Revisión de literatura asistida por IA
Tipos de literatura · pipeline 4-fases · Lab L1 caza de alucinaciones
Universidad EAFIT · Escuela de Finanzas, Economía y Gobierno
14 de mayo de 2026
Bienvenidos
Unidad 4 — Revisión de literatura con IA
Sesión 4 · Jueves 14/05 · 18:00–22:00 · 4h
Nota
Pregunta guía: ¿Cómo construyo un mapa de evidencia confiable cuando >30% de las citas que da la IA están alucinadas?
Lo que se llevan al final de S4:
- ✅ Flujo de búsqueda documentado (con conteos reales)
- ✅ 15–25 referencias verificadas
- ✅ Subset cargado en NotebookLM
- ✅ Audit-log L1 de alucinaciones
- ✅ Mapa bibliométrico inicial
Cómo trabajamos hoy — 4 Sprints
| Bloque | Tema | 🎓 JC | 🔧 Act | Fin |
|---|---|---|---|---|
| Sprint 1 · ¿QUÉ? | Propósitos · peer review · tipos · pirámide + 7 papers + tipología SR | 35 | 15 | 18:50 |
| ☕ Descanso 1 · café largo | 20 min | 19:10 | ||
| Sprint 2 · ¿CÓMO? 🧪 | Recomendaciones · PRISMA · matriz · prompt · 2 caminos IA · Lab L1 (25 min) | 25 | 25 | 20:00 |
| ☕ Descanso 2 | 10 min | 20:10 | ||
| Sprint 3 · 📖 Leer | Keshav · 4 modos IA · ficha activa · NotebookLM · Zotero/BibTeX | 35 | 15 | 21:00 |
| ☕ Descanso 3 | 10 min | 21:10 | ||
| Sprint 4 🏗️ | Construí tu Evidence Map + 1 párrafo consenso/disenso + cierre | 15 | 35 | 22:00 |
Regla del aula: la IA acelera el pipeline; no lo reemplaza. Hoy: tipos de literatura + cazar alucinaciones + Evidence Map.
Consejo
Lecturas hoy: (Buchanan et al., 2024) (alucinaciones >30%) · (Aria & Cuccurullo, 2017) (bibliometrix) · (Khraisha et al., 2024) (GPT-4 screening) · (Grant & Booth, 2009) (typology of reviews).
El bridge · PRON U3 → mapa de evidencia U4
Su PRON entregado anoche (H1) declara una pregunta, un gap y un aporte. Hoy verificamos que el gap realmente existe en la literatura — y armamos el mapa de evidencia que sostiene su marco teórico (U5) y su estrategia de identificación (U6).
PRON 2 págs
+ 1 OG + 3 OE
Tipos · peer review
+ pirámide + ejemplos
A·V·R · pipeline
+ Lab L1 caza
Bibliometrix +
NotebookLM (concepto)
Evidence Map
+ 1 párrafo consenso
Lo que viene de U3 (insumos obligatorios):
- ✅ Su pregunta v2 operacionalizada (Capa 4).
- ✅ 3–5 keywords centrales (verbo + outcome + tratamiento + moderador + método).
- ✅ Su PRON identifica el gap candidato.
Advertencia
Sin keywords claras, Sprint 1 se vuelve búsqueda a ciegas y termina con 800 papers irrelevantes. Empezar con buena pregunta es 50% del trabajo.
Consejo
Mapeo PRON → secciones de revisión (el secreto del día):
| Capa PRON | Bloque de literatura |
|---|---|
| 🌊 §1 Contexto | Literatura general del tema |
| 🏔️ §2 Fricción | Literatura empírica del problema |
| 🧊 §3 Mecanismos | Literatura causal/teórica del gap |
| 🔬 §4 Pregunta | Literatura metodológica del aporte |
→ Esto es el armazón que veremos en U5 (marco teórico).
Sprint 1 · ¿QUÉ buscar?
18:00 → 18:50 · Propósitos · tipos de literatura · pirámide de evidencia · alucinación bingo
📍 Estructura del Sprint · 5 secciones
Consejo
Convergencia internacional: estructura clásica (Grant & Booth, 2009; Webster & Watson, 2002) · operativizada para tesis MAE con stack moderno (OpenAlex · NotebookLM · bibliometrix).
🎓 JC 1/13 · Propósitos de la revisión · 5 usos centrales (6 min)
Antes de poder crear nuevos conocimientos, primero debemos conocer el estado actual del conocimiento sobre nuestro tema. El propósito central: comprender la literatura — fortalezas y debilidades.
Tipo de revisión por propósito:
| Mapeo | Cuanti | Crítica | Justif. tesis | |
|---|---|---|---|---|
| Sistemática | ✅ | ✅ | Posible | ⚠️ over-kill |
| Rapid | ✅ | ⚠️ | ✅ | ✅ ideal |
| Living | ⚠️ | ✅ | Posible | ⚠️ |
Consejo
Para MAE: rapid review estructurada con flujo reproducible. Estructura + transparencia + replicabilidad sin la inversión de una sistemática completa.
Advertencia
La investigación NUNCA debe llevarse a cabo sin revisión de literatura. El riesgo: duplicación · repetir errores · investigación ineficiente.
🎣 Hook · “A gap in the literature”
Advertencia
El gap fácil casi nunca es gap.
“Encontré un vacío en la literatura” suele significar “no busqué bien”.
El gap real se construye con:
- ✅ Query booleana documentada
- ✅ Flujo reproducible (n inicial → n final)
- ✅ Triangulación de fuentes
- ✅ Verificación de citas (Lab L1)
→ Por eso el resto del Sprint enseña tipos de literatura + flujo reproducible — antes de declarar cualquier gap.
🎓 JC 2/13 · El peer review · lógica, pasos y tiempos (6 min)
El peer review es la columna vertebral de la “literatura científica”. No garantiza verdad — garantiza escrutinio público independiente. Saber cómo funciona te dice qué peso darle a cada paper.
“Most scientists regarded the new streamlined peer-review process as ‘quite an improvement.’” — Sidney Harris.
Qué SÍ cuenta como literatura científica:
- ✅ Journals indexados (Scopus · WoS · EconLit)
- ✅ Working papers serios (NBER · CEDE · IZA · WB · CAF)
- ✅ Libros con peer review (univ. press · Routledge)
- ⚠️ Blogs · podcasts · prensa → solo contexto
- ❌ Redes sociales · ChatGPT como fuente
Los 5 pasos del peer review (cada uno con su tiempo típico):
Consejo
Total submission → impreso: 1.5 a 4 años en economía. Por eso muchos campos circulan working papers primero — la literatura “live” de la frontera (siguiente slide).
