el laboratorio Heron, en la Universidad de Montreal, Canada. La idea era aprender y desarrollar un videojuego desde el principio, para un proposito especifico, examinar y estudiar la cognicion y el razonamiento del paciente mientras juega al videojuego. Reuniones se llevaron a cabo periodicamente con las personas involucradas para alcanzar estos objetivos. Teniendo conocimientos sobre la cognicion y de las habilidades que querian estudiar, ellos me guiaban en el desarrollo. Un entorno 3d fue construido para sumergir al jugador en el videojuego, con algunos ejercicios cognitivos. No era suficiente para probar varias habilidades cognitivas, asi que varios mini juegos se crearon, cada uno buscando una habilidad especifica a examinar. El juego se ubica en un hospital, el paciente es amnesico y tiene que poner a prueba sus habilidades cognitivas. El desarrollo de este juego, Hospital Amnesia, fue complicado al principio, a causa de mi desconocimiento del motor, pero aprendi rapido y aplique lo aprendido al juego. El motor de juego utilizado fue Unity 3d, un software gratis con un gran potencial para desarrolladores independientes. A pesar de disponer de la version pro en el laboratorio, no era necesaria, y encima la version gratis ofrecia la posibilidad de seguir trabajando a mi vuelta, y asi corregir o ampliar lo que el laboratorio necesitara.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.001 |
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".