Bibliographic record
Abstract
Se presenta una descripción del portal de revistas científicas SciELO y del identificador DOI a través de su alcance, año de creación, historia, administración, normativa, estructura, ISBN-A y fuentes de consulta. Se brinda información acerca de la aplicación del DOI en las citas bibliográficas: en los estilos APA y Vancouver y en las normas ISO 690 (ISO, 2010) y ABNT 6023 (ABNT, 2002). El trabajo se propuso explorar el grado de implementación del DOI en las revistas científicas disponibles en SciELO, identificar el lugar de visualización del DOI, conocer la cantidad de editores según el prefijo DOI, determinar la cantidad de títulos de revistas que incluyen en el sufijo el código ISSN e identificar grado de aplicación del DOI en los estilos y en las normas de citas bibliográficas disponibles dentro de SciELO. Se aplicó una metodología descriptiva donde los datos fueron recolectados a través de la observación directa de las páginas web de las 898 revistas vigentes disponibles entre los meses de diciembre de 2012 y enero de 2013 en el portal SciELO. Se concluye que: menos del 50de los países que conforman SciELO en la actualidad están empleando el DOI en sus publicaciones; el código se visualiza fundamentalmente en los archivos HTML; sólo 30 de los 929 editores lo implementaron y que en la mayoría de los casos se incluye el ISSN dentro del sufijo del identificador y que, si bien SciELO utiliza el DOI en la totalidad de las citas de sus artículos, no lo hace en forma estricta tal como lo establecen las normas y los estilos
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 | 0.010 | 0.039 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.015 | 0.020 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.019 | 0.020 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.027 | 0.011 |
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".