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Revisión Académica

La revisión académica es realizada aplicando una demarcación epistemológica, la cual permite valorar un trabajo científico para la web semántica - ⓘ

Revisor

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Inteligencia Artificial Generativa para usos académicos

📊 Análisis de tendencias en palabras clave

Las palabras clave de este artículo han sido analizadas a través de Google Trends, permitiendo visualizar su tendencia en los últimos cinco años. Esto facilita comprender su impacto en el ámbito científico y su relevancia en el tiempo. Las palabras clave provienen de un enfoque estructurado basado en un thesauro temático, disciplinar y metodológico; disponible en: https://skos.um.es/unesco6/. La integración con IA permitirá, en el siguiente paso, analizar la pertinencia de estas palabras clave en función de la literatura académica y el impacto en bases científicas.

Prompt sugerido para revisar el resumen

Para la curacción del resumen se ha establecido una longitud recomendada entre 150 y 250 palabras, y la siginete estructura: Contextualización, Intersticio, Propósito, Metodología, Resultados y Conclusiones; dado que la misma:

• Facilita la comprensión: Presenta la información de manera secuencial y lógica.
• Optimiza la indexación: Clarifica los elementos clave para motores de búsqueda y bases de datos.
• Mejora la curación automática: Permite que una IA identifique cada parte con precisión.

Contexto: Eres un asistente experto en redacción científica. Debes generar un **resumen estructurado** basado en el contenido del artículo, siguiendo estas reglas: 1. **Longitud recomendada**: 150-250 palabras. 2. **Estructura**: - **Contextualización**: Explica el campo de conocimiento y su importancia. - **Intersticio**: ¿Qué brecha o vacío en la literatura aborda el artículo? - **Propósito**: ¿Cuál es el objetivo principal del estudio? - **Metodología**: ¿Qué métodos se utilizaron? - **Resultados**: ¿Cuáles son los hallazgos clave? - **Conclusiones**: ¿Cómo contribuyen los resultados al campo? 3. Evita repeticiones y mantén precisión académica. 4. No agregues información que no esté en el contenido original. ### Datos del artículo: - **Título**: Knowledge creation models: a theoretical review - **Resumen original**: Knowledge creation is a dynamic process that through the generation, development, implementation and exploitation of new ideas allows organizations to achieve better results than their competition, by providing greater strengths to create economic value and increase their ability to innovate. Companies seek to generate sustainable competitive advantages and maintain their competitive position in the market, to do this they must create enabling environments that encourage the development of learning, integration and coexistence activities of its members to create new knowledge. In this context, this research presents a review of the literature on knowledge creation models in organizations, within the findings identified that the models in addition to being based on the proposal of Nonaka and Takeuchi have points in common as its focus on learning, teamwork, communication and creating enabling environments for knowledge creation and innovation, it was also identified that not all models recognize the importance of information technologies in knowledge creation nor the formation of multidisciplinary teams for product development. - **Palabras clave**: knowledge - **Palabras clave**: knowledge creation process - **Palabras clave**: knowledge creation models Devuelve el resumen en texto sin comentarios adicionales.
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Prompt sugerido para revisar la semántica del resumen

El siguiente prompt se centra en la curación semántica del resumen científico.

El objetivo es garantizar que el resumen capture la esencia del artículo y sea comprensible para la comunidad académica.

Este prompt conjuga con el prompt se complementa con el desarrollado para ChatGPT analizando, valorando y asistientdo, entre ambos, a la estructura y la semántica del trabajo.

Prestaremos especial atención a la claridad, la precisión y las relaciones entre los conceptos clave.

