Conocimiento financiero y planificación personal en estudiantes universitarios
Saltar al contenido del artículo
Volver a los detalles del artículo Conocimiento financiero y planificación personal en estudiantes universitarios
Visor de <JATS>Studio
Cubierta del número de la revista

Conocimiento financiero y planificación personal en estudiantes universitarios

Financial knowledge and personal planning in university students
Kerwin José Chávez Vera[email protected]0000-0003-2842-2099 1; Anggie Ximena Giraldo Tunjo[email protected]0009-0001-1760-1502 2; Kedyn Nadin Guzman Peñaranda[email protected]0009-0002-6620-0868 3
1 Universidad San Ignacio de Loyola, Perú; 2 Universidad La Salle, Colombia; 3 Corporación Universitaria Americana, Colombia
Revista Human@s Guajira, eISSN 3115-2589, vol. 1, n.o 2, sep-dic, 2026, e22086859
Universidad de La Guajira, Colombia

ARTÍCULO DE INVESTIGACIÓN

Recibido: 25-04-2026        Aceptado: 15-05-2026        Publicado: 01-09-2026
License
RESUMEN

El comportamiento financiero de los estudiantes universitarios se ha convertido en un tema de interés por su impacto en la estabilidad económica futura y en la forma de gestionar los recursos personales. No obstante, se observan limitaciones en el tipo de planificación y de decisiones financieras que ejecutan los estudiantes. En este sentido, esta investigación estudió la relación entre el conocimiento financiero, la toma de decisiones y la planificación personal de las finanzas. Se optó por un enfoque cuantitativo mediante el modelamiento de ecuaciones estructurales por mínimos cuadrados parciales (PLS-SEM), con una muestra de 354 estudiantes de una universidad privada de Lima. Los resultados evidenciaron una relación del conocimiento financiero con la toma de decisiones y con la planificación personal de las finanzas; asimismo, la toma de decisiones se revela como un aspecto clave en la organización de las finanzas personales. Se concluye que la planificación personal de las finanzas da cuenta de interacciones entre variables conductuales y cognitivas, lo que permite comprender de forma integrada el comportamiento financiero de los estudiantes universitarios.

Palabras clave conocimiento financiero; toma de decisiones; planificación financiera personal
ABSTRACT

The financial behavior of university students has become a topic of interest due to its impact on future economic stability and on the way personal resources are managed. However, limitations are observed in the type of planning and financial decisions that students carry out. In this regard, this research studied the relationship between financial knowledge, decision-making, and personal financial planning. A quantitative approach was adopted using partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM), with a sample of 354 students from a private university in Lima. The results showed a relationship of financial knowledge with decision-making and with personal financial planning; likewise, decision-making emerges as a key aspect in the organization of personal finances. It is concluded that personal financial planning reflects interactions between behavioral and cognitive variables, allowing an integrated understanding of university students financial behavior.

Keywords financial knowledge; decision-making; personal financial planning

INTRODUCCIÓN

El comportamiento financiero de los estudiantes universitarios ha cobrado una relevancia creciente por su influencia en el bienestar individual y en la estabilidad financiera futura (Yeo et al., 2024). En un contexto en el que los jóvenes enfrentan situaciones cada vez más complejas en torno al uso de sus recursos, conocer los factores que orientan sus decisiones financieras resulta fundamental (White et al., 2022). La alfabetización financiera se ha consolidado, de hecho, como un determinante clave de la calidad de las decisiones económicas y del bienestar (Lusardi y Mitchell, 2014).

Aun cuando las instituciones de educación superior desarrollan tareas formativas, persisten limitaciones en la administración de las finanzas personales, sobre todo en el control de los gastos, la planificación y la previsión financiera (Adetunji y David-West, 2019; Van et al., 2022).

La literatura reciente señala que la alfabetización financiera puede mejorar la calidad de las decisiones al fortalecer la capacidad de evaluar opciones y su coherencia con los objetivos personales (Lahiri y Biswas, 2022; She et al., 2024). Sin embargo, estos abordajes no siempre dan cuenta de cómo ese conocimiento se traduce en comportamientos económicos, lo que hace necesario integrar modelos que recojan los procesos intermedios de la decisión (Durga et al., 2025).

