Análisis bibliométrico de trabajos de grado de Radiología de la Facultad de Odontología de la Universidad de Los Andes, 2009-2019
Bibliographic record
Abstract
El diagnóstico en Odontología es parte fundamental del tratamiento y la radiología como ciencia auxiliar ha otorgado con las radiografías un método complementario para un diagnóstico certero. Es así, como dentro de la FOULA existe la cátedra de Radiología, en la cual se desarrollan Trabajos Especiales de Grado (TEG), por lo que los estudios bibliométricos se hacen necesarios para procesar la información detrás de la investigación científica. Objetivo: Analizar mediante el empleo de indicadores bibliométricos los TEG de pregrado, en el área de Radiología de la Facultad de Odontología de la Universidad de Los Andes (FOULA), 2009-2019. Metodología: Fue analítica, de diseño documental, el material de estudio consistió en 21 TEG de Radiología, la técnica de recolección de datos fue el análisis cuantitativo utilizando un instrumento validado, se usó estadística descriptiva a través de las herramientas de Microsoft Excel. Resultados: Los TEG de Radiología representaron el 4,7% de la producción total en la FOULA y la catedra de Radiología Oral y Maxilofacial tutoreo al 42,86% de esos TEG. No hubo coincidencia en las temáticas abordadas, demostrando diversidad. Se presentó una media de 38 antecedentes y 44 referencias por cada TEG, y el 52% utilizó Vancouver. También, el 52% de los TEG no indicaron el enfoque empleado, aunque el enfoque predominante fue el cuantitativo, empleado en 19 de los 21 estudios. El tipo de investigación fue el descriptivo, y los diseños transversal con el 42,85% y experimental con 23,81%. Por su parte, la técnica de recolección fue la observación (66,66%), y con respecto el análisis de datos, el descriptivo resaltó con 71%. Finalmente, el software SPSS fue el más empleado (38,10%). Conclusión: La producción del área es inferior a otras áreas desarrolladas en los TEG de la FOULA, existe un exceso de errores metodológicos y es necesario mejorar los canales de comunicación entre los tutores y los profesores del Departamento de Investigación de la FOULA. De igual manera, se requiera acordar un criterio equilibrado entre tutores y jurados de los TEG.
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 | 0.008 | 0.042 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.047 | 0.066 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".