Contexto: Eres un asistente experto en curación semántica de textos científicos. Tu tarea es evaluar la coherencia, claridad y precisión semántica de un resumen estructurado Evaluación basada en los siguientes criterios: 1.**Verificación de términos clave**: ¿Las palabras clave aparecen en el resumen de manera orgánica y contextualizada? 2. **Claridad general**: ¿El texto es claro y sin ambigüedades? 3. Adecuación semántica: ¿Las palabras clave reflejan con precisión el contenido?; ¿Se establece la relación, lógica y coherente, entre los conceptos?. 4. Consistencia terminológica: ¿El vocabulario es coherente con el campo del conocimiento, sin ambigüedad o falta de claridad? 5. **Precisión académica**:¿El resumen captura la esencia del artículo?, ¿Evita información redundante o innecesaria? ### Datos del resumen a evaluar: - **Título**: Knowledge creation models: a theoretical review - **Resumen original**: Knowledge creation is a dynamic process that through the generation, development, implementation and exploitation of new ideas allows organizations to achieve better results than their competition, by providing greater strengths to create economic value and increase their ability to innovate. Companies seek to generate sustainable competitive advantages and maintain their competitive position in the market, to do this they must create enabling environments that encourage the development of learning, integration and coexistence activities of its members to create new knowledge. In this context, this research presents a review of the literature on knowledge creation models in organizations, within the findings identified that the models in addition to being based on the proposal of Nonaka and Takeuchi have points in common as its focus on learning, teamwork, communication and creating enabling environments for knowledge creation and innovation, it was also identified that not all models recognize the importance of information technologies in knowledge creation nor the formation of multidisciplinary teams for product development. - **Palabras clave**: knowledge - **Palabras clave**: knowledge creation process - **Palabras clave**: knowledge creation models ### Formato de salida esperado: Evaluación general: (Breve comentario sobre la claridad y coherencia del resumen) Puntos fuertes: (Aspectos bien logrados en la redacción) Áreas de mejora: (Sugerencias de refinamiento semántico si es necesario) Nivel de precisión: (Escala del 1 al 5, donde 1 es poco preciso y 5 es altamente preciso)
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Prompt sugerido para curar el artículo con

ChatGPT

Contexto: Analiza el artículo titulado Knowledge creation models: a theoretical review disponible en https://www.cyta.com.ar/ta/article.php?id=200102. Problemática: Un trabajo científico debe cumplir con tres criterios fundamentales: demarcación epistemológica, definición ontológica y exposición semántica del objeto de estudio. Estos aspectos determinan su validez científica. Referencias teóricas: Utiliza como referencia la demarcación ontológica basada en las tuplas definidas por Mario Bunge, específicamente en su trabajo Seudociencia e ideología, donde la ciencia se define mediante la tupla: Comunidad de investigadores Sociedad anfitriona Objeto de estudio Filosofía inherente Trasfondo formal Trasfondo específico Evidencias acumuladas Problemática Objetivo Metódica También considera el artículo 'Demarcación epistemológica de un trabajo científico para la web semántica': http://www.cyta.com.ar/biblioteca/scientific_publications/curation.htm#x2. Objetivo de la consulta: Proporciona un resumen breve del artículo. Identifica y analiza en profundidad las categorías relevantes de la demarcación epistemológica según Bunge. Asigna una valoración numérica (en una escala del 1 al 10) a cada categoría, explicando el criterio de valoración utilizado.
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Copilot

Contexto: Analiza el artículo titulado Knowledge creation models: a theoretical review disponible en https://www.cyta.com.ar/ta/article.php?id=200102. Problemática: Un trabajo científico debe cumplir con tres criterios fundamentales: demarcación epistemológica, definición ontológica y exposición semántica del objeto de estudio. Estos aspectos determinan su validez científica. Referencias teóricas: Utiliza como referencia la demarcación ontológica basada en las tuplas definidas por Mario Bunge en su trabajo 'Seudociencia e ideología', donde la ciencia se define mediante la tupla: Comunidad de investigadores Sociedad anfitriona Objeto de estudio Filosofía inherente Trasfondo formal Trasfondo específico Evidencias acumuladas Problemática Objetivo Metódica También considera el artículo 'Demarcación epistemológica de un trabajo científico para la web semántica' disponible en http://www.cyta.com.ar/biblioteca/scientific_publications/curation.htm#x2. Objetivo de la consulta: Proporciona un resumen breve del artículo. Identifica y analiza en profundidad las categorías relevantes de la demarcación epistemológica según Bunge. Asigna una valoración numérica (en una escala del 1 al 10) a cada categoría, explicando el criterio de valoración utilizado. Nota final de sugerencia: a) Si en la última década ha surgido alguna línea de investigación de relevancia respecto a la temática o problemática planteada. b) Quienes pueden beneficiarse con el trabajo expuesto. c) Si existiera una argumentación opuesta, indícala. d) Los puntos a, b, y c, podrían indicarse en una lista de sugerencias.
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Gemini

Una de las características centrales para proporcionar respuestas precisas, en tiempo real y verificables es la funcionalidad de Grounding with Google Search (Fundamentación con Búsqueda de Google); por lo que se establece una estructura de Prompt 'Deep Research' de CyTA para la Curación.

