Análisis de las publicaciones cientÃficas sobre olimpismo hasta 1996: materias, evolución, idiomas y tipos de publicación
Bibliographic record
Abstract
Analizamos las publicaciones científicas sobre Juegos Olímpicos para establecer la singularidad de sus características en relación a las materias de estudio, volumen, nivel, evolución, idiomas y tipos. Utilizamos la base de datos SPORT, de la Asociación Internacional de Información Deportiva (IASI) y del Canadian Sport Information Resource Centre (SIRC). Este análisis nos permite establecer diferencias entre las ciencias aplicadas al estudio del olimpismo y de las ciencias del deporte en general. Sorprende, en primer lugar, que el la década de 1970, el número de trabajos científicos se incrementa 16,7 veces. Es el mayor incremento entre décadas. Sin embargo el nivel es más bajo que previamente. El volumen de publicaciones mayor, con respecto al olimpismo lo presentan las materias de Administración, Historia, Asociaciones y Comités, Instalaciones deportivas, Biografías, Filosofía, Política y Medios de comunicación; aunque las materias más específicas del olimpismo son Asociaciones y Comités, Cultura, Política, Medios de comunicación, Filosofía, Economía y Administración. Hasta 1996, los Juegos a los que se había dedicado el mayor número de publicaciones fueron los de Calgary (Juegos de Invierno de 1988), con el 12 % del total de las publicaciones sobre olimpismo. Le seguían Montreal (1976), Moscú (1980) y Barcelona (1992). De entre los Juegos anteriores a 1970, son objeto de mayor número de publicaciones los de Berlín de 1936, Atenas 1896, México 1968, Los Ángeles 1932.
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 | 0.016 | 0.024 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.020 | 0.039 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".