Avances en el aprovechamiento de biopolímeros y productos peruanos: Análisis bibliométrico

• Lozano-Flores, Erika Del Milagro ^[1]
  1. [1] Universidad César Vallejo

     Universidad César Vallejo

     Provincia de Trujillo, Perú

     
• Localización: Revista científica de sistemas e informática, ISSN-e 2709-992X, Vol. 3, Nº. 1, 2023 (Ejemplar dedicado a: Information as a strategic and valuable asset for organizations; e496)
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Application of artificial intelligence techniques in studies on eating habits: Bibliometric analysis
• Enlaces
  • Texto completo
• Resumen
  • español

    El estudio presenta un análisis bibliométrico sobre la aplicación de técnicas de inteligencia artificial en investigaciones relacionadas con hábitos alimentarios. Se analizaron 233 documentos extraídos de la base de datos Scopus desde 1990 hasta 2020, identificando las principales tendencias en la producción científica, fuentes de publicación, afiliaciones institucionales y redes de colaboración. Los resultados muestran un crecimiento exponencial en el número de publicaciones a partir de 2015, atribuible a los avances en IA y al creciente interés en la salud pública. La revista "Lecture Notes in Computer Science" es la fuente con más publicaciones en este campo, seguida por "ACM International Conference Proceeding Series". Las instituciones con mayor producción son el "Weizmann Institute of Science" y la "University of Bari". Asimismo, el análisis de palabras clave destaca la relevancia de técnicas como "machine learning", "deep learning" y "neural networks". Los mapas de colaboración reflejan que Estados Unidos y China son líderes en producción y coautoría. El estudio concluye que la IA ha tenido un impacto creciente en la investigación de hábitos alimentarios, resaltando su importancia como una herramienta emergente para mejorar la comprensión de los hábitos alimentarios y promover intervenciones personalizadas y eficaces en salud pública.

  • English

    The study presents a bibliometric analysis of the application of artificial intelligence techniques in research related to eating habits. A total of 233 documents were analyzed from the Scopus database between 1990 and 2020, identifying the main trends in scientific production, publication sources, institutional affiliations, and collaboration networks. The results show an exponential growth in the number of publications since 2015, attributable to advancements in AI and the increasing interest in public health. The journal "Lecture Notes in Computer Science" is the source with the most publications in this field, followed by the "ACM International Conference Proceeding Series." The institutions with the highest production are the "Weizmann Institute of Science" and the "University of Bari." Furthermore, the keyword analysis highlights the relevance of techniques such as "machine learning," "deep learning," and "neural networks." Collaboration maps reveal that the United States and China are leaders in production and co-authorship. The study concludes that AI has had a growing impact on research into eating habits, highlighting its importance as an emerging tool for improving the understanding of dietary behaviors and promoting personalized and effective public health interventions.