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El impacto de los AI Overviews de Google en el SEO: análisis del estudio Semrush 2025

Semrush AI Overviews Study: What 2025 SEO Data Tells Us About Google’s Search Shift. Semrush, Julio 2025

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Google ha introducido los llamados AI Overviews, resúmenes generados por IA que aparecen directamente en los resultados de búsqueda. Estos tienen un impacto disruptivo, equiparándose a los featured snippets en importancia

Los AI Overviews, resúmenes generados por inteligencia artificial que Google ha incorporado en sus resultados de búsqueda. Estos elementos ya ocupan un rol importante y están modificando de manera profunda las estrategias de posicionamiento.

Los datos muestran que en marzo de 2025 el 13,14 % de las consultas en escritorio en EE. UU. activaron un AI Overview, casi el doble que en enero del mismo año. La mayoría de estas consultas fueron de carácter informacional (88,1 %), aunque también se detectó un ligero incremento en consultas comerciales y de navegación. Las áreas más afectadas incluyen ciencia, salud, sociedad y gobierno, mientras que sectores como noticias y deportes casi no presentan AI Overviews, reflejando la cautela de Google en temas sensibles o de actualidad.

En cuanto al comportamiento de los usuarios, los AI Overviews están vinculados a un aumento de las búsquedas sin clics (zero-click). Sin embargo, al comparar las mismas palabras clave antes y después de aparecer con AI Overview, la tasa de zero-click disminuyó levemente de 38,1 % a 36,2 %. Esto sugiere que, aunque más usuarios encuentran la respuesta sin salir de Google, algunos siguen interactuando con los enlaces destacados dentro del propio resumen generado por IA.

El estudio también señala que los AI Overviews se muestran sobre todo en consultas largas, de baja competencia y bajo coste por clic (CPC). Además, tienden a superponerse a funciones ya existentes del SERP sin reemplazarlas, y suelen dar relevancia a contenidos de plataformas como Reddit, Quora y YouTube, lo que indica una preferencia de Google por fuentes diversificadas y con información estructurada.

Las recomendaciones para las marcas son claras: crear contenido informacional autoritativo y con perspectiva única, reforzar los formatos visuales e interactivos (como vídeos o herramientas), e identificar palabras clave comerciales que aún no activan AI Overviews para aprovechar oportunidades de posicionamiento tradicional. Asimismo, se recomienda el uso de herramientas de monitorización como el Semrush AI Toolkit para medir la visibilidad en estos nuevos entornos y ajustar las estrategias de SEO.

En definitiva, el SEO en 2025 ya no se limita a aparecer en las primeras posiciones de búsqueda, sino a ganar presencia en los resultados generados por IA. El contenido de calidad, adaptado a este nuevo ecosistema híbrido entre buscador tradicional y motor de respuestas, será determinante para mantener la visibilidad digital.

arXiv lanza un proyecto piloto para incorporar resúmenes en audio generados por inteligencia artificial en su plataforma

Boboris, Kat. 2025. “arXiv Pilots Audio Summaries in Partnership with ScienceCast.” arXiv Blog, April 8, 2025. https://blog.arxiv.org/2025/04/08/arxiv-pilots-audio-summaries-in-partnership-with-sciencecast/

arXiv ha lanzado un proyecto piloto en colaboración con ScienceCast para incorporar resúmenes en audio de 60 segundos generados por inteligencia artificial en su plataforma Esta iniciativa busca ampliar el acceso al contenido científico más allá del formato PDF, continuando la línea iniciada en 2024 con la introducción de versiones en HTML de los artículos.

arXiv, uno de los repositorios científicos de acceso abierto más importantes del mundo, ha iniciado un proyecto piloto en colaboración con la plataforma ScienceCast para ofrecer resúmenes en audio de 60 segundos generados por inteligencia artificial. Esta iniciativa se enmarca en los esfuerzos de arXiv por hacer la ciencia más accesible a un público más amplio, diversificando los formatos disponibles más allá del tradicional PDF. Ya en 2024, arXiv había comenzado a ofrecer versiones en HTML de los artículos recientes, lo cual mejoraba la legibilidad y accesibilidad en dispositivos móviles y navegadores.

