Revisiones Sistemáticas Exploratorias como metodología para la síntesis del conocimiento científico
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Introducción: En la actualidad los sistemas de salud alrededor del mundo apuestan por una toma decisiones clínicas basadas en la evidencia científica. Para ello, es necesario que los profesionales de la salud consulten los resultados de las investigaciones científicas. Sin embargo, dada la gran cantidad de literatura, los investigadores han desarrollado metodologías de revisión para compilar los estudios científicos dentro de un área específica. Aun cuando existen más de 10 tipos de metodologías para la revisión de la literatura, la Revisión Sistemática Exploratoria (RSE) ha recibido poca atención en la literatura sobre métodos de investigación científica de habla hispana. Objetivo: Detallar la metodología de la RSE, sus propósitos y las fases para su desarrollo. Desarrollo: Este trabajo detalla las generalidades de la RSE basándose en la metodología propuesta por Arksey & O’Malley. Así mismo, se describen las áreas o ámbitos donde este tipo de revisión se puede emplear, las fases para desarrollar la revisión y ejemplos de las RSE. Conclusiones: Las RSE tienen la fortaleza de hacer saber a los profesionales de la salud sobre un tema en específico que permita incidir en las políticas públicas. Al igual que las Revisiones Sistemáticas, las RSE utilizan una metodología clara y replicable, aportando datos confiables y científicos para los profesionales de la salud.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle