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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