Bibliographic record
Abstract
MÓDULO 1. Introducción 1. Presentación del módulo 2. Conocer algunos conceptos básicos 2.1. Qué es una cita 2.2. Qué son las referencias bibliográficas 2.3. Qué es una bibliografía 3. Formatos bibliográficos más utilizados 3.1. APA 7ª ed. 3.2. IEEE 3.3. MLA 3.4. UNE-ISO 690-2013 3.5. Vancouver 4. Gestores bibliográficos MÓDULO 2. Gestor bibliográfico Zotero 1. Presentación del módulo 2. Zotero. 2.1. Historia 2.2. Características 2.3. Funcionamiento 3. Primeros pasos antes de utilizar Zotero 3.1. Crear una cuenta en Zotero 3.2. Instalar Zotero en tu ordenador 3.3. Instalar el conector de Zotero 3.4. Instalar el plugin para el procesador de textos 3.5. Videotutorial: primeros pasos MÓDULO 3. Gestor bibliográfico Zotero 1. Presentación del módulo 2. Incorporar registros 2.1. Añadir referencias por medio de identificadores 2.2. Añadir referencias mientras navegamos 2.3. Añadir referencias manualmente 2.4. Visualización de datos 3. Incorporar textos completos 3.1. Opciones de edición de textos 4. Organizar nuestras referencias 4.1. Gestión de carpetas 4.2. Etiquetas 4.3. Revisiones: Revisión de metadatos, duplicados y elementos sin archivar 5. Otras funcionalidades 5.1. Notas 5.2. Búsqueda simple y avanzada 5.3. Exportación de datos 5.4. Sindicación de contenidos: canales 5.5. Grupos MÓDULO 4. Procesadores de texto y Zotero 1. Presentación del módulo 2. Pasos previos 3. Zotero y Microsoft Word 4. Zotero y OpenOffice Writter 5. Zotero y Google Docs 6. Conservar las citas de Zotero al cambiar de procesador de textos MÓDULO 5. Recursos de interés 1. Presentación del módulo 2. ZoteroBib 2.5. Almacenamiento y privacidad de ZoteroBib 2.6. Cómo usar ZoteroBib 3. Zotero iOS 4. Trasladar referencias desde otros gestores 4.1. Trasladar referencias desde Mendeley 4.2. Trasladar referencias desde otros gestores 5. Novedades de Zotero: versión 7.0
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 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.009 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.120 | 0.066 |
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".