🎓 JC 3/13 · Tiempos de aceptación · la evidencia empírica (5 min)
¿Por qué importa? Saber cuánto tarda un paper te dice cuánta literatura peer-reviewed tenés realmente disponible sobre un tema reciente vs. cuánto debés complementar con working papers.
| Tipo de outlet | Submit → publicación |
|---|---|
| Top-5 econ AER · QJE · JPE · REStud · ECMA |
2–4 años |
| Field journals JDE · JoLE · JPubE · JHE · JHR |
12–24 meses |
| Health / policy BMJ · Lancet · HE · World Dev |
6–12 meses |
| Working papers NBER · CEDE · IZA · SSRN · CAF |
⚡ inmediato |
Consejo
Card & DellaVigna (2013, JEL) “Nine Facts about Top Journals in Economics” · Ellison (2002, JPE) “The Slowdown of the Economics Publishing Process”.
Hechos clave:
- Desk-reject rate top-5: ~50% (no llegan a pares).
- De los enviados a pares, ~80% terminan rechazados.
- Ellison (2002): mediana submit-to-publish en top-5 subió de <1 año (1970s) a >2 años (2000s).
- Card-DellaVigna (2013): mediana 2.4 años desde primera submission en AER.
Advertencia
Implicación operativa para tu revisión:
- Tema caliente (post-2023) → working papers son la fuente principal · peer-reviewed apenas asoma.
- Tema maduro (pre-2020) → ya hay peer-reviewed sólido · WPs se vuelven historia.
- Estrategia: WPs para frontera + peer-reviewed para fundamento causal.
🎓 JC 4/13 · Tipos de literatura · ¿para qué te sirve cada capa? (4 min)
Una revisión de literatura no es una sola cosa. Cada capa de tu tesis pide un tipo distinto de lectura. La diana abajo te dice qué leer para qué.
Consejo
Regla práctica: 80% de tu lectura alimenta ① + ②. Pero NO descuidés ③ (métodos) ni ④ (estilo): la diferencia entre tesis buena y mediocre suele estar ahí.
🎓 JC 5/13 · Pirámide de evidencia · ¿qué tipo de paper pesa más? (6 min)
No todos los papers tienen el mismo peso. La pirámide ordena los estudios por su rigor causal — de menor (base) a mayor (cima).
Cómo usar la pirámide:
- 🔺 Cima (meta-análisis · RCT): para efectos y outcomes causales · pesa más en review.
- 🟢 Mitad (longitudinales · CT): para mecanismos y heterogeneidad.
- 🔻 Base (caso · opinión · grey): para contexto y motivación · NO para inferir efectos.
Advertencia
Trampa común: citar un blog o entrevista como evidencia de efecto causal. Valioso para problematizar — inadmisible para concluir.
Consejo
Catatumbo: la cima (Donaldson · Aker · Asher-Novosad) pesa para el efecto del asfalto; la base (OCHA · CERAC · prensa) pesa para el contexto del conflicto.
🎓 JC 6/13 · ⑦ Opinión / grey · World Bank WDR 2020 (1 min)
Subiendo la pirámide · de menor a mayor rigor causal. Empezamos por la base: opinión + grey literature. Útil para contexto, pesa poco causalmente.
Año: 2020
Tipo: Flagship report (no peer review)
Descargas: 1M+
- 📚 Síntesis de literatura peer-reviewed previa · NO genera evidencia causal nueva.
- 🏛 Producto institucional con sesgo del organismo emisor.
- 💬 Útil para contexto y cifras descriptivas · cifras causales remiten a papers.
📖 Ver resumen oficial (original en inglés)
"Global value chains (GVCs) powered the surge of international trade after 1990 and now account for almost half of all trade. This shift enabled an unprecedented economic convergence: poor countries grew rapidly and began to catch up with richer countries. Since the 2008 global financial crisis, however, the growth of trade has been sluggish and the expansion of GVCs has stalled. Meanwhile, serious threats have emerged to the model of trade-led growth. New technologies could draw production closer to the consumer and reduce the demand for labor. And trade conflicts among large countries could lead to a retrenchment or a segmentation of GVCs. WDR 2020 examines whether there is still a path to development through GVCs and trade."
World Bank (2020) · World Development Report 2020: Trading for Development in the Age of Global Value Chains · Washington, DC: World Bank · doi.org/10.1596/978-1-4648-1457-0
🎓 JC 7/13 · ⑥ Estudio de caso · Klein, Crawford & Alchian 1978 (1 min)
Año: 1978
Revista: J. Law & Econ. 21(2) · 297–326
Citas: 7,500+
- 🏭 Un solo caso histórico: GM compra Fisher Body por hold-up.
- 📜 Fundacional para teoría de la firma (junto a Coase · Williamson).
- ⚖️ Análisis cualitativo riguroso, no estadístico.
📖 Ver abstract completo (original en inglés)
"This paper attempts to explain the kinds of contractual arrangements used to organize economic activity. The presence of appropriable quasi-rents creates the potential for post-contractual opportunistic behavior. Such behavior would dissipate the rents and make it difficult to write enforceable contracts. The paper examines the conditions under which transaction costs of organizing economic activities through market exchanges create incentives for vertical integration. The General Motors–Fisher Body case (1919–1926) is presented as an example of how the threat of opportunistic recontracting can lead to vertical integration when appropriable quasi-rents from specific assets are very large."
Klein, Crawford & Alchian (1978) · Journal of Law & Economics 21(2):297–326 · JSTOR 725234
🎓 JC 8/13 · ⑤ Corte transversal · IV · AJR 2001 (1 min)
Año: 2001
Revista: AER 91(5) · 1369–1401
Citas: 14,000+
- 🌐 Cross-section de ~80 ex-colonias.
- 🩺 Mortalidad de colonizadores como instrumento (variación exógena).
- 🏛 Instituciones extractivas vs inclusivas → diferencia ~7× en PIB pc.
📖 Ver abstract completo (original en inglés)
"We exploit differences in the mortality rates faced by European colonialists to estimate the effect of institutions on economic performance. Our argument is that Europeans adopted very different colonization policies in different colonies, with different associated institutions. The choice of colonization strategy was, at least in part, determined by whether Europeans could settle in the colony. In places where Europeans faced high mortality rates, they could not settle and were more likely to set up extractive institutions. These early institutions persisted to the present. We exploit differences in European mortality rates as an instrument for current institutions. Our estimates imply that differences in institutions explain three-quarters of the income gap between Nigeria and Chile. Once the effect of institutions is controlled for, countries in Africa or those farther away from the equator do not have lower incomes."
Acemoglu, Johnson & Robinson (2001) · American Economic Review 91(5):1369–1401 · DOI 10.1257/aer.91.5.1369
🎓 JC 9/13 · ④ Control · DiD · Card & Krueger 1994 (1 min)
Año: 1994
Revista: AER 84(4) · 772–793
Citas: 7,000+
- 🍔 410 restaurantes de fast-food (NJ tratado · PA control).
