De la tecnocracia a la equidad y la sustentabilidad: por otra ciencia abierta
Bibliographic record
Abstract
Fue por medio de los estudios sobre softwares de periódicos científicos que Juan Pablo Alperin comenzó a desarrollar investigaciones sobre la comunicación científica, principalmente en relación a la temática de acceso abierto y su cuestión más amplia que envuelve la ciencia abierta. En entrevista con la Reciis, el profesor e investigador argumenta que es preciso pensar en cómo abrir el acceso al conocimiento y no apenas garantirlo. En ese sentido, la reflexión sobre cómo hacer ciencia abierta promueve discusiones para tornar el sistema de investigación científica con más equidad y más colaborativo. El profesor comenta sobre los efectos positivos y los desafíos que la pandemia de covid-19 promueve en relación a la comunicación científica. Alperin destaca iniciativas en la América Latina volcadas a una ciencia más democrática y reafirma la necesidad de defender una ciencia abierta que interrogue su modo de actuar, siendo con eso, menos tecnocrática. Juan Pablo Alperin es profesor asociado de la Simon Fraser University.
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 | 0.014 | 0.026 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.019 |
| Scholarly communication | 0.020 | 0.015 |
| Open science | 0.002 | 0.008 |
| Research integrity | 0.004 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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; 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".