En esta línea, la Teoría del Comportamiento Planificado (TPB) ofrece un marco productivo para entender cómo los factores cognitivos inciden en la decisión y en la ejecución de determinadas conductas (Ajzen, 1991). Desde esta perspectiva, el conocimiento financiero podría ser el recurso que incide en la toma de decisiones, entendida como un mecanismo que contribuye a la planificación financiera personal. La evidencia reciente respalda esta lectura, al mostrar que los procesos de decisión cumplen un papel relevante para unir las capacidades cognitivas con las prácticas financieras de los jóvenes (Assifuah-Nunoo y Yeboah, 2025; Ratnawati et al., 2022; Shim et al., 2010).

A partir de lo anterior, esta investigación analiza la relación entre el conocimiento financiero, la toma de decisiones y la planificación financiera personal en estudiantes universitarios de Lima, Perú, mediante el modelamiento de ecuaciones estructurales por mínimos cuadrados parciales (PLS-SEM), con el fin de evaluar los efectos directos entre las variables y aportar a una comprensión más integrada del comportamiento financiero.

Marco teórico e hipótesis

La Teoría del Comportamiento Planificado (TPB) sostiene que la conducta responde a procesos cognitivos que determinan la intención y orientan la acción (Ajzen, 1991, 2002). En el entorno universitario, esta perspectiva permite entender cómo el conocimiento financiero se traduce en decisiones y, por lo tanto, en prácticas de planificación.

Diversos estudios evidencian que el conocimiento financiero es un recurso que propicia la selección de alternativas y refuerza el control sobre las decisiones financieras (She et al., 2024; Tan et al., 2025); su medición sistemática ha sido, además, objeto de marcos internacionales (Atkinson y Messy, 2012). Cuanto mayor es la alfabetización financiera, mayor es la alineación entre las decisiones y las metas propias (Pavón, 2025). Se plantea, por tanto: H1. El conocimiento financiero tiene un efecto positivo sobre la toma de decisiones financieras en los estudiantes universitarios.

La toma de decisiones financieras proceso mediante el cual las creencias y evaluaciones se transforman en acciones concretas es un componente central de la TPB. En los estudiantes se traduce en el control del gasto, el ahorro y la distribución adecuada de los recursos, lo que afecta su planificación financiera personal (Adetunji y David-West, 2019; Aziz y Naima, 2021). La literatura destaca que las decisiones racionales y deliberadas suponen un mayor control del gasto y una mejor previsión (Elgegren, 2025; White et al., 2022), de modo que la toma de decisiones orienta el comportamiento financiero de forma estructurada (Pavón, 2025). Se plantea: H2. La toma de decisiones financieras tiene un efecto positivo en la planificación financiera personal de los estudiantes universitarios.

El conocimiento financiero también incide en la planificación financiera personal, al permitir gestionar y prever el uso de los recursos. Comprender conceptos financieros básicos se vincula a conductas como el control del gasto y la fijación de metas económicas (Lahiri y Biswas, 2022), y la educación financiera favorece la planificación en la población joven (Assifuah-Nunoo y Yeboah, 2025). Se propone: H3. El conocimiento financiero tiene un efecto positivo en la planificación financiera personal de los estudiantes universitarios.

METODOLOGÍA

La investigación se desarrolló bajo un enfoque cuantitativo de alcance explicativo, orientado al análisis de las relaciones entre el conocimiento financiero, la toma de decisiones y la planificación financiera de los estudiantes universitarios. Para el contraste se aplicó el modelamiento de ecuaciones estructurales por mínimos cuadrados parciales (PLS-SEM), técnica adecuada para estimar relaciones entre variables latentes en contextos explicativos (Hair et al., 2021). Este enfoque es congruente con la Teoría del Comportamiento Planificado, pues permite examinar cómo se articulan los recursos cognitivos en los procesos de decisión que derivan en conductas financieras (Ajzen, 1991).

La muestra estuvo compuesta por 354 estudiantes de una universidad privada de Lima, seleccionados de forma intencional, que cumplieron la condición de haber respondido el cuestionario en su totalidad. Los datos se recolectaron mediante un cuestionario estructurado de 14 ítems tipo Likert de cinco puntos, validado por juicio de expertos y diseñado para medir constructos reflexivos. La recopilación se realizó en línea entre agosto y diciembre de 2025, atendiendo a criterios de voluntariedad, consentimiento informado y anonimato.