- 📉 Empleo NO cayó con el aumento del mínimo.
- 🔬 Inauguró la credibility revolution en econometría aplicada.
📖 Ver abstract completo (original en inglés)
"On April 1, 1992, New Jersey's minimum wage rose from $4.25 to $5.05 per hour. To evaluate the impact of the law we surveyed 410 fast-food restaurants in New Jersey and eastern Pennsylvania before and after the rise. Comparisons of employment growth at stores in New Jersey and Pennsylvania (where the minimum wage was constant) provide simple estimates of the effect of the higher minimum wage. We also compare employment changes at stores in New Jersey that were initially paying high wages (above $5) to the changes at lower-wage stores. We find no indication that the rise in the minimum wage reduced employment."
Card & Krueger (1994) · American Economic Review 84(4):772–793 · JSTOR 2118030
🎓 JC 10/13 · ③ Longitudinal · Chetty, Hendren & Katz 2016 (1 min)
Año: 2016
Revista: AER 106(4) · 855–902
Citas: 2,300+
- 🕰 10–20 años de seguimiento post-tratamiento (datos del IRS).
- 👶 Mudarse antes de los 13 años → +31% ingreso adulto.
- 🎓 Más universidad · menos paternidad temprana.
📖 Ver abstract completo (original en inglés)
"The Moving to Opportunity (MTO) experiment offered randomly selected families housing vouchers to move from high-poverty housing projects to lower-poverty neighborhoods. We present new evidence on the impacts of MTO on children's long-term outcomes using administrative data from tax returns. We find that moving to a lower-poverty neighborhood when young (before age 13) significantly increases college attendance rates and earnings, and reduces single parenthood rates. Moving as an adolescent has slightly negative impacts, perhaps because of disruption effects. The decline in school quality and peer environments instigated by moves in adolescence may explain why the original MTO design did not detect any positive effects on adults' earnings or employment."
Chetty, Hendren & Katz (2016) · American Economic Review 106(4):855–902 · DOI 10.1257/aer.20150572
🎓 JC 11/13 · ② RCT · Miguel & Kremer 2004 (1 min)
Año: 2004
Revista: Econometrica 72(1) · 159–217
Citas: 3,500+
- 🎲 Aleatorización en 75 escuelas de Kenya rural (PSDP).
- 📉 Ausentismo −25% en escuelas tratadas.
- 🌐 Spillover sanitario a comunidades vecinas · ignorarlos sesga el ITT.
📖 Ver abstract completo (original en inglés)
"Intestinal helminths—including hookworm, roundworm, whipworm, and schistosomiasis—infect more than one-quarter of the world's population. Studies in which medical treatment is randomized at the individual level potentially doubly underestimate the benefits of treatment, missing externality benefits to the comparison group from reduced disease transmission, and therefore also underestimating benefits for the treatment group. We evaluate a Kenyan project in which school-based mass treatment with deworming drugs was randomly phased into schools, rather than to individuals, allowing estimation of overall program effects. The program reduced school absenteeism in treatment schools by at least one-quarter. Health externalities reduced absenteeism by about as much among untreated school-age children as among treated ones."
Miguel & Kremer (2004) · Econometrica 72(1):159–217 · DOI 10.1111/j.1468-0262.2004.00481.x
🎓 JC 12/13 · ①a Revisión sistemática · tipos según propósito (1 min)
Antes del meta-análisis, hay 5 tipos de revisión sistemática. Cada uno responde a una pregunta distinta. Elegir el correcto = ahorrar meses.
Año: 2009
Revista: Health Info Libr J 26(2) · 91–108
Citas: 9,000+
| Tipo | Definición · cuándo usar | Output | Ejemplo canónico |
|---|---|---|---|
| Sistemática | PRISMA exhaustiva · efectos causales con múltiples RCTs/QEs | Síntesis replicable | Snilstveit et al. 2015 · 3ie SR "Interventions for improving learning outcomes in low- and middle-income countries" |
| Scoping | Mapeo del campo · tema emergente sin literatura madura | Mapa de literatura | Banerjee, Niehaus & Suri 2019 · Annu. Rev. Econ. "Universal Basic Income in the Developing World" |
| Narrativa | Argumento crítico · estado del arte para tesis | Ensayo crítico | Card 1999 · Handbook of Labor Econ. "The Causal Effect of Education on Earnings" |
| Rapid | PRISMA-lite · semanas · decisión política urgente | Reporte conciso | Egger, Miguel et al. 2021 · Science Adv. "Falling living standards during COVID-19 in nine LMICs" |
| Living | Continuamente actualizada · campos muy activos | Snapshot vigente | 3ie Evidence Gap Maps · online "Productive inclusion · 700+ studies, en vivo" |
| Meta-análisis | Subconjunto: estadística sobre effect sizes · múltiples RCTs comparables | Effect pooled | Card, Kluve & Weber 2018 · JEEA → ver slide 13/14 |
📖 Ver abstract completo (original en inglés)
"The expansion in the number of review types and methodologies has led to confusion among researchers. This article identifies 14 review types currently used by social and health scientists: critical review, literature review, mapping review/systematic map, meta-analysis, mixed methods review, overview, qualitative systematic review, rapid review, scoping review, state-of-the-art review, systematic review, systematic search and review, systematized review, and umbrella review. Each type is described using the Search · Appraisal · Synthesis · Analysis (SALSA) framework. The article provides guidance for researchers selecting a review type appropriate for their question and resources."
Grant & Booth (2009) · Health Information & Libraries Journal 26(2):91–108 · DOI 10.1111/j.1471-1842.2009.00848.x
🎓 JC 13/13 · ①b Meta-análisis · Card, Kluve & Weber 2018 (1 min)
Año: 2018
Revista: JEEA 16(3) · 894–931
Citas: 2,000+
- 📊 207 evaluaciones · 50+ países · misma métrica.
- ⏱ Efecto cambia con el horizonte: ≈0 CP · positivo 2–3 años después.
- 🏗 Capacitación > búsqueda de empleo > subsidios directos.
📖 Ver abstract completo (original en inglés)
"We present a meta-analysis of recent microeconometric evaluations of active labor market policies. Our sample contains 207 studies that yield 857 separate 'program estimates' — estimates of the impact of a particular program on a specific subgroup of participants. In about one-half of these estimates we observe both a short-term impact and at least one medium- or longer-term impact. We classify the estimates by program type, by participant group, and by other key features, and use meta-analytic models to summarize them. We find that average impacts are close to zero in the short run, but become more positive 2–3 years after completion. The time profile of impacts varies by type of program, with larger gains for programs that emphasize human capital accumulation."
