Caracterización de Trabajos Especiales de Investigación 2016-2023
Notice bibliographique
Résumé
Los Trabajos Especiales de Investigación (TEI) de la Escuela de Enfermería de la Universidad Central de Venezuela, representan el primer acercamiento con la investigación formal y son requisito para finalizar los estudios de pregrado. Objetivo: Caracterizar los TEI presentados por los estudiantes como requisito parcial para obtener el título de licenciado en enfermería, desde el año 2016 al 2023. Materiales y Métodos: investigación descriptiva con un diseño documental, retrospectivo, transversal. Las unidades de análisis fueron los TEI presentadas entre los años 2016 al 2023. El instrumento utilizado fue la Matriz de Registro de Trabajo Especial de Investigación (MRTEI), validada por expertos en el área de investigación y docencia de la EEUCV. La recolección de información se efectuó en el primer semestre de 2024. Resultados: El 82,4 % de los TEI son descriptivos, 90 % con enfoque cuantitativo, 82 % son realizados en el área asistencial y la población estudiada fueron 53 % profesionales de enfermería y el 17 % pacientes. Las normas utilizadas en un 97 % son de la American Psichiatric Asociación (APA) y el 3 % utiliza el estilo Vancouver. Se encontró consentimiento informado solo en el 16 % de los TEI. Estos resultados dan cuenta de la necesidad de la reflexión epistémica y ontológica sobre la investigación que se precisa en Enfermería, es necesario revisar las normas para su presentación con el objeto de favorecer su visibilidad.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,024 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».