Antes del análisis, la base de datos se depuró para maximizar su homogeneidad. El análisis se efectuó con SmartPLS 3, considerando el modelo de medición y el estructural, con el análisis de los efectos directos (Sarstedt et al., 2019). La validez discriminante se evaluó mediante el criterio de Fornell-Larcker (Fornell y Larcker, 1981) y la ratio HTMT (Henseler et al., 2015).

RESULTADOS

La Tabla 1 muestra el perfil de la muestra, compuesta por 354 estudiantes universitarios. Se observa un equilibrio de género, con una ligera predominancia del femenino (52,26 %), y un mayor porcentaje de personas de entre 21 y 24 años (45,76 %). La mayoría se encuentra en ciclos intermedios de la formación (44,63 %) y reporta estar laboralmente activa (60,17 %); más de la mitad ha tenido formación financiera previa (56,78 %).

Características sociodemográficas de la muestra
Variable Categoría Frecuencia %
Género Masculino 169 47.74
Femenino 185 52.26
Edad 17-20 118 33.33
21-24 162 45.76
25 años o más 74 20.91
Ciclo académico Inicial (1.º–3.º) 96 27.12
Intermedio (4.º–7.º) 158 44.63
Avanzado (8.º–10.º) 100 28.25
Condición Laboral Trabaja actualmente 213 60.17
No trabaja 141 39.83
Educación financiera previa Si 201 56.78
No 153 43.22
Elaboración propia.

La Tabla 2 evidencia que el modelo de medición cumple los criterios de fiabilidad y validez convergente: los valores de alfa de Cronbach, rho_A y fiabilidad compuesta superan los umbrales recomendados, mientras que las cargas externas y la varianza extraída media (AVE) se sitúan por encima de los mínimos aceptables. Los valores VIF descartan problemas de colinealidad, lo que confirma la adecuación del modelo de medición (Hair et al., 2022).

Tabla 2
Fiabilidad, validez convergente y colinealidad del modelo de medición
Constructo / Ítem Carga externa Alfa de Cronbach rho_A Fiabilidad compuesta AVE VIF
Conocimiento financiero 0.940 0.944 0.957 0.847
CF1 0.930 1.176
CF2 0.925 1.478
CF3 0.918 1.650
CF4 0.908 1.614
Planeación financiera personal 0.958 0.959 0.968 0.858
PFP1 0.927 1.571
PFP2 0.907 1.530
PFP3 0.936 1.297
PFP4 0.929 1.690
PFP5 0.931 1.371
Toma de decisiones financieras 0.948 0.949 0.960 0.827
TDF1 0.908 1.409
TDF2 0.898 1.436
TDF3 0.930 1.595
TDF4 0.904 1.681
TDF5 0.907 1.569
Elaboración propia.

La Tabla 3 confirma la validez discriminante del modelo, tanto por el criterio de Fornell-Larcker como por la ratio HTMT.

Tabla 3
Validez discriminante del modelo (criterios de Fornell-Larcker y HTMT)
Constructo Conocimiento financiero Planeación financiera personal Toma de decisiones financieras
Conocimiento financiero 0.920 0.525 0.491
Planeación financiera personal 0.551 0.926 0.596
Toma de decisiones financieras 0.516 0.624 0.910
Elaboración Propia.

La Tabla 4 evidencia que todas las hipótesis directas del modelo estructural cuentan con respaldo empírico: el conocimiento financiero influye significativamente tanto en la toma de decisiones como en la planificación financiera personal, mientras que la toma de decisiones actúa como predictor clave de la planificación, lo que confirma la coherencia teórica y empírica del modelo (Hair et al., 2022).

Tabla 4
Resultados del modelo estructural
Relación β (O) t p IC 95% Decisión
Conocimiento financiero → Planeación financiera personal 0.306 4.899 0.000 [0.181, 0.421] Aceptada
Toma de decisiones financieras → Planeación financiera personal 0.446 8.121 0.000 [0.330, 0.547] Aceptada
Conocimiento financiero → Toma de decisiones financieras 0.491 9.741 0.000 [0.379, 0.580] Aceptada
Elaboración propia.

La Figura 1 representa el modelo estructural estimado, con los coeficientes estandarizados de las relaciones entre los constructos.