Card, Kluve & Weber (2018) · JEEA 16(3):894–931 · DOI 10.1093/jeea/jvx028
🔧 Actividad S1 · Mapear tu literatura por capa de diana (15 min)
Producto del Sprint: una tabla con 5 papers candidatos por cada capa de la diana — clasificados por nivel de la pirámide y por tipo de fuente.
| Min | Tarea |
|---|---|
| 0–4 | Por cada capa de la diana (①②③④), listá 5 papers que ya conocés o que aparecen en tu PRON. |
| 4–8 | Por cada paper, asigná nivel de pirámide (meta-análisis · RCT · longitudinal · caso · opinión). |
| 8–12 | Marcá fuente (peer-review · WP institucional · grey). Si tenés huecos por capa, dejá explícito “FALTA: tipo X de literatura”. |
| 12–14 | Identificá qué capa tenés más vacía — esa es la prioridad de búsqueda en Sprint 2. |
| 14–15 | Compartí con vecino · él/ella te dice si el balance entre capas es razonable. |
Plantilla mínima (Quarto · Notion · spreadsheet):
| Capa | Paper | Pirámide | Fuente |
|---|---|---|---|
| ① Problemas | … | Caso/Grey | WP/Prensa |
| ② Objetivos | … | Meta/RCT | Peer |
| ③ Métodos | … | RCT/Long | Peer |
| ④ Estilo | … | — | Top journal |
Consejo
Si en una capa NO tenés 5 papers todavía: dejá la fila vacía y anotá qué tipo de paper buscar. Eso te orienta la query del Sprint 2.
Advertencia
No fingás llenando. Es mejor 3 papers verificados que 5 inventados. La query del Sprint 2 corregirá los huecos.
Sprint 2 · 🧪 ¿CÓMO buscar? + Lab L1
19:10 → 20:00 · Recomendaciones · PRISMA · 2 caminos IA · reflexión · Lab L1 (25 min reales)
🎓 JC 1/6 · Recomendaciones para una revisión moderna + PRISMA (4 min)
Sprint 1 te dio el QUÉ leer (diana 4 capas + pirámide de evidencia). Sprint 2 te da el CÓMO buscar — con un proceso documentado y reproducible.
5 recomendaciones operativas:
Puente con Sprint 1:
(rigor causal)
(transparencia)
Consejo
PRISMA 2020 (Page et al., 2021) es la guía estándar de reporting: 27 ítems + diagrama de flujo (Identificación → Tamizado → Elegibilidad → Inclusión). No te dice qué papers son mejores — te dice cómo documentás tu proceso para que otra persona pueda reconstruirlo.
Advertencia
Y si usás IA en alguna fase: PRISMA-DFLLM (Susnjak & Hwang 2024) extiende con 7 ítems adicionales — modelo + prompt + ground truth + métricas. (Susnjak & McIntosh, 2024)
→ Próxima slide: PRISMA aplicado paso a paso al cuento Catatumbo.
🎓 JC 2/6 · PRISMA aplicado · cuento Catatumbo (3 min)
Aplicado: la tesis asfalto × violencia × IPM en Catatumbo. De los 805 hits totales → al .bib final de 45 papers usables.
N = 805
(− 401 excluidos)
N = 41
N = 45
Detalle del flujo Catatumbo:
- Identificación (805): WoS 312 · Scopus 248 · OpenAlex 198 · citation chasing 47.
- Tamizado: 318 duplicados eliminados → 487 únicos · 401 excluidos por título/abstract.
- Full-text (86): 41 excluidos · razones documentadas: fuera-tema 24 · idioma 12 · no peer 5.
- Inclusión final: 45 papers al
.bibpara análisis.
Consejo
Cada n del diagrama debe poder reconstruirse por otra persona con la query + fechas + criterios documentados. Eso es transparencia PRISMA: mínimo, no máximo. (Page et al., 2021)
Consejo
Query del cuento (WoS): ("road pavement" OR "transport infrastructure") AND ("armed conflict" OR violence) AND (poverty OR welfare) AND (Colombia OR LATAM) · 2010–2025 · article only.
→ 312 hits + cruce con Scopus + OpenAlex + citation chasing = 805.
Advertencia
Criterios de exclusión declarados arriba: fuera-tema · idioma · no peer-review. Cada estudiante DEBE poder defender esos criterios.
🎓 JC 3/6 · Registros paso a paso · la matriz PRISMA (3 min)
PRISMA NO es solo el diagrama de flujo. Es un sistema de registro que documenta cada decisión. 3 logs obligatorios para que tu revisión sea auditable.
Matriz de extracción · plantilla mínima (recomendada):
| Columna | Qué contiene | Catatumbo: ej. Estrada-Vergara 2019 |
|---|---|---|
| ID | citekey | EstradaVergara2019 |
| Autor · año | familia + año | Estrada & Vergara · 2019 |
| Geografía | país · región | Colombia · Catatumbo |
| Diseño | RCT · DiD · IV · etc. | DiD con frontera |
| N · período | tamaño · ventana temporal | 38 mpios · 2012–2018 |
| Tratamiento | variable de interés | km pavimentados |
| Outcome | variable resultado | IPM (multidimensional) |
| Hallazgo clave | magnitud + signo | +5pp IPM · efecto solo si baja violencia |
| Calidad (pirámide) | nivel ①–⑦ | ④ Control DiD |
| Notas / limitaciones | sesgo · validez ext. | pre-trends frágiles · n pequeño |
Consejo
Esta matriz ES el insumo directo del Evidence Map (Sprint 4) · cada fila se convierte en una entrada del mapa de evidencia. Formatos: Excel · Google Sheets · Notion · Quarto table · .csv para importar a R.
Advertencia
Sistemático = replicable. Sin estos 3 logs, tu revisión NO es PRISMA-compliant, da igual qué tan buena sea la literatura. El paso a paso documentado vale más que la elegancia.
🎓 JC 4/6 · Prompt · extraer la matriz PRISMA con IA (4 min)
El cuello de botella es leer y extraer 45 papers. Con un prompt bien diseñado, la IA hace la extracción inicial · vos verificás. Reducís 80% del tiempo · NO el 100%.
