Visualizar las redes de conocimiento: el caso Glass Cast
Bibliographic record
Abstract
El propósito de este artículo es presentar Glass Cast, una interfaz para la visualización de redes de conocimiento, la cual podría considerarse como un ejemplo del involucramiento de diseñadores profesionales desde la conceptualización de visualizaciones específicamente para humanidades digitales. La visualización de redes de conocimiento está basada en relaciones explícitas e implícitas entre documentos de una base de datos. Dichas relaciones están determinadas por parámetros tales como autoría, tiempo, tema, disciplina u otras, de acuerdo con el criterio y deseos del investigador. Los datos son adquiridos a partir de reportes creados dentro de Zotero, el conocido administrador de referencias libre. La interfaz funcional completa puede ser descargada desde el repositorio GitHub, aunque está abierta a cambios, adaptaciones y mejoras tanto por el equipo original de desarrollo como por cualquier otra parte interesada.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.004 |
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 teacher head, 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".