Muy buenas noches, profe acolite por favor

1. Universidad Técnica Particular de Loja
¨UTPL¨
Nombre:
Jonathan Xavier Pineda Bailón
Docente:
Gabriela María Agila Navarro
Tema:
Bases de Datos Científicos
Periodo Lectivo:
Abril 2023- Agosto 2023

2. Bases de datos científicos
Las prácticas de investigación de los investigadores en el contexto actual consisten en actualizarse
con nuevas tecnologías que les ayuden a comprender los problemas de la sociedad. Escribir una
investigación requiere adaptar nuevos métodos para comprender mejor los factores que rodean el
problema en estudio. Aunque los investigadores hayan estado escribiendo sobre la importancia
de la validez conceptual durante más de 30 años (Bagozzi, 1981), su uso en las ciencias sociales
es nuevo en Brasil. Solo en los últimos años se han vuelto populares términos como modelado,
diseño de investigación, confiabilidad estructural y alfa de Cronbach.
El modelado proporciona un componente visual de la pregunta de investigación al tiempo que da
cuenta de su interacción con otros elementos técnicos, como el uso de la investigación y los
resultados estadísticos. El propósito de este trabajo es proponer el uso de la regresión de mínimos
cuadrados parciales, ejemplificado por el caso de aceptación de la tecnología de la información.
Para lograr este objetivo, se utilizan ejemplos basados en el caso de aceptación de la tecnología
de la información. Esta figura utiliza técnicas cuantitativas en una especie de estudio descriptivo
con recolección de datos en una muestra de estudiantes universitarios chilenos.
El modelo teórico propuesto se basa en la Teoría Unificada de Aceptación y Uso de Tecnología
(UTAUT). La originalidad de los casos seleccionados radica en la adaptación de la UTAUT al
uso facultativo de bases de datos científicas y la alfabetización informacional del estudiante como
condición facilitadora. Los resultados para este caso demuestran la excelente capacidad predictiva
del modelo propuesto. Este estudio utilizó un programa de mínimos cuadrados parciales como
herramienta para construir y evaluar el modelo de estudio. Se han propuesto métodos estadísticos
multivariados para mejorar tanto el poder explicativo como la eficiencia estadística. De estas
técnicas, el modelado de ecuaciones estructurales es la única que puede explorar un conjunto de
dependencias simultáneamente, lo que permite modelar relaciones complejas de una manera
simple, sistemática y completa para abordar un conjunto de preguntas de investigación
interrelacionadas. análisis. Hay dos enfoques para el modelado de ecuaciones estructurales. El
primer enfoque es una técnica basada en el análisis de covarianza. Este enfoque es ampliamente
utilizado en la investigación en ciencias sociales. El segundo enfoque es una técnica basada en el
análisis de componentes como: B. Regresión de mínimos cuadrados parciales (PLS). Debido a
que el uso de PLS es nuevo, no es muy conocido entre los investigadores. Considerando lo
anterior, es conveniente proponer la siguiente metodología básica para la aplicación de PLS en
economía.
PLS evalúa modelos causales que involucran múltiples variables con múltiples observaciones.
Esta evaluación se realiza simultáneamente en el modelo estructural (relaciones causales entre
configuraciones independientes y dependientes) y el modelo de medición (cargas de elementos
observadas en cada configuración). Las características notables de PLS son que no requiere
necesariamente una justificación sólida (admite estudios tanto exploratorios como
confirmatorios) y es relativamente resistente a las desviaciones de la normalidad. Este problema
se justifica por el creciente número de artículos que actualmente utilizan el modelado como
método de investigación. (Propuesta Metodológica para aplicar modelos de ecuaciones
estructurales con PLS, 2019)

3. Factores influyentes sobre las bases de datos científicos
Ante la necesidad de incrementar la competitividad y capacidad de respuesta de las universidades
en términos de innovación y progreso científico, y una de las metas de la gestión del conocimiento
es la innovación, una universidad diseñada como una organización creadora de conocimiento debe
comenzar a aplicar modelos de gestión del conocimiento a sus procesos . influir en la docencia y
la investigación (Shoham y Perry, 2009; Chen y Burstein, 2006). Este artículo se centra en la
gestión del conocimiento en los procesos de investigación y generación de conocimiento
científico, y en particular los factores que influyen en esta gestión. La investigación sobre Gestión
del Conocimiento (GC) en las universidades, especialmente en el campo de la investigación
científica, se centra en el análisis de una o más variables del proceso de gestión del conocimiento.
Algunas de estas variables están relacionadas con el proceso de generación del conocimiento y la
forma de transferencia del conocimiento. Encontramos una escasez de estudios basados en marcos
que involucren variables relacionadas con cómo se identifica, almacena, organiza y organiza el
conocimiento. Otros modelos existentes en la literatura indican que es una etapa crítica de la
formación del conocimiento (CEN, 2004; Diakoulakis et al., 2004). . Estos estudios carecen de
investigaciones empíricas que analicen los factores que influyen en las prácticas de gestión del
conocimiento en el proceso de investigación y cómo estas prácticas se insertan en los sistemas de
ciencia y tecnología a los que pertenecen las universidades y los sitios de investigación. En este
contexto, este artículo presenta un estudio realizado en una universidad colombiana. Su finalidad
es doble: 1) Identificar los factores que facilitan o dificultan el proceso de gestión del
conocimiento desarrollado en el grupo de investigación. 2) Analizar la forma de colaboración
entre los grupos de investigación y los sistemas científicos y tecnológicos existentes en el país y
su relación con una mayor formación de capacidades en producción, innovación y transferencia
de conocimiento. (Gómez-Vargas & García Alsina, 2015)
Clasificación integrada sobre las bases de Datos
Hay consenso en la utilización de las diferentes bases de datos que integran la plataforma Web of
knowledge (WoK) como herramien-tas adecuadas para establecer el vo-lumen productivo, la
citación y el impacto de las revistas de cualquier agente científico. Sin embargo este consenso
sobre la utilidad de los productos de Thomson Reuters se reduce considerablemente si se de-sea
valorar la producción científica en revistas de las áreas de ciencias sociales y especialmente de
las ciencias humanas. A ello contribu-yen distintos factores ampliamen-te recogidos en la
literatura (He-mlin; Gustafsson, 1996; Glänzel;Schoepflin, 1999; Zitt et al., 2003; Hicks, 2004;
Archambault et al., 2006; Nederhof, 2006; Huang;Chang, 2008, Iribarren-Maestroet al., 2009),
entre los que se puede señalar que las revistas nacionales, especialmente relevantes en es-tas áreas
por la mayor orientación nacional de la investigación en las ciencias sociales, y sobre todo en las
humanas, tienen una peor co-bertura en estas bases de datos. Esta situación genera un enorme
desequilibrio ya que mientras se pueden obtener retratos bastantes acertados de la actividad
científica en ciencias naturales, los indicado-res bibliométricos y las fuentes de información
habituales pierden par-te de su eficacia en las ciencias so-ciales y humanas. En consecuencia, la
información que aportan los es-tudios bibliométricos tradicionales es menor en estas áreas, en las
que resulta más difícil a los gestores de la política científica evaluar la acti-vidad
investigadora.Debido a estas circunstancias en los últimos años ha surgido una serie de productos
documentales (directo-rios, base de datos, clasificaciones), tanto a nivel internacional como na-
cional, dedicados a determinar la ca-lidad de las revistas científicas para solventar la falta de
herramientas e indicadores más allá de los Journal citation reports (Aleixandre-Be-navent;
Valderrama-Zurián; Gon-zález-Alcaide, 2007; Giménez-To-ledo; Román-Román; Alcaín-Par-

4. tearroyo, 2007;Rosado-Millán et al., 2007). Al mismo tiempo, Elsevier lanzó Scopus, un índice
de citas interdisciplinario y una base de datos con una cobertura más amplia que las que
conforman la Web of Science (WoS) (Gavel; Iselid, 2008). Los diversos productos generalmente
están diseñados para aclarar y analizar el estado de las revistas de ciencias sociales y humanidades
en disciplinas científicas específicas y en áreas geográficas específicas. Otra peculiaridad es que
muchos de estos productos utilizan diferentes tipos de indicadores y perspectivas analíticas,
utilizando una escala cercana al Factor de Impacto. (Torres-Salinas et al., 2010)