Evaluación de videos de Youtube™ sobre acidosis ruminal: integración de evaluaciones humanas e Inteligencıa Artificial para calidad y confiabilidad.

• Can Ayhan Kaya Dicle University, Vocational School of Agriculture. Dicle, Türkiye. https://orcid.org/0000-0001-8226-7603

DOI: https://doi.org/10.52973/rcfcv-e361811

Palabras clave: Acidosis ruminal, YouTube, educación Veterinaria, Inteligencia Artificial, calidad del contenido de video

Resumen

La acidosis ruminal es un trastorno metabólico frecuente en rumiantes que conlleva importantes consecuencias para la salud y la economía. Dado que plataformas en línea como YouTube™ se utilizan cada vez más como fuente de orientación veterinaria, evaluar la calidad y la fiabilidad del contenido digital se ha vuelto esencial. En este estudio transversal se analizaron 71 videos en inglés disponibles públicamente sobre la acidosis ruminal mediante un enfoque combinado de evaluación humano–IA. El contenido de los videos se evaluó utilizando tres herramientas: el Índice de Calidad del Contenido de Video , la Escala de Calidad Global y un instrumento DISCERN modificado, para medir la exactitud científica, el valor educativo y la fiabilidad. También se registraron métricas de interacción de los espectadores, incluidos los “likes”, comentarios y tasas de visualización. Los valores promedio del Índice de Calidad del Contenido de Video, la Escala de Calidad Global y DISCERN fueron 9.80, 3.12 y 2.87, respectivamente, lo que refleja una calidad y fiabilidad generales moderadas. Los videos publicados por asociaciones profesionales obtuvieron las puntuaciones más altas, mientras que los procedentes de fuentes comerciales presentaron los valores más bajos del Índice de Calidad del Contenido de Video. La comparación entre evaluadores reveló diferencias sistemáticas entre la evaluación humana y la realizada por la IA, ya que la IA asignó puntuaciones más altas del Índice de Calidad del Contenido de Video, la Escala de Calidad Global y DISCERN en comparación con el revisor humano, lo que pone de manifiesto su potencial para estandarizar evaluaciones en grandes conjuntos de datos. De manera importante, las métricas de interacción de los espectadores no se correlacionaron de forma consistente con la calidad del contenido, lo que subraya que la popularidad no equivale necesariamente al rigor científico. Estos hallazgos destacan la necesidad de que los profesionales y educadores veterinarios contribuyan activamente con contenido preciso y basado en la evidencia en entornos digitales. La integración de evaluaciones asistidas por inteligencia artificial proporciona un enfoque escalable y coherente para identificar recursos educativos de alta calidad, y representa una herramienta prometedora para fortalecer la educación veterinaria digital y apoyar la toma de decisiones informada entre estudiantes, profesionales y productores ganaderos.

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