Prompt listo · copiá-pegá-adaptá:
[ROL] Sos asistente de investigación en economía aplicada, trabajando en una revisión sistemática PRISMA. [TAREA] Te paso 1 paper (PDF o texto). Extraé los datos para una fila de mi matriz de extracción. [OUTPUT FORMATO Markdown] | Campo | Valor | Confianza | |------------------|------------------------|-----------| | ID (citekey) | AutorAño | [alta/media/baja] | | Autor · año | ... | ... | | Geografía | país · región | ... | | Diseño | RCT · DiD · IV · etc. | ... | | N · período | tamaño · ventana | ... | | Tratamiento | variable de interés | ... | | Outcome | variable resultado | ... | | Hallazgo clave | magnitud + signo | ... | | Calidad pirámide | nivel ①–⑦ | ... | | Limitaciones | sesgo · validez ext. | ... | [REGLAS DURAS] 1. Si NO encontrás un dato en el paper, escribí [MISSING] · NO inventes. 2. Para "Confianza" usá: alta (texto explícito), media (inferido de tablas/figuras), baja (mi interpretación de lo que dice el autor). 3. Citá número de página entre paréntesis para los campos de Confianza alta. 4. Para "Calidad pirámide" usá EXACTAMENTE estos niveles: ① Meta · ② RCT · ③ Longitudinal · ④ Control/DiD · ⑤ Cross-section · ⑥ Caso · ⑦ Opinión/grey. 5. Si el paper es un working paper, anotalo en "Limitaciones" (no es peer-reviewed).
Workflow recomendado · batch de 10 papers:
| Paso | Acción | Tiempo |
|---|---|---|
| 1 | Subí PDFs a NotebookLM o Claude Projects | 5 min |
| 2 | Pegá el prompt · 1 paper por vez | 2 min/paper |
| 3 | Copiá output Markdown a tu matriz (Sheets/Notion) | 1 min/paper |
| 4 | Verificá los campos [MISSING] + los de Confianza baja |
5–10 min/paper |
| 5 | Spot-check 2–3 random campos de alta confianza | 5 min |
Advertencia
Reglas operativas:
- Verificá siempre N y la cifra del efecto (Confianza alta sin verificar = el peor sesgo).
- NO copies sin leer · el prompt acelera, no reemplaza.
- Si Confianza baja en >3 campos: re-leer el paper completo, no confiar en la IA.
Consejo
Batch mode (avanzado): subí 10 PDFs a NotebookLM · pedile “para CADA paper de mis fuentes, dame la fila completa de la matriz, separadas por ---”. Reduce iteraciones.
Consejo
Conexión Sprint 4: las filas que salgan de este prompt son las filas de tu Evidence Map. La matriz PRISMA y el Evidence Map son el mismo documento en distintos momentos del pipeline.
🤔 Reflexión 1/4 · El bingo de alucinaciones IA (1 min)
Antes del Lab L1, miremos qué pasa cuando dejamos a la IA buscar sin verificar.
Buchanan, Hill & Shapoval (2024) — American Economist: 200 citas pedidas a ChatGPT sobre tópicos de economía · verificadas en Scopus + WoS + Google Scholar.
>30% no existían. Autores reales con títulos inventados. Títulos reales con autores incorrectos. Journals reales con artículos que nunca se publicaron.
Consejo
Y no es solo Buchanan. Scherbakov et al. (2025, JAMIA) revisaron 76 papers que aplican LLMs a SR (2020–2024): <40% validan outputs contra humanos. La trampa estructural es ausencia de verificación, no solo alucinación. (Scherbakov et al., 2025)
Advertencia
Lo más peligroso: las alucinaciones son plausibles. Un revisor no-experto no las distingue. → Motivación directa del Lab L1. (Buchanan et al., 2024)
🤔 Reflexión 2/4 · ¿Por qué alucina? · 3 mecanismos (1 min)
No es un bug · es la naturaleza del LLM. Entender el mecanismo te dice cómo mitigarlo.
🤔 Reflexión 3/4 · 5 recomendaciones para evitar alucinaciones (1 min)
Consejo
Regla operativa: combina ② RAG + ③ CoVe + ⑤ verificación humana. Las 5 NO son alternativas — son una cadena que se acumula.
🤔 Reflexión 4/4 · Prompt malo vs bueno (1 min)
Dame 10 referencias seminales sobre [tu tema] en los últimos 5 años con autor, año, título, journal y DOI.
Dame hasta 10 referencias sobre [tu tema] (post-2020). Por cada una: autor · año · journal · DOI. REGLAS: 1) Si no estás 100% seguro de algún dato, escribí [VERIFY] en vez de inventar. 2) Antes de listar, decime qué datos vas a tener que verificar. 3) Prefiero 5 reales que 10 plausibles.
Consejo
Para verificación profunda (RAG): subí tus PDFs a NotebookLM · “Sólo desde estos PDFs, listame los 5 papers que más se citen entre sí sobre X. Da la página exacta.” → cuasi-cero alucinaciones.
Ahora la prueba de fuego: el Lab L1 mide tu tasa personal de alucinación. <40% del campo aún no hace esta verificación.
🎓 JC 5/6 · Camino 1 · IA vía prompting directo (3.5 min)
Hay 2 caminos para usar IA en búsqueda de literatura. Camino 1: hablar directamente con ChatGPT / Claude / Gemini.
Anatomía de un buen prompt para lit search:
Consejo
Embudo: situación problemática → problema real → problema investigable. La query nace de la 3ª capa.
Plantilla prompt — palabras clave A·V·R + constraint:
Sos un investigador en economía
del desarrollo. Mi pregunta es:
[insertar pregunta v2 de U3].
Componentes A·V·R:
- Actores: [hogares, municipios...]
- Variables: [pavimento, IPM...]
- Relaciones: [efecto moderado...]
DAME: 10 papers seminales (2015+)
sobre estas relaciones, EN ORDEN
de impacto. Por cada uno:
autor · año · journal · DOI ·
diseño causal · 1 hallazgo.
REGLAS:
1. Si no estás 100% seguro de
algún DOI, escribí [VERIFY].
2. Prefiero 5 reales que 10
plausibles.
3. Marca grey vs peer-reviewed.Advertencia
Pros: flexibilidad · contexto largo · iteración rápida · gratis. Contras: alucinaciones (30%+ Buchanan 2024) · sin trazabilidad · no reproducible · sin filtros estructurados.
