Simulação virtual na educação em enfermagem na América Latina e Caribe: estudo bibliométrico
Bibliographic record
Abstract
Objetivo: examinar as características da produção científica da América Latina e Caribe a respeito da simulação virtual na educação em enfermagem. Métodos: estudo bibliométrico conduzido em cinco etapas: delineamento de pesquisa, compilação de dados bibliométricos, análise, visualização e interpretação; e reportado a partir das recomendações do Preferred Reporting Items for Bibliometric Analysis (PRIBA). A busca foi conduzida na Literatura Latino-Americana e do Caribe em Ciências da Saúde (LILACS). Utilizou-se o VOSviewer version 1.6.20 para análise bibliométrica. As Leis de Bradford e Zipf foram aplicadas para a interpretação dos dados, na medida em que foi considerada a dinâmica temporal de publicações, abordagem analítica da estrutura dos estudos selecionados e suas repercussões no campo da simulação virtual na educação em enfermagem na América Latina e Caribe. Resultados: foram localizados 579 estudos, dos quais 46 compuseram a amostra final. Os estudos incluídos foram publicados entre 1994 e 2022, sendo que apenas Brasil, Chile, Colômbia e Cuba realizaram pesquisas relacionadas à simulação virtual. O mapa semântico resultou em cinco clusters, destacando “treinamento por simulação” como o termo de maior força. Conclusão: observa-se tendência crescente no desenvolvimento de estudos relacionados à simulação virtual na educação em enfermagem na América Latina e 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 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 | 0.003 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.020 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".