Estilos de Citas y Referencias Bibliográficas en Revistas Odontológicas SciELO: Un Elemento Crítico de la Escritura Científica
Bibliographic record
Abstract
Uno de los problemas más comunes en las revistas científicas, es el incumplimiento de los estilos al hacer citas y escribir las referencias bibliográficas, debido al descuido o bien al desconocimiento de los diferentes sistemas existentes y sus características. El objetivo fue revisar los estilos de citas y referencias utilizados por revistas odontológicas indexadas en la red SciELO, con el fin describir los más utilizados y evidenciar las diferencias existentes entre las revistas. Fueron revisados 100 artículos pertenecientes a 20 revistas diferentes, seleccionados aleatoriamente por afijación proporcional. El estilo más utilizado para las citas y referencias bibliográficas correspondió al sistema Vancouver. Sólo una revista, International Journal of Odontostomatology publica sus artículos bajo el sistema Harvard. Estos estilos sirven como un sello de las revistas, pero constituyen una carga de trabajo adicional significativa, ya que la atención a los detalles que se requieren para asegurar que las citas y referencias se ajusten a los estilos individuales de las revistas es fundamental. Cualquiera sea el estilo de la revista, es importante utilizarlo de una manera consistente. La responsabilidad de la exactitud en las citas y referencias bibliográficas es de los autores, por lo que deben preocuparse de ello al redactar el artículo, en su revisión final previo al envío, así como en las pruebas de imprenta.
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 | 0.137 | 0.318 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.050 | 0.062 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.017 |
| Scholarly communication | 0.028 | 0.021 |
| Open science | 0.006 | 0.010 |
| Research integrity | 0.004 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".