En esta nueva fase, los resúmenes en audio están disponibles, por el momento, solo para artículos nuevos de la categoría astro-ph.HE (astrofísica de alta energía) publicados a partir del 1 de diciembre de 2024. Estos audios se generan automáticamente a partir de los archivos TeX durante el proceso de envío del artículo, lo que permite una rápida publicación del contenido sintetizado. Para acceder a ellos, los lectores pueden dirigirse al menú lateral derecho de la página de resumen del artículo en arxiv.org, donde encontrarán una nueva sección llamada “Additional Features” (Funciones adicionales). Allí, el enlace “Audio Summaries” conduce a una página de destino donde se puede escuchar el resumen directamente en la plataforma de ScienceCast.

ScienceCast, que desde 2022 forma parte de arXivLabs —una incubadora de innovación abierta que conecta arXiv con herramientas externas— ya había implementado con éxito un programa similar con el repositorio bioRxiv en el campo de las ciencias biológicas. Su plataforma emplea inteligencia artificial para generar contenido audiovisual breve que resume los principales aportes de un artículo científico, lo que facilita el acceso al conocimiento tanto para investigadores como para estudiantes, divulgadores y entusiastas de la ciencia.

Ramin Zabih, director académico de arXiv y profesor de informática en Cornell Tech, destacó que esta colaboración representa un paso más en el cumplimiento de la misión de arXiv: garantizar que la ciencia esté abierta y disponible para todos. Con más de 2.6 millones de artículos en su repositorio, arXiv representa una fuente esencial para investigadores de múltiples disciplinas. En este contexto, los resúmenes en audio constituyen una herramienta útil para mantenerse al día con los avances, incluso en campos fuera del área de especialización de cada lector.

Por su parte, Erin Sharoni, directora ejecutiva de ScienceCast, subrayó que el objetivo de su empresa es eliminar barreras en los flujos de trabajo de investigación, promoviendo el acceso abierto y la participación activa de cualquier persona interesada en el conocimiento científico, desde expertos hasta el público general.

Aunque el proyecto se encuentra en una fase inicial y limitada a una categoría temática, se prevé su ampliación a otras áreas del conocimiento, así como la incorporación de más funcionalidades de audio y visualización. Desde arXiv y ScienceCast se anima a los usuarios a compartir sus comentarios, sugerencias o inquietudes, tanto a través del blog oficial como directamente en www.sciencecast.org.

Los autores que ya tengan un resumen en audio generado para su artículo también pueden contactar a ScienceCast para ofrecer retroalimentación o plantear preocupaciones específicas a través del correo electrónico: vacheh.joakim@sciencecast.ai.

Este proyecto representa un nuevo paso hacia una ciencia más inclusiva, comprensible y accesible, adaptada a las nuevas formas de consumo de contenido en la era digital.

Resoomer es una aplicación en línea basada en IA que permite resumir textos automáticamente.

Resoomer

https://resoomer.com/

Resoomer es una aplicación en línea que permite resumir textos automáticamente. Es útil para estudiantes, profesionales y cualquier persona que necesite procesar rápidamente grandes volúmenes de información. Su algoritmo identifica las ideas principales, haciendo resúmenes claros y concisos. Permite subir documentos en diferentes formatos (PDF, DOCX, TXT) y tiene una extensión para navegador que facilita resumir artículos en línea. Es ideal para agilizar la lectura y mejorar la comprensión de textos largos.

Resoomer es una innovadora aplicación en línea diseñada para facilitar la lectura y comprensión de textos largos mediante el uso de algoritmos avanzados que permiten resumir automáticamente documentos y artículos. Esta herramienta es especialmente útil para estudiantes, profesionales, investigadores, periodistas y cualquier persona que necesite procesar rápidamente grandes cantidades de información, sin perder de vista las ideas clave. Gracias a su tecnología de procesamiento de lenguaje natural (PLN), Resoomer identifica y extrae las partes más relevantes de un texto, creando resúmenes claros y concisos en cuestión de segundos.

