Virtual simulation in nursing education in Latin America and the Caribbean: A bibliometric study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: 1) Virtual simulation connects theory and practice in nursing education.(2) Only Brazil, Chile, Colombia, and Cuba conducted research on the subject. (3) Brazilian journals lead scientific production on virtual simulation. (4) Scientific production on the subject has increased. OBJECTIVE: to examine the characteristics of scientific production in Latin America and the Caribbean regarding virtual simulation in nursing education. METHOD: a bibliometric study conducted in five stages: research design, compiling the bibliometric data, analysis, visualization, and interpretation; and based on the recommendations of the Preferred Reporting Items for Bibliometric Analysis (PRIBA). The search was conducted in the Latin American and Caribbean Health Sciences Literature (LILACS). VOSviewer version 1.6.20 was used for bibliometric analysis. Bradford's and Zipf's Laws were applied to interpret the data, considering the temporal dynamics of publications, an analytical approach to the structure of the selected studies and their repercussions in virtual simulation in nursing education in Latin America and the Caribbean. RESULTS: 579 studies were identified, of which 46 were included in the final sample. The studies included were published between 1994 and 2022, and only Brazil, Chile, Colombia, and Cuba conducted research related to virtual simulation. The semantic map resulted in five clusters, highlighting "simulation training" as the most important term. CONCLUSION: our findings suggest a projected increase in Scholarly publications on virtual simulation in nursing education in Latin America and the Caribbean in the coming years.
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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 | 0,011 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,128 | 0,211 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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 ».