Estilo Vancouver para a área de saúde
Bibliographic record
Abstract
Na grande área de saúde, um número significativo de periódicos adota o estilo Vancouver ou normas de Vancouver como padrão de normalização para submissão de artigos. Com o intuito de facilitar a compreensão e uso das regras que compõem esse estilo, por parte de estudantes e pesquisadores que pretendam submeter seus trabalhos aos periódicos da área de saúde, este e-book vem colaborar com exemplos de referências e citações baseadas no Citing Medicine: The NLM style Guide for Authors, Editors and Publishers, e nas recomendações do International Committee of Medical Journals Editors (ICMJE), duas obras que estão nos fundamentos do estilo Vancouver. A construção do presente e-book foi motivada a partir da vivência das autoras (bibliotecárias lotadas na Seção de Atendimento ao Usuário da Biblioteca de Ciências da Saúde da UFC) com a normalização bibliográfica. As mesmas perceberam a necessidade de disponibilizar um material para orientar o público que elas atendem, predominantemente estudantes e pesquisadores em ciências da saúde, no uso do estilo Vancouver. Ao leitor em potencial desta obra aconselha-se que, ao submeter seu trabalho para um periódico científico que adote o estilo Vancouver como padrão de normalização, esteja atento às possíveis adaptações e convenções que estão estabelecidas nas diretrizes do próprio periódico, haja vista que o estilo Vancouver pode conter algumas variações entre os periódicos da área. Desta forma, deve-se consultar o site de cada revista no que se refere às diretrizes para os autores e seguir as recomendações contidas para a submissão.
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 | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.035 | 0.006 |
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".