Transferencia y divulgación del conocimiento: \nun estudio preliminar de análisis bibliométrico
Bibliographic record
Abstract
La transferencia del conocimiento presenta etapas metodológicas como producir, transformar, socializar e integrar la información adquirida y aplicable a las necesidades humanas; es un proceso que involucra la participación consciente en la creación de conocimiento, la divulgación del saber por parte del emisor y la adquisición y aplicación de este por parte del receptor. Su interés conceptual es la divulgación del conocimiento científico y tradicional en una población. Por tanto, en este artículo se pretende resaltar la transversalidad conceptual de la transferencia del conocimiento, desde el desarrollo de un análisis de revisión bibliográfica apoyada en la técnica de la bibliometría de 17 artículos debidamente indexados. En la primera fase se seleccionaron los artículos en un periodo de doce años, en el que se analizaron sus indexaciones, países y años de publicación influyentes. En la segunda fase se seleccionó la bibliografía de dichos artículos, relacionada con la temática y que correspondiera a un rango temporal de catorce años. Aquí se desarrolla un análisis de datos representativos como año, país, autores y filiaciones. Este análisis evidencia una mayor influencia en la investigación del concepto por países como Canadá (MacMaster University) y México (Universidad Nacional Autónoma de México y Centro de Investigación en Alimentación y Desarrollo); con una prevalencia de año por publicación entre 2009 y 2014.
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 | 0.023 | 0.103 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.072 | 0.101 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| 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".