Tesis electrónicas de la Universidad de Los Andes: adaptación y uso de la Plataforma Tede
Bibliographic record
Abstract
Uno de los proyectos de gran envergadura de la Universidad de Los Andes (ULA) es la creación de la Biblioteca Digital de Tesis Electrónicas. Su consecución garantiza elevados niveles de interacción entre los actores internos y externos de la ULA a través de la consulta y publicación de la producción científica e intelectual de la Institución. En este artículo se presenta, en particular, la experiencia en la adaptación de la plataforma TEDE para la publicación de tesis electrónicas. La adaptación de la plataforma TEDE se llevó a cabo en tres etapas, a saber: a) Instalación, configuración y prueba de funcionalidad de la plataforma, b) Configuración y pruebas para el caso ULA, y c) Adaptación de la plataforma a la ULA. El resultado de esta adaptación fue una plataforma única que cumple con los requerimientos básicos establecidos para la publicación de tesis electrónicas en la ULA y que se ajusta perfectamente a cualquier institución académica de Venezuela. Muestra de esta experiencia ULA es su implantación en otras universidades nacionales como la Universidad del Zulia (LUZ), la Universidad Simón Bolívar (USB) y la Universidad Nacional Experimental de los Llanos Ezequiel Zamora (UNELLEZ).
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 | 0.003 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.000 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".