La calidad de los resúmenes de los artículos publicados en las revistas de enfermería españolas en 2015. Un protocolo de estudio observacional retrospectivo
Bibliographic record
Abstract
Introducción: El resumen es la parte de un artículo científico más consultada por los investigadores en las búsquedas bibliográficas. Puesto que la profesión enfermera se centra en la práctica basada en la evidencia, resulta de gran importancia que los resúmenes de los artículos publicados en revistas de enfermería cuenten con unas pautas de calidad para facilitar la selección de los artículos de interés cuando se realizan búsquedas bibliográficas. El establecimiento de unos requisitos de calidad exige un análisis previo que incluye el concepto y los tipos de resúmenes, las características de los mismos, las recomendaciones de Vancouver en cuanto al resumen y las herramientas para evaluar la calidad de los resúmenes propuestas por otros autores. Objetivos: Este estudio se centra en la evaluación de la calidad de los resúmenes de los artículos publicados en las revistas españolas de enfermería. Metodología: Protocolo para la realización de un estudio observacional retrospectivo para analizar los resúmenes de los artículos publicados en 2015 en las revistas de enfermería que se encuentren indexadas en, al menos, dos bases de datos nacionales y dos internacionales. Conclusión: La realización de este estudio supone un análisis a partir del cual se podría desarrollar una herramienta de estandarización de resúmenes científicos. Así, se mejoraría la calidad de la información recogida por los investigadores.
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 | 0.185 | 0.274 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.005 |
| Bibliometrics | 0.014 | 0.011 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.006 |
| Open science | 0.004 | 0.008 |
| Research integrity | 0.004 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.028 | 0.007 |
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".