¿Cómo funciona Resoomer?

El algoritmo de Resoomer se basa en técnicas de análisis semántico, lo que le permite comprender la estructura y el contenido de un texto. Este análisis le permite identificar las frases o párrafos que contienen las ideas principales del documento. Posteriormente, la herramienta las reescribe de manera breve, eliminando las partes secundarias o menos relevantes, lo que da como resultado un resumen eficiente que facilita la lectura y comprensión del material original.

Resoomer también se adapta a diferentes tipos de documentos, permitiendo a los usuarios cargar archivos en varios formatos como PDF, DOCX y TXT. Esto es especialmente útil para quienes trabajan con documentos largos o complejos, ya que pueden obtener resúmenes de sus materiales de trabajo de forma rápida y precisa, sin necesidad de leer el texto completo.

Ventajas principales de Resoomer

Ahorro de tiempo: En lugar de leer páginas y páginas de información, los usuarios pueden obtener un resumen conciso de los puntos clave del contenido, lo que les permite optimizar su tiempo de estudio o trabajo.

Mejora de la comprensión: Al resaltar las ideas principales y eliminar información secundaria, ayuda a los usuarios a entender mejor el mensaje central de un texto, lo que mejora su capacidad para retener información.

Versatilidad: es compatible con diferentes formatos de documentos (como PDFs, DOCX y TXT), lo que lo convierte en una herramienta muy versátil para estudiantes, académicos, profesionales y cualquier persona que necesite procesar documentos de diferentes tipos.

Extensión de navegador: ofrece una extensión para navegador que permite resumir artículos en línea sin necesidad de copiar y pegar el texto en la aplicación. Esta funcionalidad es ideal para aquellos que leen artículos largos o informes en la web y desean obtener rápidamente un resumen.

Facilidad de uso: La interfaz es simple e intuitiva, lo que hace que cualquier persona pueda comenzar a utilizarla sin necesidad de tutoriales complicados. Solo se necesita cargar el documento o artículo, y en poco tiempo, el resumen estará listo para ser consultado.

Aplicaciones prácticas en distintos campos

La herramienta se utiliza en una amplia variedad de campos debido a su versatilidad y efectividad. Algunos ejemplos incluyen:

Estudiantes: Los estudiantes pueden utilizar la aplicación para procesar textos académicos, libros de texto o artículos de investigación. Esto les permite obtener resúmenes de gran calidad para sus trabajos y exámenes, ahorrando tiempo y mejorando su comprensión de los temas estudiados.

Investigadores y académicos: Aquellos que se dedican a la investigación a menudo deben leer una gran cantidad de documentos científicos y técnicos, ya que les ayuda a obtener resúmenes rápidos de los artículos y papers, lo que les permite filtrar la información relevante sin tener que leer el texto completo.

Profesionales: Los profesionales que manejan grandes volúmenes de información en su día a día (como abogados, médicos, consultores, etc.) pueden beneficiarse enormemente de Resoomer, ya que les permite obtener resúmenes rápidos de documentos complejos o largos, ayudándoles a tomar decisiones informadas más rápidamente.

Periodistas: Los periodistas que deben leer y analizar diversas fuentes para redactar artículos o informes pueden utilizarla para simplificar el proceso de análisis de las fuentes, permitiéndoles concentrarse en los aspectos más importantes de las noticias o temas que están cubriendo.

Limitaciones y recomendaciones

A pesar de sus numerosas ventajas, la herramientar tiene algunas limitaciones que deben tenerse en cuenta. Aunque el algoritmo es bastante preciso en la identificación de ideas principales, no siempre puede captar el tono o contexto de un texto, lo que podría llevar a resúmenes que omiten matices importantes. Además, la calidad del resumen puede variar según la complejidad del texto original. En textos muy técnicos o especializados, es posible que se necesite una revisión manual para asegurarse de que todas las ideas clave han sido capturadas correctamente.

