dor_id: 4147501

506.#.#.a: Público

590.#.#.d: Los artículos enviados a la revista "Investigación en Educación Médica", se juzgan por medio de un proceso de revisión por pares

510.0.#.a: Sistema Regional de Información en Línea para Revistas Científicas de América Latina, el Caribe, España y Portugal (Latindex); Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACyT); Periódica, Scientific Electronic Library Online (SciELO); Banco de Datos sobre Educación (Iresie); La Red de Revistas Científicas de América Latina y el Caribe, España y Portugal (RedALyC); Imbiomed

561.#.#.u: http://www.facmed.unam.mx/

650.#.4.x: Medicina y Ciencias de la Salud

336.#.#.b: article

336.#.#.3: Artículo de Investigación

336.#.#.a: Artículo

351.#.#.6: http://riem.facmed.unam.mx/index.php/riem

351.#.#.b: Investigación en Educación Médica

351.#.#.a: Artículos

harvesting_group: RevistasUNAM

270.1.#.p: Revistas UNAM. Dirección General de Publicaciones y Fomento Editorial, UNAM en revistas@unam.mx

590.#.#.c: Open Journal Systems (OJS)

270.#.#.d: MX

270.1.#.d: México

590.#.#.b: Concentrador

883.#.#.u: https://revistas.unam.mx/catalogo/

883.#.#.a: Revistas UNAM

590.#.#.a: Coordinación de Difusión Cultural

883.#.#.1: https://www.publicaciones.unam.mx/

883.#.#.q: Dirección General de Publicaciones y Fomento Editorial

850.#.#.a: Universidad Nacional Autónoma de México

856.4.0.u: http://riem.facmed.unam.mx/index.php/riem/article/view/1142/1428

100.1.#.a: Carbajal-Degante, Erik; Hernández Gutiérrez, Myrna; Sánchez-Mendiola, Melchor

524.#.#.a: Carbajal-Degante, Erik, et al. (2023). Hacia revisiones de la literatura más eficientes potenciadas por inteligencia artificial. Investigación en Educación Médica; Vol. 12 Núm. 47, 2023; 111-119. Recuperado de https://repositorio.unam.mx/contenidos/4147501

245.1.0.a: Hacia revisiones de la literatura más eficientes potenciadas por inteligencia artificial

502.#.#.c: Universidad Nacional Autónoma de México

561.1.#.a: Facultad de Medicina, UNAM

264.#.0.c: 2023

264.#.1.c: 2023-06-28

506.1.#.a: La titularidad de los derechos patrimoniales de esta obra pertenece a las instituciones editoras. Su uso se rige por una licencia Creative Commons BY-NC-ND 4.0 Internacional, https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/legalcode.es, para un uso diferente consultar al responsable jurídico del repositorio por medio del correo electrónico riem@unam.mx

884.#.#.k: http://riem.facmed.unam.mx/index.php/riem/article/view/1142

001.#.#.#: 072.oai:ojs2.132.248.204.81:article/1142

041.#.7.h: spa

520.3.#.a: Las revisiones de la literatura para tareas de investigación y docencia se enfrentan cada vez más a nuevos retos, debido principalmente al crecimiento considerable del material bibliográfico en todas las disciplinas. Esencialmente, la búsqueda y selección de información se tornan exhaustivas y agotadoras debido a la falta de organización en la recopilación sistemática de documentos, así como el manejo incorrecto de los metadatos y la gran variabilidad en los resultados que ofrecen los mecanismos automáticos de consulta. En este sentido, la inteligencia artificial (IA) está revolucionando la revisión de la literatura al emplear sistemas capaces de analizar e interpretar el contenido de muchos documentos en una forma rápida, así como ofrecer resultados con un nivel de precisión mayor que los motores de búsqueda tradicionales. Este trabajo tiene como objetivo describir los avances recientes en la etapa de acoplamiento inteligente de los métodos para la revisión de la literatura académica, refiriendo al uso de herramientas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo asociadas a la optimización en el procesamiento del lenguaje natural. Finalmente se abordan las implicaciones que conlleva emplear sistemas capaces de omitir juicios y tomar decisiones con respecto a la utilidad y relevancia de los datos analizados.

773.1.#.t: Investigación en Educación Médica; Vol. 12 Núm. 47 (2023); 111-119

773.1.#.o: http://riem.facmed.unam.mx/index.php/riem

022.#.#.a: ISSN electrónico: 2007-5057; ISSN impreso: 2007-865X

310.#.#.a: Trimestral

300.#.#.a: Páginas: 111-119

264.#.1.b: Facultad de Medicina, UNAM

doi: https://doi.org/10.22201/fm.20075057e.2023.47.23526

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856.#.0.q: application/pdf

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245.1.0.b: Towards enhanced literature review efficiency powered by artificial intelligence

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