Herramienta informática para evaluación de datos antropométricos
Bibliographic record
Abstract
Se comparte la versión 2025 en español de una herramienta informática para evaluar la composición corporal y la maduración somática en versiones española e inglesa para uso de investigadores, profesionales y otras partes interesadas. Las fórmulas se basan en el protocolo de consenso GREC para el somatotipo de Carter y Heath y la maduración de la velocidad pico de altura (PHV) de Mirwald. Se presenta un enfoque novedoso para caracterizar las fases sensibles con una adaptación propia, que aún no se ha publicado. Se solicita el respeto de los derechos morales en la cita respectiva con DOI o el reconocimiento de su uso.La plantilla Excel tiene macros; por lo tanto, debe habilitarlas para utilizarla.También puede añadir el logotipo de su organización en la esquina superior derecha.Le deseamos mucho éxito en su trabajo y esperamos que disfrute utilizando la herramienta.Citación recomendadaAPALozada-Medina, J. L. (2025). Herramienta informática para evaluación de datos antropométricos (1). OICAFD. https://doi.org/10.6084/m9.figshare.28915988.v1VancouverLozada-Medina JL. Herramienta informática para evaluación de datos antropométricos [Internet]. OICAFD; 2025 [cited 2025 May 1]. Available from: https://figshare.com/articles/software/Herramienta_inform_tica_para_evaluaci_n_de_datos_antropom_tricos/28915988?file=54137291para más estilos buscar citación en reference manager o usar las recomendadas en la pestaña superior izquierda
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 | 0.037 | 0.119 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.009 | 0.009 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 0.010 |
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".