Proyecto de catalogación por descriptores en serie de consultas en un archivo de gestión de titularidad pública
Bibliographic record
Abstract
Este informe describe el proceso para la implementación y realización de proyectos de catalogación por descriptores, de la información contenida en documentos de series de expedientes de consultas y respuestas en archivos de gestión de instituciones públicas. Estas consideraciones se abordan con un enfoque sistémico. Después de explicar los primeros resultados obtenidos en la ejecución del proyecto por la empresa Pons Seguridad Vial en una institución de la Administración pública española, el informe concluye con la importancia de discriminar la información clave dentro del gran volumen informativo del que dispone una institución. De esta forma, prima la eficiencia en la recuperación de la información y la rapidez con la que está disponible para su reutilización. También se destacan la trascendencia y potencialidades que brindan las series documentales de expedientes de consultas y respuestas en archivos de gestión para llevar a cabo este tipo de proyectos, que en nada pueden sustituir los procesos archivísticos ordinarios.
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 | 0.013 | 0.037 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.010 | 0.013 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.017 | 0.016 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.027 | 0.007 |
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".