Semana 12

Sobre las exposiciones de las investigaciones grupales cortas:

Grupo 1: ResearchRabbit

a. Plataforma para encontrar documentos académicos relevantes.

b. Ventaja: Ahorro de tiempo en búsqueda de documentos.

c. Beneficio para estudiantes: Ahorrar tiempo en investigación.

Grupo 2: Consensus

a. Motor de búsqueda de información sobre proyectos de blockchain y criptomonedas.

b. Ventaja: Centraliza información sobre proyectos.

c. Beneficio para estudiantes: Acceso a información sobre proyectos.

Grupo 3: ConnectedPapers

a. Plataforma para encontrar documentos académicos relacionados.

b. Ventaja: Representación visual de conexiones entre documentos.

c. Beneficio para estudiantes: Identificar documentos relevantes visualmente.

Grupo 4: Litmaps

a. Plataforma para organizar y visualizar la investigación.

b. Ventaja: Representación visual de relaciones entre documentos.

c. Beneficio para estudiantes: Identificar documentos relevantes y organizar la investigación.

Grupo 5: Jenni

a. Asistente de escritura con IA para mejorar la escritura.

b. Ventaja: Sugerencias para mejorar la escritura.

c. Beneficio para estudiantes: Mejorar la claridad y coherencia de la escritura.

Grupo 6: Scite.ai

a. Plataforma para encontrar y evaluar artículos científicos.

b. Ventaja: Evaluación rápida de credibilidad y resumen de hallazgos clave.

c. Beneficio para estudiantes: Ahorrar tiempo en la evaluación de artículos.

Grupo 7: Elicit

a. Plataforma para realizar encuestas y recopilar datos.

b. Ventaja: Interfaz fácil para crear y distribuir encuestas, herramientas de análisis.

c. Beneficio para estudiantes: Crear y analizar encuestas de manera eficiente.

El ejercicio grupal que hicimos en clase:  

i) Estrategia de muestro prevista. Explique su estrategia de muestreo señalando la unidad de análisis o muestreo, la población o universo, si habrá muestreo, cómo lo hará y de qué tipo será. Justifique teóricamente.

Universo: Empresas costarricenses y ministerios gubernamentales.

Población: Expertos en empresas de manufactura alimentaria y expertos en el ministerio de salud.

Muestreo No probabilístico: Se seleccionará casos, unidades, participantes por uno o varios propósitos. (Hernández, 2017). Se realizará las entrevistas a expertos, se escogerá 15 entrevistas a las empresas que cuenten con el requisito de tener un plan de logística y distribución específico y que sean de la GAM. En el Ministerio de Salud sería con uno o dos expertos en el área de manipulación de elementos. 

Como se hará: Mediante entrevistas a personas expertas o encargadas en procesos de producción y logística de distribución de alimentos; además de la opinión experta de las personas capacitadas del ministerio de salud 

ii) Indique cómo prevé que sería su proceso de recolección de datos.

Tipo de datos: cualitativos

Medios: utilizando la herramienta de recolección prevista, se realizarán entrevistas de manera virtual, por medio de plataformas digitales como zoom o teams, ya que contactar a personas expertas en procesos de producción en el área alimenticia es complicado, más si se necesitan varias opiniones y perspectivas, ya que no podríamos viajar hasta donde ellos están para entrevistarlos personalmente, por lo que realizar llamadas en tiempo real es más factible.

iii) Señale cuáles instrumentos utilizaría para lo anterior.

ATLAS.ti. Facilitará la organización, codificación y análisis de datos cualitativos, como transcripciones de entrevistas y documentos, ayudándonos a nosotros los investigadores a encontrar patrones y relaciones en los datos. También permite la colaboración en proyectos de investigación y admite una variedad de tipos de datos, incluyendo texto, audio y video.