El desarrollo de un centro virtual de la ciencias nacido en Costa Rica
Bibliographic record
Abstract
Este artículo expone la experiencia de la Fundación CIENTEC, en Costa Rica, con la evolución de un sitio web de divulgación y aprendizaje de las ciencias, la matemática y la tecnología, inicialmente creado como un apoyo al trabajo presencial de esta organización privada de interés público, que inesperadamente cambia para tornarse en un �Centro Virtual de Ciencias�, con una dinámica propia (www.cientec.or.cr). El avance del portal se expone desde múltiples ópticas: la visión técnica del diseño, para las capacidades y las herramientas del usuario promedio, pasando por una perspectiva de la generación de los contenidos, que involucra estrategias no convencionales y a los colaboradores externos, hasta la interconexión con otras instituciones y plataformas, que permiten la creación, exposición e intercambio de productos en otros formatos. Un proceso que pasa de la concepción unidireccional, descrita por Drumsgoole (2006), de la Web 1.0 al nuevo modelo en red Web 2.0. En el marco de la �Declaración de Toronto�, el portal de CIENTEC se ubica entre las estrategias que facilitan la creación de comunidades virtuales y físicas, amplía los espacios de aprendizaje y discusión de los ciudadanos y sirve de apoyo para enfrentar los retos locales y globales, con conocimiento e inventiva.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".