Optimizando la búsqueda y análisis de artículos científicos en mastozoología mediante el uso de plataformas académicas con Inteligencia Artificial
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Resumen
Se propone un nuevo método de trabajo innovador para optimizar la búsqueda, revisión y análisis de artículos científicos utilizando plataformas académicas con Inteligencia Artificial (IA). Se describen herramientas como ResearchRabbit, Semantic Scholar, Elicit y Claude, detallando cómo integrarlas eficientemente en el proceso de investigación. El enfoque propuesto agiliza significativamente la revisión bibliográfica, dando a los investigadores dedicar más tiempo al análisis crítico. Se destaca la importancia de validar la información proporcionada por estas plataformas y se trata la ética del uso de IA en la investigación académica. Se brinda una guía útil para investigadores, particularmente en mastozoología, mostrando cómo estas herramientas pueden aumentar la eficiencia sin sustituir el análisis humano. Se discuten las limitaciones de las versiones gratuitas y se enfatiza la necesidad de adaptación según las necesidades específicas de cada investigador.
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Revista Mexicana de Mastozoología, nueva época por Instituto de Ecología, UNAM. Se distribuye bajo una Licencia Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional.
Basada en una obra en http://revistamexicanademastozoologia.com.mx/ojs/index.php/rmm.
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