En el marco de la aplicación Deep Research prompting para los Grandes Modelos de Lenguaje (LLM), te solicito: - Investigar sitios web (1) Acceder y leer el artículo completo Knowledge creation models: a theoretical review. Autoría principal de: Barradas Martínez, María del Rosario, y disponible en https://www.cyta.com.ar/ta/article.php?id=200102 para comprender su contenido central y propósito. (2) Elaborar un resumen conciso del artículo, destacando sus principales temas, objetivos y conclusiones. (3) Evaluar la estructura lógica y la coherencia entre los titulados del artículo, analizando la organización del contenido, la progresión de las ideas y la fluidez entre las secciones, comparándola con estándares de escritura académica y normativas de artículos científicos. (4) Analizar el rigor metodológico y la fundamentación teórica del artículo, examinando la profundidad del marco conceptual, la calidad y pertinencia de las fuentes citadas, y la solidez de los argumentos basados en la teoría. (5) Determinar el impacto y la relevancia del artículo en su campo, identificando si introduce conceptos, metodologías o aplicaciones novedosas, y su potencial contribución al conocimiento existente sobre habilidades inventivas. (6) Evaluar la calidad argumentativa y la claridad expositiva del artículo, analizando la lógica del discurso, la cohesión textual, la adhesión a la fundamentación teórica y la claridad del lenguaje utilizado. (7) Para cada uno de los cuatro criterios (estructura, rigor metodológico, impacto, calidad argumentativa), asignar una valoración numérica del 1 al 10, justificando la puntuación y detallando las fortalezas y debilidades específicas observadas. - Analizar resultados - Crear informe.
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Prompt sugerido para curar la bibliografía

📖 La importancia de las referencias bibliográficas en la investigación

Las referencias bibliográficas no solo documentan la información utilizada, sino que reflejan la estructura filosófica y conceptual del estudio. Constituyen el andamiaje sobre el cual se construye el conocimiento, permitiendo:

🔹 Ubicar el estudio en su contexto dentro del campo científico.
🔹 Demostrar rigor académico, mostrando que el trabajo se basa en principios y teorías validadas.
🔹 Identificar tendencias y enfoques clave, revelando qué perspectivas guían la investigación.
🔹 Evitar el sesgo y la obsolescencia, asegurando que el conocimiento se base en fuentes actualizadas y diversas.

Por ello, analizar las referencias bibliográficas de un artículo permite:
📌 Determinar cuáles son las más influyentes dentro del documento.
📌 Evaluar la solidez teórica y metodológica del estudio.
📌 Identificar principios, teorías y enfoques clave en la disciplina.

🔍 Con esta herramienta, puedes obtener una selección optimizada de referencias destacadas, priorizando aquellas más relevantes por su frecuencia de citación, actualidad y relación con el tema central del documento.

