Bibliographic record
Abstract
Las malas prácticas o prácticas inadecuadas se presentan en paralelo con el desarrollo de la investigación, de tal forma que en los Requisitos de uniformidad para manuscritos enviados a revistas biomédicas (Normas Vancouver) , publicados por primera vez en 1978, se incluyen definiciones que aluden a estas conductas inadecuadas, en su última edición realizada en 2013 donde se adopta la denominación de Recomendaciones para la realización de informes, edición y publicación de trabajos académicos en revistas médicas se mantienen en su inciso IIID las definiciones y señalamientos sobre ese tipo de prácticas 1; su prevención o erradicación ha dado origen a organismos específicos que tienen como tarea central establecer directrices sobre buenas prácticas para publicaciones , es el caso, a nivel internacional, del Comité de ética para publicaciones (COPE por sus siglas en inglés) fundado en 1997; que ha establecido directrices para buenas prácticas en cada fase de la investigación, relativas a la actuación de los participantes, ya sea autores, revisores o editores, para identificar conflictos de interés; también definen algunas conductas inapropiadas, y se brinda orientación para investigarlas y adoptar sanciones según la gravedad del caso particular.
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 | 0.020 | 0.050 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.018 | 0.026 |
| Scholarly communication | 0.020 | 0.012 |
| Open science | 0.002 | 0.024 |
| Research integrity | 0.010 | 0.012 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 0.002 |
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".