<p>Maria João Valente Couto:<br><br>Creo que sería un excelente revisor/a del manuscrito "The Machine Learning y rasgos comportamentales en adolescentes: Una revisión sistemática," el cual se envió a Revista Interamericana de Psicología/Interamerican Journal of Psychology. El resumen del envío aparece abajo, espero que considere la posibilidad de llevar a cabo esta importante tarea para nosotros.<br><br>Inicie sesión en el sitio web de la revista antes de 2020-09-03 para indicar si llevará a cabo la revisión o no, además de para obtener acceso al envío y registrar su revisión y recomendación.<br><br>La revisión deberá ser entregada el 2020-09-17.<br><br>URL del envío: <a href='https://journal.sipsych.org/index.php/IJP/reviewer/submission?submissionId=1354&reviewId=893&key=9Yhkuu' class='submissionReviewUrl-style-class'>https://journal.sipsych.org/index.php/IJP/reviewer/submission?submissionId=1354&reviewId=893&key=9Yhkuu</a><br><br>Gracias por considerar esta solicitud.<br><br>Dr. Fernando Andres Polanco<br>Universidad Nacional de San Luis<br>Teléfono +0542664313012<br>fernando.polanco@sipsych.org<br><br><br><br>"The Machine Learning y rasgos comportamentales en adolescentes: Una revisión sistemática"<br><br>Resumen</p>
<p>Durante la última década ha habido un crecimiento exponencial de modelos de inteligencia artificial aplicados a los distintos campos del conocimiento incluida la psicología. Diversos estudios han utilizado dichos modelos con el objetivo de identificar precozmente potenciales riesgos. Sin embargo pocos estudios enfocados en adolescentes han utilizado dichas técnicas. La presente revisión sistemática utilizó los pasos sugeridos por el modelo Prisma para identificar estudios que aplicaron técnicas de Machine Learning para identificar rasgos comportamentales en adolescentes. Al aplicar los criterios de inclusión y exclusión &nbsp;fueron identificados 5 estudios en las bases de datos <em>PsycNET, PubMed, Scopus, Scielo, Web of Science y Science Direct</em>. Los principales resultados muestran que los algoritmos de Machine learning &nbsp;principalmente utilizados de forma individual o combinada fueron <em>regresión logística</em> (n=4) y <em>Support Vector Machine</em> <em>SVM</em> (n=3) además de otros como <em>Adaboost</em> (n=1) <em>Nested ten-fold crossvalidation (n=1)</em>, <em>Random Forest</em> (n=1), <em>Artificial Neural Network</em> <em>ANN</em> (n=1) &nbsp;y <em>Extreme gradient boosting</em> <em>XGB</em> (n=1). Esta revisión resalta que la utilización de métodos de Machine learning proveen herramientas predictivas confiables tanto o más que los métodos estadísticos tradicionales. Por último, la presente revisión destaca la falta de estudios que utilicen dichas herramientas en el campo de la psicología principalmente en adolescentes.</p>
<p>&nbsp;</p><br/><p>The following message is being delivered on behalf of Revista Interamericana de Psicología/Interamerican Journal of Psychology. ______________________________________</p>
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<div><strong><span class="size">Dr. Fernando Andres Polanco</span></strong></div>
<div><em>Editor</em></div>
<div><a href="mailto:fernando.polanco@sipsych.org" target="_blank" rel="noopener">fernando.polanco@sipsych.org</a>&nbsp;</div>
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<div>Sociedad Interamericana de Psicología</div>
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