Consecuencias de la Política de Aseguramiento de Calidad en la Producción Científica de las Universidades Manabitas: un análisis cienciométrico
Bibliographic record
Abstract
El propósito de este estudio es explorar la influencia de la Política de Aseguramiento de la Calidad en la producción científica de las universidades ecuatorianas localizadas en la provincia de Manabí. Se utilizó una muestra de documentos publicados en SCOPUS para obtener una caracterización de su producción científica usando indicadores cienciométricos (número de artículos, distribución de citaciones e índice-h). Los resultados muestran que la producción científica se ha incrementado en número desde la implementación de la política, pero el 47% de los artículos producidos en las universidades de Manabí han recibido cero citas durante el periodo seleccionado. Para efectos de comparación, se ha incluído en el estudio una de las universidades mejor ranqueadas en el país que cuenta solo con el 15% de sus artículos sin citas. El gobierno depende de los resultados de las evaluaciones para definir el presupuesto de las universidades y esta vinculación de la evaluación con el presupuesto contribuye a incrementar las inequidades entre las Instituciones de Educación Superior en el Ecuador. Palabras Clave: calidad de la educación, evaluación de la educación, investigación.
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 | 0.023 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.013 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 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".