Recursos digitales para la representación de cuerpos en axonometría ortogonal y oblicua: Aprendizaje de la asignatura de formación básica‘Expresión Gráfica’ en los Grados de Ingeniería
Bibliographic record
Abstract
[SPA] El objetivo de esta comunicación es desarrollar conceptos de asignaturas propias del área de Expresión Gráfica en la Ingeniería dentro de los Grados de Ingeniería mediante recursos digitales, tras detectar problemas de comprensión de conceptos en el alumnado. En concreto, se ha desarrollado la metodología de representación de cuerpos en el sistema perspectivo de representación más utilizado como es la axonometría, tanto ortogonal como oblicua, obteniendo como resultados recursos docentes en formato digital para su difusión en plataformas E-Learning. Particularmente, se han implementado paso a paso y para un mismo cuerpo, los 3 métodos de representación gráfica para la obtención de una perspectiva axonométrica tanto ortogonal como oblicua: el método de graduación de los ejes axonométricos, el de obtención de los ángulos que forman los ejes axonométricos con Plano del Cuadro o plano de proyección, y el de abatimiento y traslación de los planos coordenados.
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 | 0.002 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.003 |
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".