Gaceta Sanitaria en 2019. Trabajando para mejorar la eficiencia en la publicación científica
Bibliographic record
Abstract
Como cada año, presentamos el informe de la actividad realizada por el equipo editorial a lo largo de 2019, así como los datos de desempeño de la revista. El documento permite analizar los avances y las áreas de mejora de la revista, así como los logros más relevantes que fueron alcanzados.\n\n\t\t\t\t Este año queremos destacar los progresos realizados en la implementación de medidas para mejorar la eficiencia y la integridad en la publicación científica, en el marco de la iniciativa REWARD, que tendrán como resultado la renovación de las normas para autores y autoras en 2020. Además, durante 2019 se dio continuidad a la iniciativa comenzada en 2017 de realizar solicitudes de artículos sobre áreas específicas de interés. Así, el pasado año se solicitaron artículos en relación con los efectos de la Gran Recesión y las políticas de austeridad en la salud de la población, que serán publicados a lo largo del año 2020 una vez hayan completado los procesos de evaluación.
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 | 0.008 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".