Lacuna une el universo bibliométrico, el mapa de significado temático y la evidencia meta-analítica en un único flujo de investigación auditado. El objetivo no es hacer gráficos, sino mostrar dónde debería construirse la investigación, con qué evidencia se defiende y con qué rastro de decisiones se publica.
Tres tipos de análisis, una sola memoria de investigación
Bibliometric points
Thematic clustering
Meta-analysis layer
El producto no es una herramienta; es una arquitectura de evidencia que puede convertirse en un artículo.
Convierte los flujos de citas, coautoría, palabras clave y tiempo en un mapa de investigación.
No solo enumera temas; saca a la luz la proximidad conceptual, la repetición y las zonas de silencio.
Saca el meta-análisis de un resultado de calculadora y lo vincula a un rastro de decisiones: elección, supuesto, heterogeneidad y procedencia.
Cada tarjeta es un ejemplo ilustrativo de una salida de motor, mostrada en pequeño: una línea de identidad tricolor, el tipo de salida, la figura y un pie de espécimen debajo. El corpus y las figuras son una muestra representativa, no una ejecución en vivo. Los colores de motor (azul marino · jade · naranja) viven solo en el cromo — cada marca de datos permanece en la paleta segura para daltónicos.
Intellectual Structure · Social Structure · Co-word Analysis & Thematic Map · Topic Modeling (LDA / NMF) · Network Meta-Analysis · Dose–Response Meta-Analysis
Los enlaces de cocitación resuelven la literatura en comunidades de investigación y destacan las publicaciones puente que las conectan. Pase el cursor sobre un nodo para enfocar su vecindario; arrastre, desplácese o use los controles para explorar.
Los registros de fuentes como Scopus, WoS y Scholar se limpian, versionan y convierten en un corpus de investigación analizable.
Recorrido ilustrativo — el corpus, las figuras y la tira de procedencia son un ejemplo representativo de una ejecución real, no resultados en vivo.
La sensación premium de Lacuna no proviene del ornamento. Cada pantalla lleva una capa de auditoría académica que responde a la pregunta: ¿cómo llegaste a este resultado?
Higgins & Thompson (2002) — I² heterogeneity
Modelo de efectos aleatorios seleccionado porque I² = 62% → se sostiene el supuesto de que los estudios difieren.
Sello representativo — cada resultado de Lacuna lleva uno.
El color y los gráficos no son decoración; portan estatus metodológico. El bronce es el vacío, el azul marino profundo es la evidencia, el verde azulado es la señal de descubrimiento analítico.
Las elecciones de selección de modelo, filtrado, exclusión e informe quedan como un registro que puedes defender más adelante.
Cada resultado no es una captura de pantalla; es un objeto académico portátil que lleva contexto de procedencia, versión, fuente y método.
ScholarGate es la capa de aprendizaje, PaperMind la capa de descubrimiento de temas, Lacuna la capa de construcción de evidencia. No un producto, sino una familia que es un sistema operativo académico.