Bibliographic record
Abstract
La bibliometría es la ciencia que estudia con una metodología de raíz estadística las formas de producción, contenidos, difusión y efectos (principalmente en términos de impacto) de las publicaciones. El mayor interés de la bibliometría (o cienciometría, si la restringimos a las publicaciones académicas) reside en que permite estudiar grandes volúmenes bibliográficos de modo empírico, alcanzando así retratos sistemáticos de la evolución y estado de la cuestión de disciplinas científicas de un modo que un investigador individual no podría elaborar basándose únicamente en sus propias lecturas. Los principales objetos de estudio de la bibliometría son la evolución de un campo de estudio, las tendencias actuales, los ejes temáticos y metodológicos, la productividad, los parámetros de autoría —tanto individual como institucional o nacional— y el impacto en términos de citas y repercusión en Internet. Esta entrada presenta brevemente la bibliometría en su conjunto. Se detiene en especial en sus principales objetos de estudio, así como en sus potencialidades y limitaciones, para después centrarse en sus herramientas metodológicas —fundamentalmente cuantitativas y estadísticas— y concluir con un retrato de su aplicación a los estudios de traducción hasta 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 | 0.003 | 0.024 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.019 | 0.035 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.006 |
| Open science | 0.003 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.218 | 0.124 |
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".