https://rev-ib.unam.mx/index.php/ib/issue/feed Investigación Bibliotecológica: archivonomía, bibliotecología e información 2026-07-30T22:00:41+00:00 Dra. Jenny Teresita Guerra González drevista@iibi.unam.mx Open Journal Systems <p align="justify"><strong><em>Investigación Bibliotecológica: archivonomía, bibliotecología e información</em></strong> es una revista científica mexicana editada por el Instituto de Investigaciones Bibliotecológicas y de la Información de la Universidad Nacional Autónoma de México, de acceso abierto a texto completo y bilingüe; se publica con una frecuencia cuatrimestral, incluye artículos de investigación y de revisión, escritos en español, inglés y portugués, en formato electrónico.</p> <p> </p> <p align="right"><a href="https://rev-ib.unam.mx/index.php/ib/about">Más información</a></p> https://rev-ib.unam.mx/index.php/ib/article/view/59120 Búsqueda de información en traducción: análisis bibliométrico y revisión exploratoria 2026-07-01T20:09:46+00:00 Yunjie Xu yc47728@um.edu.mo Liqun Wu yc47718@um.edu.mo Victoria Lai Cheng Lei viclcl@um.edu.mo Defeng Li defengli@um.edu.mo <p>La rápida integración de la inteligencia artificial está incidiendo en la búsqueda de información en traducción, aun cuando este campo de investigación todavía se encuentra en sus etapas incipientes. Este estudio ofrece el primer mapeo exhaustivo de la investigación sobre la búsqueda de información en traducción, para delinear su estructura intelectual e identificar las prioridades futuras. Se emplea una metodología dual que combina un análisis bibliométrico cuantitativo de 379 publicaciones mediante CiteSpace con una revisión exploratoria cualitativa de 71 artículos seleccionados. El análisis bibliométrico identifica la estructura del conocimiento, las disciplinas clave, los temas principales y las tendencias emergentes en la investigación sobre la búsqueda de información en traducción. La revisión exploratoria sintetiza los hallazgos sobre las necesidades de información de los traductores, los recursos consultados, las estrategias conductuales y los procesos cognitivos, así como la conceptualización, la evaluación y el desarrollo de la alfabetización informacional. Los hallazgos indican que los flujos de trabajo impulsados por la inteligencia artificial exigen una redefinición de los modelos de alfabetización informacional y de enfoques pedagógicos más integrados y adaptativos. El estudio aporta perspectivas valiosas para la investigación futura y la formación de traductores en el contexto de la colaboración humano-tecnología.</p> 2026-07-01T00:00:00+00:00 Derechos de autor 2026 https://rev-ib.unam.mx/index.php/ib/article/view/59144 Tendencias en la evaluación automática de accesibilidad en contenidos educativos digitales: una revisión sistemática de la literatura 2026-07-30T22:00:41+00:00 Luis David Jiménez Martínez al221273@edu.uaa.mx Francisco Javier Álvarez-Rodríguez Fjalvar.uaa@gmail.com <p>La rápida expansión de la educación digital ha generado una brecha de accesibilidad, donde la evaluación manual de recursos resulta insuficiente e inviable debido al gran volumen de información disponible actualmente. Este artículo presenta una revisión sistemática de literatura con el objetivo de identificar y analizar las herramientas automáticas inteligentes existentes para la evaluación de accesibilidad digital. La metodología consistió en una revisión sistemática de literatura estructurada de diez pasos y se revisaron estudios publicados entre 2010 y 2025 en varias bases de datos; fueron seleccionados 37 artículos finales tras aplicar criterios de calidad. Los principales resultados indican un predominio de herramientas web tradicionales como WAVE, pero revelan una tendencia creciente hacia soluciones basadas en inteligencia artificial. Se concluye que, aunque la tecnología ha avanzado, existe una carencia significativa de evaluadores para documentos digitales y una necesidad urgente de herramientas que superen la validación técnica básica para comprender el contexto del contenido.</p> 2026-07-30T00:00:00+00:00 Derechos de autor 2026