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Uso de inteligencia artificial para generar artículos de enfermería en revistas indexadas en Scopus, 2022-2023
dc.contributor.advisor | Tuesta Mendoza, Shírley Jhovanna | |
dc.contributor.author | Oblitas Banda, Eidy Thalia | |
dc.date.accessioned | 2024-09-12T20:18:46Z | |
dc.date.available | 2024-09-12T20:18:46Z | |
dc.date.issued | 2024 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.14077/4083 | |
dc.description.abstract | Esta investigación tuvo como objetivo de determinar la frecuencia del uso de inteligencia artificial para generar artículos de enfermería en revistas indexadas en Scopus, clasificados en el primer y segundo cuartil, entre el periodo 2022-2023; mediante un enfoque cuantitativo, nivel descriptivo, de tipo observacional, retrospectivo y transversal. La muestra estuvo conformada por 319 artículos publicados en las revistas International Journal of Nursing Studies y Nurse Leader, se utilizó la técnica de documentación como parte central de la recolección de datos por lo cual se hizo uso de una ficha generada por la investigadora y validada mediante V de Aiken sometido a juicio de expertos obteniendo 1.00, en cuanto a la confiabilidad se determinó mediante el coeficiente de Alfa de Cronbach de 0,98. En los resultados se evidenció un mayor porcentaje de IA en la Revista Científica Nurse Leader clasificada como Q2 con un 52.6%, en comparación de la Revista International Journal of Nursing Studies 38.8%, según las partes del artículo del 100% de la muestra el 99.1% utiliza IA en la sección de introducción, material y métodos en un rango de 0-5% mientras tanto el 1,8% de los resúmenes y 1,3% de las discusiones están en un rango de 6-10%. En conclusión, se determinó que, el uso de la Inteligencia Artificial ha ido en aumento desde su inserción de la última versión de Chat GPT en noviembre del año 2022 hasta el año 2023. | es_PE |
dc.format | application/pdf | es_PE |
dc.language.iso | spa | es_PE |
dc.publisher | Universidad Nacional Toribio Rodríguez de Mendoza de Amazonas | es_PE |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_PE |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | es_PE |
dc.subject | Inteligencia Artificial | es_PE |
dc.subject | Revistas de alto Impacto | es_PE |
dc.subject | Scopus | es_PE |
dc.title | Uso de inteligencia artificial para generar artículos de enfermería en revistas indexadas en Scopus, 2022-2023 | es_PE |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es_PE |
dc.publisher.country | PE | es_PE |
dc.subject.ocde | https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.03.00 | es_PE |
dc.subject.ocde | https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.03.03 | es_PE |
renati.advisor.dni | 41905903 | |
renati.advisor.orcid | https://orcid.org/0000-0003-1692-8260 | es_PE |
renati.author.dni | 70126953 | |
renati.discipline | 913016 | es_PE |
renati.juror | Mendoza Quijano, Elito | |
renati.juror | Jimenez Torres, Erikson Alexander | |
renati.juror | Mixán Camus, Robinson | |
renati.level | https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional | es_PE |
renati.type | https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis | es_PE |
thesis.degree.discipline | Enfermería | es_PE |
thesis.degree.grantor | Universidad Nacional Toribio Rodríguez de Mendoza de Amazonas. Facultad de Ciencias de la Salud | es_PE |
thesis.degree.name | Licenciada en Enfermería | es_PE |
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