Bibliographic record
Abstract
La bibliometria és la ciència que estudia amb una metodologia de tipus estadístic les formes de producció, continguts, difusió i efectes (principalment en termes d’impacte) de les publicacions. L’interès principal de la bibliometria (o cienciometria, si la restringim a les publicacions acadèmiques) resideix en què permet estudiar grans volums de bibliografia empíricament, bo i obtenint retrats sistemàtics de l’evolució i l’estat de la qüestió de disciplines científiques d’una manera que un investigador individual no podria elaborar basant-se únicament en les seves pròpies lectures. Els objectes d’estudi principals de la bibliometria són l’evolució diacrònica d’una àrea de coneixement, les tendències actuals, els eixos temàtics i metodològics, la productivitat, els paràmetres d’autoria —tant individual como institucional o nacional— i l’impacte en termes de citacions i repercussió a Internet. Aquesta entrada presenta breument la bibliometria en el seu conjunt. Se centra, en especial, en els seus principals objectes d’estudi, així com en el seu potencial i limitacions, repassa les eines metodològiques —fonamentalment quantitatives i estadístiques— i conclou amb un retrat de la seva aplicació als estudis de traducció fins al 2019.
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 | 0.004 | 0.026 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.020 | 0.037 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.018 | 0.008 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.207 | 0.111 |
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".