Para obtener los mejores resultados, se recomienda utilizar la aplicación como una herramienta complementaria en lugar de una solución única. Es ideal para obtener un primer borrador de un resumen que luego puede ser ajustado y enriquecido según las necesidades del usuario.

Resúmenes inteligentes: ¿Marcará la inteligencia artificial el final de las revisiones bibliográficas biomédicas?

Carlo Galli, Chiara Moretti, y Elena Calciolari, «Intelligent Summaries: Will Artificial Intelligence Mark the Finale for Biomedical Literature Reviews?», Learned Publishing n/a, n.o n/a: e1648, accedido 11 de diciembre de 2024, https://doi.org/10.1002/leap.1648.

Se examina el impacto de la inteligencia artificial (IA), especialmente los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), en la creación de resúmenes automáticos de la literatura científica, en particular en el campo biomédico. Los autores del artículo discuten cómo los avances en IA están transformando el proceso de revisión de la literatura.

El artículo destaca que los LLM han alcanzado capacidades generativas que imitan el discurso humano, lo que les permite resumir documentos y extraer información de textos con una precisión notable. Además, los sistemas de R.A.G. (retrieval-augmented generation) están en desarrollo, lo que les permitirá navegar por bases de datos como MEDLINE y extraer conocimientos relevantes para crear resúmenes completos de la literatura científica disponible.

Según los autores, estos avances pueden llevar a que los resúmenes generados por IA sean comparables a las revisiones tradicionales de literatura científica realizadas por expertos humanos. Esto podría hacer que las revisiones de literatura tradicionales sean obsoletas, ya que la IA podría realizar el trabajo de manera más rápida y con una precisión similar, si no superior.

A medida que la disponibilidad de resúmenes automatizados aumenta, el umbral para lo que se considera digno de publicación podría elevarse, ya que los investigadores y editores podrían exigir más creatividad, profundidad o perspectiva única en las publicaciones para diferenciarlas de los resúmenes automáticos. En este contexto, los resúmenes generados por IA podrían ser una herramienta útil, pero las revisiones de literatura futuras probablemente tendrán que capitalizar las capacidades humanas de imaginación, creatividad y abstracción para mantenerse relevantes y útiles en un mundo cada vez más dominado por la IA.

Así, los autores proponen que, aunque la inteligencia artificial tiene el potencial de revolucionar la forma en que se llevan a cabo las revisiones bibliográficas, estas no eliminarán por completo el papel de los humanos en el proceso. Más bien, el enfoque humano deberá evolucionar, apoyándose en capacidades que la IA no puede replicar, para asegurar que las revisiones de literatura sigan siendo valiosas en la era de la automatización.

Adobe lanza un asistente de IA capaz de buscar y resumir PDFs

«Adobe Brings Conversational AI to Trillions of PDFs with the New AI Assistant in Reader and Acrobat». Accedido 21 de febrero de 2024.

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Adobe lanzó el martes un asistente de inteligencia artificial en sus aplicaciones Reader y Acrobat que puede producir resúmenes y responder preguntas sobre PDF y otros documentos.


Adobe ha presentado en versión beta a AI Assistant, un nuevo motor conversacional generativo basado en inteligencia artificial en Reader y Acrobat. Integrado profundamente en los flujos de trabajo de Reader y Acrobat, AI Assistant genera instantáneamente resúmenes y percepciones de documentos largos, responde preguntas y formatea información para compartirla en correos electrónicos, informes y presentaciones. AI Assistant está llevando la inteligencia artificial generativa a las masas, desbloqueando nuevo valor a partir de la información dentro de los aproximadamente 3 billones de PDFs en el mundo.

El asistente de inteligencia artificial, actualmente en fase beta, ya está disponible en Acrobat, «con funciones que llegarán a Reader en los próximos días y semanas», según un comunicado de prensa. Adobe tiene previsto lanzar un plan de suscripción para la herramienta una vez que salga de la versión beta.

