Simulación virtual en la educación en enfermería en América Latina y el Caribe: estudio bibliométrico
Bibliographic record
Abstract
Objetivo: examinar las características de la producción científica en América Latina y el Caribe sobre simulación virtual en educación en enfermería. Método: estudio bibliométrico realizado en cinco etapas: diseño de la Investigación, compilación de datos bibliométricos, análisis, visualización e interpretación; en informe basado en las recomendaciones de Preferred Reporting Items for Bibliometric Analysis (PRIBA). Búsqueda realizada en Literatura Latinoamericana y del Caribe en Ciencias de la Salud (LILACS). Para el análisis bibliométrico se utilizó VOSviewer versión 1.6.20. Para interpretar datos se aplicaron las Leyes de Bradford y Zipf, considerando la dinámica temporal de publicaciones, abordaje analítico de la estructura de los estudios seleccionados y sus repercusiones en la simulación virtual de la enseñanza de enfermería en América Latina y el Caribe. Resultados: fueron hallados 579 estudios, 46 de ellos integraron la muestra final. Los estudios incluidos fueron publicados entre 1994 y 2022, y solo Brasil, Chile, Colombia y Cuba realizaron investigaciones relacionadas con la simulación virtual. El mapa semántico dio como resultado cinco clusters, destacándose “entrenamiento simulado” como el término más fuerte. Conclusión: existe una tendencia creciente en el desarrollo de estudios relacionados con la simulación virtual en la educación en enfermería en América Latina y el Caribe.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.027 | 0.064 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.019 | 0.036 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".