Ética de la investigación: una visión bibliométrica desde WOS (1976-2023) (1976-2023)
Bibliographic record
Abstract
RESUMENObjetivo: Describir y caracterizar los artículos científicos que abordan la ética de la investigación en la base de datos Web of Science (WoS).Diseño/Metodología/Enfoque: Se aplicó la metodología del análisis bibliométrico, se realizó una búsqueda en WoS con los descriptores “research ethics”. Después de aplicar criterios de inclusión y exclusión quedaron para el análisis bibliometrico 2303 artículos. Para el análisis se utilizó Biblioshiny by Blbiometrix, SciMat, VOSviewer. Se analizó la producción anual, revistas, principales autores, países, principales artículos y palabras clave. También se estableció un mapeo científico sobre las palabras clave y áreas temáticas desarrolladas. Resultados/Discusión: Los hallazgos de este análisis muestran que en los últimos años ha incrementado la producción intelectual sobre ética de la investigación, siendo este un tema de mayor interés para el mundo anglosajón, pues es Estados Unidos el país más productivo y la gran mayoría de los artículos son escritos en inglés. El autor más citado es Hyder, la revista que más publica es JOURNAL OF MEDICAL ETHICS y la institución que más aborda el tema es la Universidad de Toronto.Conclusiones: El mapeo temático pone de manifiesto una evolución importante proveniente de las ciencias de la salud y se denota una institucionalización de la ética con la aparición del comité ético científico en los temas de más interés. Originalidad/Valor: Este estudio representa un aporte importante para la toma de decisiones de los investigadores y a su vez les permite tener una perspectiva global y orientadora de la ética en la investigación.
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
Direct model labels (unvalidated)
Per-model category and study-design labels from the labeling rounds. They are machine output, unvalidated, and the disagreement between models ships as data. No study design here is MEDLINE-validated yet.
| Model arm | Categories | Study design | Confidence |
|---|---|---|---|
| gemma | MetaresearchBibliometrics Domain: Reporting · Genre: Empirical About the Canadian research system: no · About a Canadian topic: no | Not applicable | low |
| gpt | BibliometricsResearch integrity Domain: not available · Genre: Empirical About the Canadian research system: no · About a Canadian topic: no | Other design | high |
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 | 0.004 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.012 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.005 |
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, unvalidatedLabeled directly by 2 models reading the full record.
The models disagree on parts of this classification; every voice is preserved in the section at the end of the page.
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".