AI Assistant aprovecha los mismos modelos de inteligencia artificial y aprendizaje automático detrás de Acrobat Liquid Mode, la galardonada tecnología que admite experiencias de lectura receptivas para PDFs en dispositivos móviles. Estos modelos propietarios proporcionan una comprensión profunda de la estructura y el contenido de los PDFs, mejorando la calidad y confiabilidad en las salidas de AI Assistant.

Otros modelos de IA, como ChatGPT, ofrecen lectores de PDF que agilizan de forma similar el análisis de documentos extensos, pero esos servicios requieren que los usuarios carguen un PDF. El asistente de IA de Adobe es una función integrada.

Características de AI Assistant:

  • Asistente de AI: AI Assistant recomienda preguntas basadas en el contenido de un PDF y responde preguntas sobre lo que hay en el documento, todo a través de una interfaz conversacional intuitiva.
  • Resumen generativo: Obtenga una comprensión rápida del contenido dentro de documentos largos con resúmenes cortos en formatos fáciles de leer.
  • Citaciones inteligentes: El motor de atribución personalizado de Adobe y la inteligencia artificial propietaria generan citas para que los clientes puedan verificar fácilmente la fuente de las respuestas de AI Assistant.
  • Navegación fácil: Los enlaces clicables ayudan a los clientes a encontrar rápidamente lo que necesitan en documentos largos para que puedan enfocar su tiempo en explorar y accionar la información más importante.
  • Salida formateada: Pida a AI Assistant que consolide y formatee la información en los puntos principales, texto para correos electrónicos, presentaciones, informes y más. Un botón de «copiar» facilita cortar, pegar y compartir. Respeto por los datos del cliente: L

Las características de AI Assistant en Reader y Acrobat están reguladas por protocolos de seguridad de datos y ningún contenido de documentos del cliente se almacena o se utiliza para entrenar a AI Assistant sin su consentimiento. Más allá del PDF: Los clientes pueden usar AI Assistant con todo tipo de formatos de documento (Word, PowerPoint, transcripciones de reuniones, etc.). Innovando un estándar global

Comparación de resúmenes científicos generados por ChatGPT con resúmenes originales mediante un detector de resultados de inteligencia artificial, un detector de plagio y revisores humanos

Gao, C. A., Howard, F. M., Markov, N. S., Dyer, E. C., Ramesh, S., Luo, Y., & Pearson, A. T. (2022). Comparing scientific abstracts generated by ChatGPT to original abstracts using an artificial intelligence output detector, plagiarism detector, and blinded human reviewers (p. 2022.12.23.521610). bioRxiv. https://doi.org/10.1101/2022.12.23.521610

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ChatGPT es la última creación de la familia GPT de sistemas de IA para generación de texto, un proyecto de la fundación OpenAI.

Los grandes modelos lingüísticos, como ChatGPT, pueden producir textos cada vez más realistas, pero se desconoce la precisión y la integridad del uso de estos modelos en la escritura científica. Se recopilaron diez resúmenes de investigación de cinco revistas médicas de alto factor de impacto (n=50) y se generaronresúmenes de investigación basados en sus títulos y revistas con ChatGPT. Se evaluaron los resúmenes utilizando un detector de resultados de inteligencia artificial (IA), un detector de plagio, y se hizo que revisores humanos intentaran distinguir si los resúmenes eran originales o generados. Todos los resúmenes generados por ChatGPT estaban escritos con claridad, pero sólo el 8% seguía correctamente los requisitos de formato de la revista específica. La mayoría de los resúmenes generados se detectaron mediante el detector de salida de IA, con puntuaciones (más alta significa más probabilidad de ser generado) de mediana [rango intercuartílico] de 99,98% [12,73, 99,98] en comparación con una probabilidad muy baja de salida generada por IA en los resúmenes originales de 0,02% [0,02, 0,09]. El AUROC del detector de resultados de IA fue de 0,94. Los resúmenes generados obtuvieron una puntuación muy alta en originalidad utilizando el detector de plagio (100% [100, 100] de originalidad). Los resúmenes generados tenían un tamaño de cohorte de pacientes similar al de los resúmenes originales, aunque los números exactos eran inventados. Cuando se les dio una mezcla de resúmenes originales y generales, los revisores humanos identificaron correctamente el 68% de los resúmenes generados como generados por ChatGPT, pero identificaron incorrectamente el 14% de los resúmenes originales como generados. Los revisores indicaron que era sorprendentemente difícil diferenciar entre los dos, pero que los resúmenes generados eran más vagos y tenían una redacción formulista.

