Tendencias de investigación de los trabajos de titulación en la escuela de medicina de la facultad de ciencias médicas universidad de Cuenca 2007-2012
Notice bibliographique
Résumé
Antecedentes: La investigación es un logro y una necesidad, por lo que las instituciones educativas deberían incentivar el desarrollo y avance investigativo para contribuir al conglomerado científico; este trabajo tiene la finalidad de conocer sus tendencias y establecer una línea de base para futuras investigaciones. \n \nObjetivo: Determinar tendencias de la investigación de los trabajos de titulación en la Escuela de Medicina en la Facultad de Ciencias Médicas en la Universidad de Cuenca. \n \nMetodología: Estudio descriptivo cuantitativo observacional, se revisaron los trabajos de investigación presentados del pregrado de la Escuela de Medicina de la Universidad de Cuenca del 2007-2012, aplicamos criterios de inclusión, recogimos los datos mediante un formulario; se validó la información, se procesaron y tabularon los datos en SPSS. El análisis de datos se lo realizó mediante estadística descriptiva y se presentaron los resultados. \n \nResultados: Se identificaron 298 trabajos de titulación, la mayor producción fue en 2009 con el 30,2%l; el 60,7% fue por 3 autores. El principal lugar de investigación fue el Hospital con el 47%; las investigaciones cuantitativas representan 97,7%. El 98,7% de los casos son observacionales; los estudios descriptivos representaron el 81,44%; los trabajos relacionados con especialidades representaron el 44% y el 99,3% de los trabajos cumplen las normas de Vancouver. \n \nConclusiones: De los trabajos de titulación en la Escuela de Medicina la mayoría son descriptivos, restando calidad a las tesis de pregrado y condiciona la falta de producción y publicación de estudios a nivel nacional e internacional. \n \nPALABRAS CLAVE: INVESTIGACIÓN, DISEÑO, ANALÍTICO, DESCRIPTIVO, NORMA
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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 | 0,016 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».