Análisis de las publicaciones científicas sobre olimpismo hasta 1996: materias,evolución, idiomas y tipos de publicación
Bibliographic record
Abstract
Analizamos las publicaciones científicas sobre Juegos Olímpicospara establecer la singularidad de sus características en relación alas materias de estudio, volumen, nivel, evolución, idiomas y tipos.Utilizamos la base de datosSPORT, de la Asociación Internacional deInformación Deportiva (IASI) y del Canadian Sport Information Re-source Centre (SIRC). Este análisisnos permite establecer diferen-cias entre las ciencias aplicadas al estudio del olimpismo y de lasciencias del deporte en general.Sorprende, en primer lugar, que el la década de 1970, el número detrabajos científicos se incrementa 16,7 veces. Es el mayor incre-mento entre décadas. Sin embargoel nivel es más bajo que previa-mente. El volumen de publicaciones mayor, con respecto al olimpis-mo lo presentan las materias de Administración, Historia, Asociacio-nes y Comités, Instalaciones deportivas, Biografías, Filosofía, Políti-ca y Medios de comunicación; aunque las materias más específicasdel olimpismo son Asociaciones y Comités, Cultura, Política, Mediosde comunicación, Filosofía, Economía y Administración.Hasta 1996, los Juegos a los que se había dedicado el mayor núme-ro de publicaciones fueron los de Calgary (Juegos de Invierno de1988), con el 12 % del total de las publicaciones sobre olimpismo.Le seguían Montreal (1976), Moscú (1980) y Barcelona (1992). Deentre los Juegos anteriores a 1970, son objeto de mayor número depublicaciones 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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
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 teacher head, 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".