Normas para referenciar la bibliografía consultada en los trabajos de investigación
Bibliographic record
Abstract
Los trabajos de investigación hacen referencia a documentos, libros, artículos u otros recursos de información publicados, los cuales forman las listas de referencias bibliográficas que acompañan a estos trabajos. Así pues cuando se cita un documento no solamente es necesario que éste sea fácilmente identificable y accesible a través de los datos bibliográficos reseñados, sino que, además, todas las referencias deben ser coherentes entre sí siguiendo un modelo común de uniformidad. El número de estilos de citación va desde los más comunes, como el estilo Vancouver o APA, hasta otros como el estilo ISO 690, Harvard, MLA, Turabian o Chicago. En este artículo pretendemos proporcionar herramientas que faciliten el manejo, organización y presentación de las referencias bibliográficas de diferentes clases de documentos, señalando las características particulares y estructura de tres estilos: Vancouver, APA e ISO 690. El objetivo de este documento es servir de ayuda a la hora de citar y componer la bibliografía del Trabajo Fin de Grado, así como para todos aquellos que se inician en el mundo de la investigación y en la realización de trabajos científicos, incrementando de este modo la calidad de los mismos.
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 | 0.149 | 0.272 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.018 | 0.020 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.024 |
| Scholarly communication | 0.047 | 0.024 |
| Open science | 0.005 | 0.013 |
| Research integrity | 0.006 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.003 |
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".