Mapeo de las revistas de inteligencia artificial y el estrés laboral: un Análisis bibliométrico y de redes de citas

Abstract

Esta investigación permite el desarrollo de un mapeo de revistas enfocadas en inteligencia artificial y el estrés laboral en donde se realiza un análisis bibliométrico de las variables de estudio, tiene como objetivo identificar la información más relevante en lo que a producción científica a nivel mundial se refiere, tomando en consideración aspectos relevantes como las co citaciones, manejo de clúster y países con mayor cantidad de producción en este ámbito se ha escrito; la cantidad de literatura retrospectiva en este campo es bastante representativa a lo largo de este tiempo, para esta investigación se seleccionaron indicadores bastante relevantes para no dificultar la visión que se quiere obtener en lo que respecta a los resultados, por lo tanto la metodología utilizada es la técnica del mapeo y agrupación de indicadores que ayudan a la visualización de información y por consiguiente la estructura de la literatura, los resultados de este estudio es la agrupación y exploración sistemática de la investigación y de esta forma brindar un esquema taxonómico que sirva como una base a las futuras investigaciones, los datos analizados que se extrajeron de la base de datos Scopus y la plataforma lens.org un total de 745 contribuciones fueron identificadas como potenciales para de esta forma reforzar la comprensión de la taxonomía estructurada que beneficiará a la comunidad científica..

This research allows the development of a mapping of journals focused on artificial intelligence and work stress where a bibliometric analysis of the study variables is performed, it aims to identify the most relevant information as far as scientific production worldwide is concerned, taking into consideration relevant aspects such as co-citations, cluster management and countries with the largest amount of production in this field has been written; the amount of retrospective literature in this field is quite representative throughout this time, for this research, quite relevant indicators were selected so as not to hinder the vision that we want to obtain with regard to the results, therefore the methodology used is the technique of mapping and grouping of indicators that help the visualization of information and therefore the structure of the literature, The results of this study is the grouping and systematic exploration of the research and thus provide a taxonomic scheme that serves as a basis for future research, the data analyzed were extracted from the Scopus database and the lens. A total of 745 contributions were identified as potential to reinforce the understanding of the structured taxonomy that will benefit the scientific community.