Inteligencia artificial: ¿Qué dicen los estudios más recientes? Un enfoque bibliométrico y textual combinado (notice n° 936842)
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| Personal name | Fuhrer, Chantal |
| Relator term | author |
| 245 00 - TITLE STATEMENT | |
| Title | Inteligencia artificial: ¿Qué dicen los estudios más recientes? Un enfoque bibliométrico y textual combinado |
| 260 ## - PUBLICATION, DISTRIBUTION, ETC. | |
| Date of publication, distribution, etc. | 2023.<br/> |
| 500 ## - GENERAL NOTE | |
| General note | 7 |
| 520 ## - SUMMARY, ETC. | |
| Summary, etc. | El objetivo de este artículo es sintetizar la literatura reciente sobre la inteligencia artificial en el ámbito de los sistemas de información, identificando los 200 artículos más importantes publicados en las cincuenta y seis principales revistas especializadas en este campo. El estudio se realizó siguiendo el método PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-analysis), combinado con técnicas de análisis de datos textuales. Los principales resultados son: 1) cuatro corrientes principales de investigación sobre inteligencia artificial: académica, técnica, de uso y de finalidad; 2) el análisis de los resúmenes de los artículos ofrece una mejor visión de conjunto que el de los títulos y las palabras clave; 3) se observa una distribución desigual entre los artículos de orientación académica (41 por ciento), los centrados en técnicas (24 por ciento) y los de finalidad (18 por ciento). Los artículos prácticos son ligeramente menos numerosos; 4) los temas de los resúmenes y los títulos convergen para mostrar una oposición entre la orientación académica y práctica de los artículos examinados; 5) existe una relación significativa entre los factores de impacto de los artículos y su orientación temática: los artículos prácticos presentan un factor de impacto más bajo. Los artículos de investigación académica tienen los mayores factores de impacto. |
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| Note | Management & Avenir | 137 | 5 | 2023-10-30 | p. 89-111 | 1768-5958 |
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