🎓 JC 6/6 · Camino 2 · IA vía aplicaciones especializadas (3.5 min)
Camino 2: tools diseñadas específicamente para revisión de literatura. Cada una sirve a una fase distinta del pipeline.
| Tool | Fase | ✅ Pros | ⚠️ Contras / cuándo NO |
|---|---|---|---|
| Elicit | ① Discovery + ② Screening | UI intuitiva · genera resúmenes · acepta preguntas naturales | Recall 39.5% vs trad. 94.5% (Lau 2025) · sesgo a indexados |
| Connected Papers | ① Discovery | Visualiza red de papers desde 1 seed · gratis · rápido | No genera nada nuevo · depende de Semantic Scholar |
| Research Rabbit | ① Discovery | Exploración iterativa · sugerencias laterales | Curva de aprendizaje · pago para features avanzados |
| Litmaps | ① Discovery + ④ Synthesis | Timeline + red de citas · "Spark" sugiere papers nuevos · alertas automáticas · alternativa visual a bibliometrix | 3 maps gratis · ~$10/mes para uso continuo · depende de OpenAlex/Semantic Scholar |
| Rayyan | ② Screening | Colaborativo · sugerencias ML · gratis · estándar SR | Setup pesado · pensado para SR formal · UI dated |
| Covidence | ② Screening + ③ Extraction | Workflow completo Cochrane · trazabilidad total | Pago institucional ($$$) · over-kill para tesis MAE |
| NotebookLM | ③ Extraction + ④ Synthesis | RAG con tus PDFs · citas con página · gratis · sin alucinaciones de citas | Máx 50 sources · no permite editar fuentes · Google login |
| Scite | ④ Synthesis / citation context | Smart citations: si una cita apoya, refuta o menciona | Suscripción · cobertura desigual fuera de salud |
| Consensus | ① + ④ Discovery + Synthesis | Pregunta natural · resume evidencia agregada | 5 papers gratis · sesgo a literatura médica · simplifica demasiado |
| bibliometrix (R) | ④ Synthesis | Reproducible · open source · gráficos publication-ready | Curva R · no es IA · requiere `.bib` limpio |
| ChatGPT / Claude | Cualquier fase | Versátil · contexto largo · iteración rápida | Alto riesgo alucinación · sin trazabilidad · ver Camino 1 |
Consejo
Regla operativa: NO existe la tool perfecta. Triangulá: Connected Papers / Litmaps para descubrir → Rayyan/Elicit para screen → NotebookLM para sintetizar → bibliometrix o Litmaps para visualizar el corpus. Evidencia base: (Scherbakov et al., 2025) (76 papers · screening 53% de los casos) · (Bolaños et al., 2024) (survey completo) · (Fabiano et al., 2024) (guía práctica).
🔧 Lab L1 · Caza de alucinaciones · Picker + Audit (25 min)
Procedimiento condensado: ① pedile 10 citas a la IA · ② verificá cada una en DOI.org + Scopus/WoS + Google Scholar · ③ categorizá ✅/⚠️/❌ · ④ calculá tu tasa personal. Plantilla detallada en materiales/lab-L1-caza-alucinaciones.md.
Cronograma del Lab (30 min):
| Min | Tarea |
|---|---|
| 0–4 | Prompt a IA · 10 citas con DOI · usá el constraint prompt ([VERIFY]). |
| 4–22 | Verificar cada cita (DOI.org · WoS/Scopus · Google Scholar). |
| 22–26 | Llenar audit-log + calcular tasa ponderada. |
| 26–30 | 3 estudiantes reportan (picker) · 1 min cada uno. |
Consejo
Audit-log mínimo: # · cita · DOI? · WoS? · GScholar? · ✅⚠️❌ · notas.
Advertencia
Honestidad estadística: si la verificación dice ❌, reportá ❌. No “ajustés” para verte mejor. La tasa agregada del aula es insumo de U6.
🎲 Picker · L1
🎤 3 estudiantes reportan al cierre
Sprint 3 · 📖 Leer papers en la era de IA
20:10 → 21:00 · De PDF a ficha activa · lectura asistida con sentido
🎓 JC 1/8 · ¿Por qué cambió leer en la era IA? (4 min)
No estamos leyendo más · estamos leyendo distinto. El volumen de papers se duplica cada 17 años (Bornmann et al., 2021). Imposible leer todo · obligatorio decidir cómo.
- Leer 1 paper completo en 1–4 hrs
- Highlight + notas en papel/PDF
- Resumir manual en Word/Notion
- Sintetizar mentalmente
- Cuello de botella: tiempo de lectura
- Skim asistido en 5–10 min
- Q&A directo al paper
- Resumen + tabla auto-extraída
- Cross-paper preguntas (NotebookLM)
- Nuevo cuello: verificación + retención
Advertencia
El riesgo de la era IA: “leer delegado sin entender”. El skim asistido te da el qué; sin pasar por el cómo no podés debatir el paper en defensa de tesis.
Consejo
Regla pedagógica del Sprint 3: la IA es para acelerar lectura · NO para reemplazarla. Cada paper que entre a tu marco teórico (U5) debe pasar por lectura activa + ficha escrita por vos.
La pregunta del Sprint: ¿cómo leo 25 papers asistido con IA sin perder rigor crítico ni retención?
🎓 JC 2/8 · El método clásico · Keshav 3-pass 2007 (4 min)
Si solo recordás UNA cosa del Sprint, recordá esto. Srinivasan Keshav (CCR 2007) propuso 3 pasadas con profundidad creciente — método adoptado en CS, medicina, economía. Sigue funcionando intacto en era IA, ahora más rápido. La pasada que uses depende de dónde encaja el paper en tu diana (→ ver JC 3/7 siguiente). (Keshav, 2007)
Cómo se aplica con IA (delta):
| Pass | Sin IA | Con IA |
|---|---|---|
| 1 | Lees 4 secciones | 1 prompt → resumen + decide |
| 2 | 1 hora ficha manual | 20 min ficha + Q&A NotebookLM |
| 3 | 4–5 hrs sin atajo | Sin atajo · pero IA ayuda a debatir |
Advertencia
Pass 3 NO se delega. Si tu paper es central, leelo profundo · vos. La defensa de tesis se gana en pass 3.
Consejo
Cuántos papers por pass para tu .bib de 25: - Pass 1: los 25 (skim · decide qué entra) - Pass 2: ~15 que sobreviven - Pass 3: 5–8 papers núcleo
🎓 JC 3/8 · Profundidad de lectura × capa de diana (4 min)
Doble conexión: Sprint 1 (JC 4/13 · diana 4 capas) + JC 2/7 anterior (Keshav 3-pass). Recordá: la diana ordena papers por especificidad y Keshav ordena lecturas por profundidad — ahora cruzamos los dos ejes. La profundidad con que leés cada paper depende de DÓNDE encaja en tu diana.
Recap diana ①→④:
Mapeo capa diana → pass Keshav → tiempo por paper:
| Capa | Pass Keshav | Tiempo / paper | Por qué |
|---|---|---|---|
| ① Problemas | Pass 3 | 4–5 h | Define el gap específico de tu tesis · necesitás defenderlo paper-by-paper en el comité. |
| ② Objetivos | Pass 2–3 | 1–4 h | Papers seminales que estructuran tu marco · lo que TODOS citan. |
| ③ Metodología | Pass 2 | 30–60 min | Extraés el método aplicable (DiD · IV · DAG) sin necesitar entender todo el contexto. |
| ④ Estilo | Pass 1 | 5–10 min | Leés como modelo de escritura · escaneás cómo presentan, no qué dicen. |
Consejo
Conexión con JC 5/7 (ficha de lectura): la sección 12 · Status de tu ficha registra qué pass alcanzaste · una ficha “pass-1” vale lo mismo que una “pass-3” si está bien clasificada por capa.
