Análisis y caracterización de técnicas para el filtrado de contenidos digitales en el acceso a internet y las nuevas tecnologías
Bibliographic record
Abstract
En el primer capítulo se describen los inicios del análisis de contenido y las características bajo las cuales se desarrolló este concepto. También se hace un recorrido sobre el origen de Internet ya que en este proyecto se utilizar este entorno para estudiar una solución de contenidos web.\n\t\t\t\t El segundo capítulo se centra en el ámbito de aplicación del análisis de contenidos y las técnicas sencillas en las que basar el análisis de páginas web. Se finaliza describiendo una arquitectura básica genérica de un sistema de filtrado de contenidos web aplicado a las nuevas tecnologías e Internet.\n\t\t\t\t En el tercer capítulo se describe el entorno de pruebas sobre el que se ha desplegado e instalado un filtro de contenidos básico. Esta plataforma servirá para realizar alguna evaluación básica del sistema.\n\t\t\t\t En el cuarto capítulo, se muestra un caso de uso para una solución de filtrado de contenidos.\n\t\t\t\t En el quinto capítulo, se detalla la planificación del proyecto a partir de la cual se ha realizado el presupuesto general de los costes asociados a él. Incluye un desglose de las tareas realizadas y el tiempo invertido en cada una.\n\t\t\t\t En el sexto capítulo, se presentan las conclusiones finales alcanzadas así como las futuras líneas de trabajo a seguir para completar un solución de filtrado de contenidos digitales en el acceso a Internet y las nuevas tecnologías.\n\t\t\t\t Por último, al final del documento se han incluido una serie de anexos con información añadida como un glosario de acrónimos y términos, la bibliografía y algunos detalles sobre los elementos utilizados durante la realización de las pruebas.
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 | 0.005 | 0.019 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.008 | 0.009 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.003 |
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".