Caracterización de Trabajos Especiales de Investigación 2016-2023
Bibliographic record
Abstract
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.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.004 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".