TLDR sistema de inteligencia artificial que resumen los contenidos de investigación de un artículo en una sola frase

Los TLDR (Too Long; Didn’t Read) son resúmenes super-cortos del objetivo principal y los resultados de un artículo científico generados usando el conocimiento de fondo de los expertos y las últimas técnicas de procesamiento del lenguaje natural (PLN) . Esta nueva característica está disponible en versión beta para casi 10 millones de artículos y contando en el dominio de la informática en Semantic Scholar.

Mantenerse al día con la literatura científica es una parte importante del flujo de trabajo de cualquier investigador, y analizar una larga lista de artículos de diversas fuentes mediante la lectura de los resúmenes de los artículos requiere mucho tiempo. TLDR: Extreme Summarization of Scientific Documents, es una nueva forma de resumen extremo, para documentos científicos, utilizando un novedoso protocolo de anotación que produce resúmenes de alta calidad a la vez que reduce al mínimo la carga de anotación.

El motor de búsqueda de información científica Semantic Scholar ahora incluye un nuevo modelo de inteligencia artificial que ofrece un breve extracto sobre cada artículo científico para ayudar a los investigadores en su día a día.

Según la MIT, el sistema ofrece un resumen de una frase junto al famoso indicador TLDR (too long; didn’t read en inglés, demasiado largo; no leído) que aparece debajo de cada artículo de ciencias de la computación (por ahora) cuando los usuarios utilizan la función de búsqueda o van a la página de un autor, lo que le permite localizar rápidamente los documentos adecuados y dedicar el tiempo a leer lo que realmente importa, ya que TLDR ayuda a los usuarios a tomar decisiones rápidas e informadas sobre qué documentos son relevantes, y dónde invertir el tiempo en lecturas adicionales.

Ejemplo:

«Information overload is a top problem facing scientists. Semantic Scholar’s automatically generated TLDRs help researchers quickly decide which papers to add to their reading list.»Isabel Cachola, Johns Hopkins University PhD Student, Former Pre-Doctoral Young Investigator at AI2, and Author of TLDR: Extreme Summarization of Scientific Documents

Bibliografía:

  1. TLDR: Extreme Summarization of Scientific Documents | Semantic Scholar [Internet]. [cited 2020 Dec 3]. Available from: https://www.semanticscholar.org/paper/TLDR%3A-Extreme-Summarization-of-Scientific-Documents-Cachola-Lo/3502a542b2e98d9094e1880a30f652d4170b9534
  2. Una nueva IA resume “papers” de investigación en una sola frase | MIT Technology Review en español [Internet]. [cited 2020 Dec 3]. Available from: https://www.technologyreview.es/s/12886/una-nueva-ia-resume-papers-de-investigacion-en-una-sola-frase
  3. Cachola I, Lo K, Cohan A, Weld DS. TLDR: Extreme Summarization of Scientific Documents [Internet]. [cited 2020 Dec 3]. Available from: https://github.com/allenai/scitldr.

Diez claves para la elaboración del resumen en un artículo científico

 

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Diez claves para la elaboración del resumen en un artículo científico
Manuel AMEZCUA
Cátedra Index de Investigación en Cuidados de Salud
UCAM-Fundación Index. Granada, España
Correspondencia: secretaria@ciberindex.com

 

La elaboración del resumen determina el futuro de un artículo. Durante el proceso de evaluación del manuscrito, orientará al editor sobre el interés de la investigación, pues junto con el título es lo primero que será leído. Una vez publicado, será la parte del artículo más consultada, sirviendo de escaparate los repositorios, bases de datos bibliográficas y metabuscadores donde la revista está incluida. Es la tarjeta de presentación del artículo: su redacción ayudará al lector a decidir si le interesa acceder al contenido completo. ¿Te parece importante dedicar un tiempo y esfuerzo a la correcta elaboración del resumen?

