OBSERVATORIO RD

Estadísticas y estado científico

Indicadores transparentes de cobertura, interoperabilidad, preservación y uso de Rarámuri Digital. Las métricas de contenido proceden de la versión publicada del conjunto de datos; las métricas de tráfico web se incorporarán únicamente desde analítica respetuosa de la privacidad.

2,581entradas lexicográficasBase maestra estructurada
30productos derivadosCorpus, inventarios, análisis y docencia
5+formatos interoperablesCSV, JSON, XML, SQL, TEI Lex-0 y CLDF
1API públicaEsquema OpenAPI documentado

Uso del portal

Analítica web: preparada · datos públicos pendientes de instrumentación
Visitas—Se mostrará cuando exista una fuente de analítica verificable.
Usuarios únicos—Sin fingerprinting ni identificación personal.
Países—Agregación geográfica, no seguimiento individual.
Descargas / API—Se integrará desde registros agregados de infraestructura.

Rarámuri Digital no presenta cifras simuladas. Hasta disponer de una fuente confiable, estas métricas permanecen explícitamente sin dato. La arquitectura está preparada para integrar Cloudflare Web Analytics, Plausible o Umami sin modificar el corpus.

Salud del dataset

✓
CLDF

Exportación estructurada disponible

✓
TEI Lex-0

Representación lexicográfica normalizada

✓
JSON-LD

Metadatos FAIR legibles por máquina

✓
CITATION.cff

Citación formal versionada

✓
CodeMeta

Metadatos de software

✓
GitHub Actions

Validaciones automatizadas del repositorio

Infraestructura científica

Metodología de las métricas

Reproducibilidad

Los indicadores estructurales deben poder reconstruirse a partir de los archivos versionados del repositorio y de los reportes generados por el proyecto.

Transparencia

Ningún valor de uso se publica sin una fuente identificable. Las métricas faltantes se muestran como tales y no como estimaciones.

Privacidad

La analítica web debe funcionar de forma agregada y proporcional al propósito científico del proyecto, evitando perfiles personales y seguimiento invasivo.

Versionado

Las estadísticas del corpus deben interpretarse con referencia a una versión concreta del dataset y a su identificador persistente.