Advertencia
Trampa común: intentar pass 3 en TODOS los papers → te quedás sin tiempo para los de capa ①②. Especificidad ≠ cantidad — leé profundo solo donde la diana lo exige.
🎓 JC 4/8 · Lectura asistida con IA · 4 modos (5 min)
No todo se hace igual. 4 modos de usar IA al leer · cada uno con su nicho.
Consejo
Mapeo con Keshav: Modo 🅰️🅲 para pass 1 · Modo 🅱️ para pass 2 · Modo 🅳 para síntesis · Pass 3 sigue siendo humano.
🎓 JC 5/8 · La ficha de lectura · artefacto activo (6 min)
Mensaje central del Sprint 3: no leas asistido sin escribir ficha. La ficha es lo que la IA puede re-leer después (RAG-readiness) · y lo que VOS vas a recordar dentro de 6 meses cuando escribas el marco.
Anatomía · 12 secciones canónicas:
[[ficha_otra]]Importante
3 razones para ESCRIBIR (no solo leer):
- Retención — escribir activa codificación profunda (no skimming).
- Re-uso — dentro de 6 meses, releerás la ficha 100×, el paper 1×.
- RAG-ready — la ficha es la fuente que NotebookLM cita en U5/U6.
Connect to U4 fichas: mirá las que ya están en fichas/ del repo del curso — Page2021, Aria2017, BuchananHillShapoval2024, Scherbakov2025LLMlit. Son exactamente el formato que querés copiar para tu propia tesis.
🎓 JC 6/8 · Del árbol al bosque · visión integral (4 min)
Las fichas son árboles. La revisión es el bosque. 25 fichas perfectas sin conexiones = una pila de árboles. Marco teórico (U5) requiere ver el bosque.
🌳🌲🌳
Advertencia
Trampa: parar en las fichas. Sin la vista bosque, no podés: justificar gap · hacer síntesis temática · defender por qué TU pregunta es la siguiente.
4 herramientas para construir vista-bosque:
[[citekey]] genera grafo automático · open source.Consejo
Workflow recomendado: fichas Markdown con [[links]] → Obsidian para vista grafo → NotebookLM Mind Map para skim → Evidence Map (Sprint 4) como producto formal.
🎓 JC 7/8 · RAG con NotebookLM · estructurar para que funcione (5 min)
NotebookLM es la herramienta IA más útil de tu Sprint 3. Pero solo si lo organizás bien. Las 4 reglas + cómo subir las fichas como fuentes adicionales.
Arquitectura recomendada:
Prompts que sí funcionan en NotebookLM:
✅ "Hacé una tabla con: paper, diseño,
país, hallazgo principal · sólo
desde mis fuentes."
✅ "¿Qué autores se contradicen sobre
el efecto de [X]? Cita página."
✅ "Identificá los 3 papers que más
se citan entre sí. ¿Por qué?"
❌ "¿Cuál es el mejor método para X?"
(NotebookLM no opina · responde
desde fuentes)
❌ "Dame 10 papers sobre X."
(No genera lista nueva · sólo
trabaja sobre las fuentes que
le diste).
Advertencia
Limitaciones: máximo 50 fuentes por notebook · no podés editar el contenido de las fuentes desde NotebookLM · sin colaboración multi-usuario.
🎓 JC 8/8 · Gestores bibliográficos · Zotero · Mendeley · BibTeX (3 min)
El puente entre PDFs · fichas · escritura. Sin gestor: 6 meses metido en archivos sueltos. Con gestor: tu .bib y tus PDFs cantan juntos.
| Gestor | ✅ Pros | ⚠️ Contras | Integración IA | $ |
|---|---|---|---|---|
| Zotero (recomendado) | OSS · plugin better-bibtex sync .bib auto · web import · grupos | UI menos pulida que Mendeley | Plugins: GPT, Zotero Assistant, Scite | Gratis |
| Mendeley | Reader integrado · sync cross-device · AI summarization (paid) | Elsevier · históricamente cerrado · futuro incierto | Mendeley AI · ScopusAI plugin | Freemium |
| EndNote | Estándar institucional · CWYW Word plugin | Paid · proprietary · BibTeX export incompleto | Limitada | ~$300 |
| BibTeX puro (.bib) | Texto plano · git-friendly · directo Quarto/LaTeX | Requiere mantenimiento manual | Compatible con todo | Gratis |
Workflow integrado recomendado (MAE):
🌐 Web (paper) ──Zotero connector──▶ Zotero library
│
better-bibtex export auto
▼
📄 references.bib
│
▼
──────────┬──────────┴──────────┐
▼ ▼ ▼
📓 Quarto 🤖 NotebookLM ✍️ tu ficha .md
[@cite] (sube .bib + PDFs) (citekey=Zotero key)Consejo
Setup mínimo (15 min, 1 vez):
- Instala Zotero (gratis · zotero.org).
- Instala plugin better-bibtex (configura citekeys automáticos formato
AutorAño). - Configura auto-export a
~/Documents/references.bib. - En Quarto:
bibliography: references.bibapunta al archivo. - Para cada paper nuevo: 1-click Zotero → entra a tu .bib → cita
[@AutorAño].
Advertencia
No mezcles gestores. Elegí 1 y consolidá ahí TODO. Sincronizar entre Zotero + Mendeley + EndNote = dolor crónico.
🔧 Actividad S3 · Construir 3 fichas (con asistencia IA) (15 min)
Meta: salir del Sprint 3 con 3 fichas de lectura completas + ese corpus cargado en NotebookLM.
| Min | Tarea |
|---|---|
| 0–2 | Elegí 3 papers de tu .bib (Sprint 2) — idealmente diferentes niveles de la pirámide. |
| 2–4 | Pass 1 Keshav sobre cada uno (skim asistido con ChatGPT/Claude o Scholarcy). |
| 4–11 | Llená ficha 12-secciones para cada uno (usá prompt extractor de Sprint 2 JC 4/6 + verificá). |
| 11–13 | Subí los 3 PDFs + las 3 fichas Markdown a un nuevo notebook NotebookLM. |
| 13–14 | Hacé 1 pregunta cross-paper · verificá que cite página exacta. |
| 14–15 | Compartí con vecino: ¿podés explicar las contradicciones entre los 3 papers? |
Importante
Producto entregable (en tu repo de tesis):
- ✅ Carpeta
fichas/con 3 archivos.md(12 secciones). - ✅ Cita BibTeX correcta en
references.bibpara cada uno (Zotero o manual). - ✅ 1 notebook NotebookLM con los 3 PDFs + 3 fichas como sources.