📚 **Análisis de referencias bibliográficas** 🔎 **Contexto:** Eres un experto en bibliografía académica. Analiza la siguiente lista de referencias y selecciona las 10 más relevantes basándote en: ✅ Frecuencia de citación dentro del texto. ✅ Impacto y reconocimiento en el área de estudio. ✅ Relación con el tema y propósito del artículo. ✅ Año de publicación (dar prioridad a las más recientes, salvo clásicos). ✅ Nivel de citas y reconocimiento en bases científicas. --- 📖 **Datos del artículo** - **Título**: Knowledge creation models: a theoretical review - **Resumen**: Knowledge creation is a dynamic process that through the generation, development, implementation and exploitation of new ideas allows organizations to achieve better results than their competition, by providing greater strengths to create economic value and increase their ability to innovate. Companies seek to generate sustainable competitive advantages and maintain their competitive position in the market, to do this they must create enabling environments that encourage the development of learning, integration and coexistence activities of its members to create new knowledge. In this context, this research presents a review of the literature on knowledge creation models in organizations, within the findings identified that the models in addition to being based on the proposal of Nonaka and Takeuchi have points in common as its focus on learning, teamwork, communication and creating enabling environments for knowledge creation and innovation, it was also identified that not all models recognize the importance of information technologies in knowledge creation nor the formation of multidisciplinary teams for product development. 📚 **Referencias bibliográficas** - ANDREEVA, Tatiana; KIANTO, Aino. Knowledge processes, knowledge-intensity and innovation: a moderated mediation analysis. Journal of Knowledge Management. 2011, vol. 15, núm. 6, pp.1016-1034. - ALAVI, Maryam; LEIDNER, Dorothy. Review: Knowledge Management and Knowledge Management Systems: Conceptual Foundations and Research Issues. MIS Quarterly. 2001, vol. 25, núm. 1, pp. 107-136. DOI: 10.2307/3250961 - BARUA, Bikash. Impact of Knowledge Creation on Organizational Performance in the Service Organizations of Bangladesh. The International Journal of Management. 2018, vol. 7, núm. 4, pp.11-20. - BERRAIES, Sara; CHAHER, Mehrez. Knowledge Creation Process and Firms’ Innovation Performance: Mediating Effect of Organizational Learning. International Journal of Human Resource Studies. 2014, vol. 4, núm. 1,pp. 204-222. - BIHAMTA, Hassan; NOWZARI, Danial: EGHTEBASI, Sanaz, SUBRAMANIAM, Indra; SALIMI, Meysam; SALEHI, Mehrdad. A Descriptive Study on the Impact of Knowledge Creation Mechanism on Organizational Performance: A Case study in Malaysian Automotive industry. International Journal of Academic Research in Business and Social Sciences. 2012, vol. 2 núm. 7, pp. 256-265. - BRATIANU, Constantin; Orzea, Ivona. Organizational Knowledge Creation in the Perspective of Sustainable Development. Review of General Management. 2012, vol. 15, núm. 1, pp. 13-21. - BRATIANU, Constantin. The Triple Helix of the Organizational Knowledge. Management Dynamics in the Knowledge Economy. 2013, vol. 1, núm. 2, pp. 207-220. - BUENO, Eduardo. La sociedad del conocimiento reclama capital intangible. En E. Bueno y M. Salmador (Eds.), Perspectivas sobre dirección del conocimiento y capital intelectual. Madrid, España: Instituto Universitario Euroforum Escorial. 2000, pp. 15-16. - BUENO, Eduardo; Morcillo, Patricio. Enfoques principales de Dirección del Conocimiento: una síntesis. Boletín Intellectus. 2002, pp. 12-14. - BUENO, Eduardo. Fundamentos epistemológicos de dirección del conocimiento organizativo: desarrollo, medición y gestión de intangibles. Dirección del conocimiento. 2005, vol. 357, núm. 3, pp. 13-26. - BUENO, Eduardo. Conocimiento e Innovación. Hacia un modelo económico evolutivo-sostenible. En J. Micheli, E. Medellín, J. Jasso y A. Hidalgo (Coords.), Innovación y Crisis. Trayectorias y respuestas de empresas y sectores. México: Miguel Ángel Porrúa. 2012, 31-64 pp. - CARRIÓN, Juan. Modelo General para la Creación de Conocimiento. Fundación Iberoamericana del Conocimiento. 2002. - Ceptureanu, Sebastian; Ceptureanu, Eduard. Knowledge Creation/Conversion Process. Review of International Comparative Management. 2010, vol. 11, núm. 1, pp. 150-157. - CHOO, Chun. La organización inteligente. El empleo de la información para dar significado, crear conocimiento y tomar decisiones. México: Oxford University Press México, 1999, 363 p. - CORSO, Mariano; MARTINI, Antonella; PELLEGRINI, Luisa; PAOLUCCI, Emilio. Technological and organizational tools for knowledge management: in search of configurations. Small Business Economics. 2003, núm. 21, pp. 397-408. - CROSSAN, Mary; LANE, Henry; White, Roderick. An organizational learning framework: From intuition to institution. Academy of Management Review, 1999, vol. 24, núm. 3, pp. 522–537. - DAVENPORT, Thomas; PRUSAK, Laurence. Conocimiento en Acción. Cómo las organizaciones manejan lo que saben. Buenos Aires: Pearson Education, 2001, 225 p. - DAVENPORT, Thomas; PRUSAK, Laurence. Working Knowledge: How Organizations Manage What They Know. ACM: Ubiquity, 2005, pp. 1-15. - DONATE, Mario; GUADAMILLAS, Fátima. Organizational factors to support knowledge management and innovation. Journal of Knowledge Management. 2011, vol. 15, núm. 6, pp. 890-914. - GALVIS, Jair. 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Modelos de creación de conocimiento: una revisión teórica

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Journal: Técnica Administrativa

Volume: 20 , Number: 1, Order: 2 ; ISSUE: 85

Date of publisher: 2021-01-15

URL: www.cyta.com.ar/ta/article.php?id=200102

License: Atribución 4.0 - Internacional (CC BY 4.0)

© Ciencia y Técnica Administrativa

Registro ISSN: 1666-1680

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