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Record W4301180977 · doi:10.56891/ajp.v5i1.308

El Informe de Investigación Científica en las Ciencias Sociales

2022· article· es· W4301180977 on OpenAlexaboutno aff
José Mario Ochoa-Pachas, Luis Ángel Espinoza Pajuelo

Bibliographic record

VenueACTA JURÍDICA PERUANA · 2022
Typearticle
Languagees
FieldBusiness, Management and Accounting
TopicBusiness, Education, Mathematics Research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesLexicographyPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Existen una variedad de formatos para la presentación de los informes finales de una investigación científica en el campo de las ciencias sociales. Muchos tesistas confunden el proyecto con el informe final y no perciben que entre el proyecto que se escribe y redacta en futuro y el informe que se suele redactar en pasado, existe un puente que se denomina ejecución del proyecto de investigación. Una vez que se aprueba el proyecto de investigación, generando que la universidad emita una resolución de aprobación o de inscripción o simplemente le indican verbal o por escrito que puede ejecutar el proyecto de investigación. Las universidades peruanas tienen diferentes guías, reglamentos, formatos, estructuras para la presentación de estos reportes, empleando diversos estilos de redacción, siendo el más común el APA sexta o séptima edición; también pueden emplear el Vancouver, IEEE, ISO-690, Chicago, Harvard, MLA, Turabian, entre otros. Asimismo, los márgenes, tipo de letras, dedicatorias, agradecimientos, índice general, índice de tablas, índice de figuras, resumen, Abstract se presentan de acuerdo a los requerimientos de la misma institución universitaria. El presente documento presentará el desarrollo del reporte final basado en dos triadas: la primera, basada en el marco teórico, tiene los siguientes acápites, problemas, hipótesis y objetivos, complementados por justificación y delimitación; la segunda triada, sustentada en el diseño, tiene las siguientes partes, método, técnicas, e instrumentos, complementados por la recolección de datos, el procesamiento de datos, discusión, conclusiones, recomendaciones, referencias y anexos.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.041
metaresearch head score (Gemma)0.087
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMetaresearch
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: Reporting · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: Theoretical or conceptual
GenreCandidate signal: Methods · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.959
Threshold uncertainty score0.219

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0410.087
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0120.017
Science and technology studies0.0080.021
Scholarly communication0.0390.023
Open science0.0030.010
Research integrity0.0070.009
Insufficient payload (model declined to judge)0.0300.011

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.

Opus teacher head0.050
GPT teacher head0.308
Teacher spread0.258 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

Study designTheoretical or conceptual
DomainReporting
GenreMethods

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".

Quick stats

Citations2
Published2022
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