1. Sintetizar en 150 palabras lo más destacable del mismo, separando lo sustancial de lo accesorio. Evita las premuras y tómate tu tiempo. Verifica las especificaciones de la revista elegida en cuanto a tamaño y estructura del resumen.

2. El estilo debe ser necesariamente claro, conciso y directo para que pueda ser comprendido por una población más generalista. Elude palabras innecesarias y expresiones vagas, así como acrónimos o abreviaturas (salvo de dominio general). Tampoco incluyas citas bibliográficas, notas, etc.

3. Redáctalo en impersonal, utilizando el tiempo pasado o pretérito salvo para la conclusión, que ha de escribirse en tiempo presente. No utilices frases textuales extraídas del artículo, procura darle un estilo uniforme, con frases cortas y gramaticalmente bien construidas.

4. Utiliza el modelo de Resumen estructurado, explicitando los contenidos del artículo

en sus enunciados esenciales: Objetivo, Metodología, Resultados y Conclusión. Cuida sus principales atributos: la objetividad (exento de crítica), la consistencia (fiel al original) y la coherencia entre sus apartados (evitando redundancias).

5. Comienza enunciando el Objetivo general del estudio, que ha de estar en consonancia con la pregunta de investigación. Si la pregunta fue tan estimulante que te incitó a realizar la investigación, transmite al lector tu entusiasmo cuando expongas tu propósito y alcance.

6. En Metodología se espera que informes concisamente del tipo de estudio, población, intervenciones o fuentes de datos y mediciones principales. No incluyas fórmulas, ecuaciones ni diagramas si no es estrictamente necesario.

7. Incluye en Resultados solo los hallazgos más relevantes y novedosos, exponiendo aquellos valores que apoyen la conclusión principal. No deben aparecer tablas, gráficos u otras ilustraciones, en cambio puedes interpretar brevemente el significado del resultado principal.

8. En la Conclusión principal intenta seducir al lector enfatizando tu descubrimiento, que ha de ser coherente con el objetivo y estar apoyado en el resultado. Es posible también plantear la utilidad práctica que se deriva directamente del estudio, pero evita realizar abstracciones teóricas sobre aspectos no estudiados.

9. Anota entre 3-12 palabras clave o descriptores que identifiquen con precisión la temática del artículo, mejor si están contenidos en tesauros reconocidos (MeHS, DeCS).

Coloca en primer lugar los descriptores por los que te gustaría que el artículo fuese recuperado en una búsqueda bibliográfica, favorece la efectividad de los buscadores.

10. La versión del resumen en otros idiomas debe concordar en la forma y contenidos. Utiliza servicios de traducción especializados en lenguaje científico, en lugar de aportar traducciones automatizadas mediante aplicativos informáticos

 

Más sobre

¿Cómo hacer un resumen documental?

 

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Alonso-Arévalo, Julio El resumen documental., 2004

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Presentación abreviada

Los resúmenes documentales forman parte de la vida científica y tienen una importancia fundamental en la comunicación y transmisión de la información, especialmente en el área de la ciencia y la tecnología. El resumen forma parte de la cadena documental. Se trata de un punto de partida de las operaciones documentales en virtud de su capacidad de respuesta a las necesidades informativas y comunicativas de los investigadores. Es un proceso de identificación y representación del contenido del documento.

TLDR permite resumir automáticamente cualquier artículo, texto, documento, página web o ensayo con un solo clic

 

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TLDR

Acceso

 

A menudo, los documentos largos son difíciles de hojear rápidamente y captar las partes relevantes. TLDR utiliza Inteligencia Artificial (AI) para automatizar este proceso, generando múltiples longitudes para que puedas obtener un resumen, una vista de 25% y 50% del documento. También ofrece la vista completa en un diseño más fácil de leer.

También dispone de una extensión para Chrome

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