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Enregistrement W4312338028 · doi:10.53766/ideula/2022.01.07.03

Análisis bibliométrico de trabajos de grado de Radiología de la Facultad de Odontología de la Universidad de Los Andes, 2009-2019

2022· article· es· W4312338028 sur OpenAlexaboutno aff
Damián Cloquell

Notice bibliographique

RevueRevista de Investigación Docencia y Extensión de la ULA (IDEULA) · 2022
Typearticle
Languees
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth and Medical Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

El diagnóstico en Odontología es parte fundamental del tratamiento y la radiología como ciencia auxiliar ha otorgado con las radiografías un método complementario para un diagnóstico certero. Es así, como dentro de la FOULA existe la cátedra de Radiología, en la cual se desarrollan Trabajos Especiales de Grado (TEG), por lo que los estudios bibliométricos se hacen necesarios para procesar la información detrás de la investigación científica. Objetivo: Analizar mediante el empleo de indicadores bibliométricos los TEG de pregrado, en el área de Radiología de la Facultad de Odontología de la Universidad de Los Andes (FOULA), 2009-2019. Metodología: Fue analítica, de diseño documental, el material de estudio consistió en 21 TEG de Radiología, la técnica de recolección de datos fue el análisis cuantitativo utilizando un instrumento validado, se usó estadística descriptiva a través de las herramientas de Microsoft Excel. Resultados: Los TEG de Radiología representaron el 4,7% de la producción total en la FOULA y la catedra de Radiología Oral y Maxilofacial tutoreo al 42,86% de esos TEG. No hubo coincidencia en las temáticas abordadas, demostrando diversidad. Se presentó una media de 38 antecedentes y 44 referencias por cada TEG, y el 52% utilizó Vancouver. También, el 52% de los TEG no indicaron el enfoque empleado, aunque el enfoque predominante fue el cuantitativo, empleado en 19 de los 21 estudios. El tipo de investigación fue el descriptivo, y los diseños transversal con el 42,85% y experimental con 23,81%. Por su parte, la técnica de recolección fue la observación (66,66%), y con respecto el análisis de datos, el descriptivo resaltó con 71%. Finalmente, el software SPSS fue el más empleado (38,10%). Conclusión: La producción del área es inferior a otras áreas desarrolladas en los TEG de la FOULA, existe un exceso de errores metodológicos y es necesario mejorar los canales de comunicación entre los tutores y los profesores del Departamento de Investigación de la FOULA. De igual manera, se requiera acordar un criterio equilibrado entre tutores y jurados de los TEG.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,042
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,953
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,042
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0470,066
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,382 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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