Figura 1
Modelo estructural de la planificación financiera personal en estudiantes universitarios

Nota. Los valores representan coeficientes estandarizados estimados mediante PLS-SEM; los valores dentro de los constructos corresponden al coeficiente de determinación (R²). Todas las relaciones mostradas son estadísticamente significativas (p &lt; 0,001).

Razón por la cual, la Tabla 5 muestra que el modelo presenta una capacidad explicativa moderada, con valores de R² superiores a 0,20, especialmente en la planificación financiera personal. Los valores positivos de Q² confirman una adecuada relevancia predictiva para ambos constructos endógenos (Hair et al., 2022).

Tabla 5
Capacidad explicativa y relevancia predictiva del modelo
Constructo endógeno R² R² ajustada Q²
Toma de decisiones financieras 0.241 0.238 0.196
Planeación financiera personal 0.426 0.421 0.361
Elaboración propia.

DISCUSIÓN

Los resultados permiten comprender el comportamiento financiero de los estudiantes universitarios bajo la lógica de la TPB, en la que el conocimiento no actúa de manera aislada, sino como un recurso que da sentido a los procesos de decisión y a la acción financiera (Ajzen, 1991). La alfabetización financiera refuerza la capacidad de evaluar alternativas y de adaptar las decisiones a las metas personales (Lahiri y Biswas, 2022; She et al., 2024), tal como muestra la relación significativa hallada con la toma de decisiones. Esta se sitúa como un aspecto fundamental de la estructura explicativa, al permitir el paso del conocimiento al comportamiento observable (Adetunji y David-West, 2019), en línea con investigaciones que muestran que decidir de manera deliberada favorece un mayor control del gasto y una mejor previsión (White et al., 2022). Conocer no basta: resulta crítico saber aplicar ese conocimiento en situaciones concretas (Elgegren, 2025; Xiao y O'Neill, 2016).

El efecto directo del conocimiento financiero sobre la planificación confirma que el aprendizaje de conceptos financieros se concreta en conductas como la organización de los gastos y la formulación de metas (Lahiri y Biswas, 2022). Este resultado es coherente con Assifuah-Nunoo y Yeboah (2025) y con la evidencia sobre la socialización financiera de los estudiantes universitarios (Shim et al., 2010), sobre todo en etapas en que los hábitos financieros aún se están formando.

En conjunto, los resultados sugieren que la planificación financiera no depende solo del nivel de conocimiento, sino de la interacción entre variables cognitivas y conductuales. En consonancia con Durga et al. (2025) y Ratnawati et al. (2022), se subraya la necesidad de comprender el comportamiento financiero a partir de modelos más integrados que incluyan procesos de decisión intermedios. Así, las universidades no solo deben formar en educación financiera, sino también propiciar procesos de toma de decisiones que favorezcan una planificación financiera adecuada.

CONCLUSIONES

Los resultados permiten afirmar que el modelo propuesto es coherente teórica y empíricamente, y revelan que el conocimiento financiero es un antecedente importante para comprender el comportamiento financiero de los estudiantes universitarios. Ese conocimiento no solo influye directamente en la planificación de su futuro financiero, sino que se convierte en el eje que impulsa la toma de decisiones, lo que confirma su posición como variable dentro del enfoque de la TPB.

Asimismo, la toma de decisiones financieras puede considerarse un aspecto fundamental en la configuración de conductas financieras organizadas, dado su efecto considerable sobre la planificación financiera personal. El estudio pone de manifiesto que los procesos de decisión no se enmarcan solo en dimensiones cognitivas, sino que actúan como mecanismo impulsor de la forma en que se gestionan los recursos en situaciones reales, especialmente en estudiantes que están desarrollando sus hábitos financieros.

En síntesis, los resultados refuerzan la idea de que la planificación financiera personal no es solo cuestión del nivel de conocimiento, sino de cómo este se articula con los procesos de decisión. El estudio contribuye a una visión más unificada del comportamiento financiero de los universitarios y evidencia la necesidad de fortalecer tanto la educación financiera como los mecanismos de toma de decisiones durante la formación académica.

Declaraciones

Conflictos de interés

No existe conflicto de interés entre los/as autores/as del artículo.

