Análisis bibliométrico de trabajos especiales de grado de periodoncia de la Facultad de Odontología de la Universidad de Los Andes
Bibliographic record
Abstract
La Periodoncia, es una rama importante de la odontología que tiene mucha relevancia en las áreas de docencia e investigación, en esta última sus publicaciones finales pueden ser estudiadas desde el punto de vista bibliométrico para medir sus características de publicación. El objetivo fue identificar el comportamiento de indicadores bibliométricos de los trabajos especiales de grado de grado (TEG) de Periodoncia de la Facultad de Odontología de la Universidad de Los Andes (FOULA) 2017-2019. Para esta investigación de diseño documental, el material de análisis de estudio estuvo conformado por la totalidad de los TEG relacionados con el área de Periodoncia entre 2009 y 2019.Se encontró que de los 447 TEG el 14.77% pertenecieron al área de periodoncia, prevalecieron el tipo de investigación descriptiva (53.85%), los diseños experimental y transversal, el enfoque cuantitativo (39.45%) y el autor más usado fue Hernández et al. y el aparato critico fue Vancouver. Tuvo un promedio de antecedentes de 15.47 por cada TEG y de referencias de 61.48 por cada TEG. La técnica de recolección de datos fue la observación y la técnica de análisis de datos fue la estadística descriptiva con la inferencial (46.97%), siendo la prueba chi cuadrado y T de Student (16.13%) las más usadas en la inferencial; el software más utilizado fue SPSS (48.48%). Se concluye que existió una importante cantidad de errores metodológicos en los trabajos, se debe establecer una mejor comunicación entre los tutores, jurados y profesores del Departamento de Investigación de la FOULA.
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
Direct model labels (unvalidated)
Per-model category and study-design labels from the labeling rounds. They are machine output, unvalidated, and the disagreement between models ships as data. No study design here is MEDLINE-validated yet.
| Model arm | Categories | Study design | Confidence |
|---|---|---|---|
| gemma | Bibliometrics Domain: not available · Genre: Empirical About the Canadian research system: no · About a Canadian topic: no | Observational | low |
| gpt | Bibliometrics Domain: not available · Genre: Empirical About the Canadian research system: no · About a Canadian topic: no | Observational | high |
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 | 0.012 | 0.048 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.047 | 0.077 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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, unvalidatedLabeled directly by 2 models reading the full record.
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".