Estudio bibliométrico de los trabajos especiales de grado de operatoria dental defendidos en la Facultad de Odontología, 2005-2017
Bibliographic record
Abstract
La Operatoria Dental es la disciplina odontológica que enseña a prevenir, diagnosticar y curar enfermedades, restaurar lesiones y alteraciones o defectos que puede sufrir un diente; forma parte de la carrera universitaria de Odontología y constituye un área científica para el desarrollo del Trabajo Especial de Grado (TEG), el cual puede ser analizado a través de la bibliometría. El objetivo del presente estudio fue identificar el comportamiento de indicadores bibliométricos de los trabajos especiales de grado de pregrado de Operatoria Dental de la Facultad de Odontología de la Universidad de Los Andes (FOULA) periodo 2005-2017. La investigación fue descriptiva, de diseño documental. El material de análisis, estuvo conformado por los TEG de pregrado de Operatoria Dental de la FOULA en físico y digital de la biblioteca, el consejo técnico y la base de datos del Departamento de Investigación de la FOULA durante el periodo 2005-2017. De 56 TEG del área de Operatoria, se realizaron 4 trabajos por año, las citas Vancouver se presentaron en un 63%, con un promedio de 60 referencias por TEG, predominio del tipo de investigación descriptiva con 28% y diseño experimental con 88%; la técnica de recolección destacada fue la observación con 21% y el análisis de datos descriptivos ANOVA con 36 menciones.
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 | 0.005 | 0.028 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.040 | 0.061 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
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".