- ✅ Screenshot de una pregunta cross-paper respondida con cita.
→ Este es el insumo directo del Sprint 4 (Evidence Map).
Advertencia
Si tenés sólo 1 paper bien leído: mejor 1 ficha completa que 3 superficiales. La calidad gana a la cantidad — siempre.
☕ Descanso 3 · 10 min
Sprint 4 · 🏗️ Construir tu Evidence Map
21:10 → 22:00 · de papers verificados a mapa de evidencia entregable
🎓 JC 1/2 · Anatomía del Evidence Map · qué entregás (7 min)
intelectual
metodológica
geográfica
candidato
viva
Consejo
Aplicado al cuento Catatumbo:
- Núcleo: Banerjee-Duflo · Aker-Mbiti · Donaldson · Faber · Asher-Novosad.
- Periferia metodológica: DiD (Asher-Novosad) · IV-topografía (Faber) · RDD-frontera (Estrada-Vergara).
- Periferia geográfica: Camargo-Hoyos (Colombia) · Vargas (Putumayo) · CEDE WP series.
- Gap candidato: infraestructura × violencia activa — la mayoría asume contexto pacífico.
- Contradicción viva: Estrada-Vergara 2019 (+IPM) vs Camargo-Hoyos 2022 (sin efecto si conflicto activo).
Advertencia
Sin contradicción explícita tu tesis suena a confirmación. La grieta es donde aportás. Si no encontrás contradicción, busques más fuerte — siempre la hay.
🎓 JC 2/2 · Herramientas visuales · ejemplo Litmaps Catatumbo (8 min)
El reemplazo accesible de bibliometrix: apps web que dibujan tu corpus sin escribir código R. Cada una te enseña algo distinto sobre el bosque.
5 alternativas a bibliometrix · ¿qué pregunta responde cada una?
Consejo
Para 50 min de Sprint 4: Litmaps + NotebookLM Mind Map. Combinás vista de citas (Litmaps) + vista temática (NotebookLM) en 10 min.
🎯 Ejemplo · Catatumbo en Litmaps:
Advertencia
Litmaps Spark (su feature de descubrimiento automático) sugiere papers que vos no buscaste pero que otros relacionados sí leen. Útil para encontrar el ⑤ contradicción viva.
Consejo
Costo: Litmaps gratis hasta 3 maps · paid después (~$10/mes para tesis). Alternativa OSS: Connected Papers + Inciteful combinados.
🔧 Actividad S4 · Construir tu Evidence Map (35 min)
Cronograma sugerido (flexible):
| Min | Tarea |
|---|---|
| 0–7 | Filtrá .bib post-L1 → 15–25 papers verificados · descargá PDFs. |
| 7–14 | Cargá seeds en Litmaps (3 papers clave) · capturá 2 screenshots: timeline + núcleo. |
| 14–22 | Subí PDFs a NotebookLM · generá Mind Map auto · preguntá “¿Qué consenso emerge?” + “¿Qué autores se contradicen?” |
| 22–28 | Llená la plantilla Evidence Map (5 componentes). |
| 28–33 | Escribí 1 párrafo (150–200 palabras) consenso/disenso. |
| 33–35 | Compartí con tu vecino · ¿el gap se lee claro? |
Importante
Producto entregable (en tu carpeta de tesis):
- ✅ Carpeta
pdfs/con 15–25 papers post-L1. - ✅ Screenshots de Litmaps map (timeline + núcleo) + NotebookLM Mind Map.
- ✅ Lista de 5 papers núcleo + 3 periferia · justificados desde Litmaps.
- ✅ Tabla Evidence Map (5 filas).
- ✅ Párrafo de consenso/disenso.
- ✅ Audit-log L1 con tu tasa personal.
→ Estos 6 ítems alimentan el DAG explícito que construirán mañana en U5.
Advertencia
Si todavía estás puliendo Sprint 1/2: orden de prioridad = (a) cerrar L1 audit-log → (b) Evidence Map con lo que tengás. Mejor 10 papers verificados que 50 alucinados.
Cierre
Lo que se llevan de U4
Conceptual:
- Tipos de literatura (diana 4 capas) + flujo de búsqueda reproducible como mínimo de transparencia.
- Pipeline 4-fases con IA explícita por fase.
- Alucinación bingo ✅/⚠️/❌ — tasa personal medida.
- Bibliometría reproducible antes de leer 200 papers.
Operativo:
- Workflow WoS + Connected Papers + Rayyan + NotebookLM + bibliometrix.
- Audit-log L1 entregable.
- Evidence Map insumo de U5.
Crítico (citables):
- Elicit recall 39.5% (Lau et al., 2025) — no único buscador.
- GPT-4 ~80% accuracy screening (Khraisha et al., 2024) — second reviewer.
- >30% citas alucinadas (Buchanan et al., 2024) — verificar todo.
Próximo (U5 · viernes):
- Marco teórico moderno = DAG explícito, no collage de definiciones.
- Pearl-Mackenzie 2018 · Cinelli-Forney-Pearl 2024 · “good controls vs bad controls”.
- 🏁 H2 cierra el viernes.
Pregunta de cierre
De los 15–25 papers que pasaron tu L1 hoy: ¿cuáles dialogan entre sí? ¿Cuáles se contradicen? Esa es la grieta donde su tesis aporta.
Lo que se llevaron hoy + pulido para U5
Nota
Salieron del aula con (Sprint 4):
- ✅ Tabla Evidence Map llena (5 componentes).
- ✅ 15–25 PDFs post-L1 + cargados a NotebookLM.
- ✅ 1 párrafo consenso/disenso.
- ✅ Audit-log L1 con tasa personal.
Pulido opcional antes de mañana (≤45 min):
- Verificar que cada paper del núcleo tenga su ficha de lectura mínima (citation key + 3 frases).
- Re-leer el párrafo de consenso — ¿el gap se lee como pregunta, no como afirmación?
Esto es la base del DAG explícito de U5.
Consejo
Lecturas mínimas (esta noche):
- (Page et al., 2021) — checklist + diagrama (4 págs). Ficha:
Page2021.md. - (Buchanan et al., 2024) — el experimento (3 págs). Ficha:
BuchananHillShapoval2024.md. - (Aria & Cuccurullo, 2017) — secs. 4–5, paquete + caso (10 págs). Ficha:
Aria2017.md.
Si tienen 30 min más: (Messeri & Crockett, 2024) AI as Surrogate — el riesgo epistémico de delegar la lit review. Ficha: MesseriCrockett2024.md.
EC0744 · Seminario de Investigación Aplicada Universidad EAFIT · Escuela de Finanzas, Economía y Gobierno 2026-1