Contribuciones

  • Kerwin José Chávez Vera: Conceptualization; Methodology; Data curation; Formal Analysis; Writing - original draft; Writing - review & editing; Aprobación del manuscrito final enviado a la revista
  • Anggie Ximena Giraldo Tunjo: Conceptualization; Methodology; Data curation; Formal Analysis; Writing - original draft; Writing - review & editing; Aprobación del manuscrito final enviado a la revista
  • Kedyn Nadin Guzman Peñaranda: Conceptualization; Methodology; Data curation; Formal Analysis; Writing - original draft; Writing - review & editing; Aprobación del manuscrito final enviado a la revista

Declaración de disponibilidad de datos

Todo el conjunto de datos que respalda los resultados de este estudio fue publicado en el propio artículo.

REFERENCIAS

Adetunji, O. M., & David-West, O. (2019). The relative impact of income and financial literacy on financial inclusion in Nigeria. Journal of International Development, 31(4), 312-335. https://doi.org/10.1002/jid.3407
Ajzen, I. (1991). The theory of planned behavior. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 50(2), 179-211. https://doi.org/10.1016/0749-5978(91)90020-T
Ajzen, I. (2002). Perceived behavioral control, self-efficacy, locus of control, and the theory of planned behavior. Journal of Applied Social Psychology, 32(4), 665-683. https://doi.org/10.1111/j.1559-1816.2002.tb00236.x
Assifuah-Nunoo, E., & Yeboah, A. (2025). Financial planning and financial well-being of informal sector workers in Central Region of Ghana: The moderating and mediating role of financial literacy. En T. Moloi (Ed.), Impacting society positively through technology in accounting and business processes (pp. 479-503). Springer Nature Switzerland. https://doi.org/10.1007/978-3-031-84885-8_26
Atkinson, A., & Messy, F.-A. (2012). Measuring financial literacy: Results of the OECD/INFE pilot study. OECD Working Papers on Finance, Insurance and Private Pensions, 15. https://doi.org/10.1787/5k9csfs90fr4-en
Aziz, A., & Naima, U. (2021). Rethinking digital financial inclusion: Evidence from Bangladesh. Technology in Society, 64, 101509. https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2020.101509
Durga, S., Podile, D. V. R., & Narapareddi, D. V. (2025). Exploring the factors determining fintech adoption among Indian users integrating Theory of Planned Behaviour (TPB) and Social Learning Theory (SLT). International Journal of Accounting and Economics Studies, 12(1), 10-18. https://doi.org/10.14419/gzyjat18
Elgegren, J. A. (2025). Financial education and personal finance: A key skill for well-being in university students. Revista EDUCA UMCH, (26), 75-93. https://doi.org/10.35756/educaumch.202526.347
Fornell, C., & Larcker, D. F. (1981). Evaluating structural equation models with unobservable variables and measurement error. Journal of Marketing Research, 18(1), 39-50. https://doi.org/10.2307/3151312
Hair, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2022). A primer on partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM) (3.ª ed.). SAGE.
Hair, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. M., Sarstedt, M., Danks, N. P., & Ray, S. (2021). Partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM) using R: A workbook. Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-030-80519-7
Henseler, J., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2015). A new criterion for assessing discriminant validity in variance-based structural equation modeling. Journal of the Academy of Marketing Science, 43(1), 115-135. https://doi.org/10.1007/s11747-014-0403-8
Lahiri, S., & Biswas, S. (2022). Does financial literacy improve financial behavior in emerging economies? Evidence from India. Managerial Finance, 48(9/10), 1430-1452. https://doi.org/10.1108/MF-09-2021-0440
Lusardi, A., & Mitchell, O. S. (2011). Financial literacy around the world: An overview. Journal of Pension Economics & Finance, 10(4), 497-508. https://doi.org/10.1017/S1474747211000448
Lusardi, A., & Mitchell, O. S. (2014). The economic importance of financial literacy: Theory and evidence. Journal of Economic Literature, 52(1), 5-44. https://doi.org/10.1257/jel.52.1.5
Pavón, L. I. (2025). Promoting global financial inclusion through integrated financial and technological literacy improvements. A panel data analysis. Revista de Métodos Cuantitativos para la Economía y la Empresa, 1-23. https://doi.org/10.46661/rev.metodoscuant.econ.empresa.9441
Ratnawati, S., Durachman, