Relevancia de las referencias bibliográficas en artículos de revistas médicas
Bibliographic record
Abstract
Las referencias bibliográficas son un componente importante de todos los manuscritos científicos. Los autores son responsables de la exactitud de las referencias y deben seguir los requerimientos internacionales de estilo adoptados por la revista a la cual el manuscrito será enviado a publicación. La Revista Chilena de Enfermedades Respiratorias sigue los "Requerimientos Uniformes" establecido por el Grupo de Editores Médicos de Vancouver. Los autores deben hacer una adecuada selección de las referencias, proporcionando citas directas de las fuentes originales de investigación que tengan estrecha relación con los contenidos del manuscrito. Los errores más comunes en las referencias son: a) excesivo número de referencias irrelevantes; b) omisión de artículos importantes; c) declaración de prioridad errónea en comunicar un resultado. Se recomienda evitar usar resúmenes de congresos como referencias, a menos que hayan sido publicados en los últimos tres años. Al usar referencias electrónicas se debe indicar: "disponible en", el sitio web y la fecha de acceso. En los países en desarrollo la visibilidad internacional de sus revistas puede mejorar si se incluyen como referencias comunicaciones previas publicadas en estas revistas nacionales.
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 | 0.101 | 0.487 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.004 |
| Bibliometrics | 0.037 | 0.029 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.030 | 0.017 |
| Open science | 0.004 | 0.008 |
| Research integrity | 0.005 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.026 | 0.009 |
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".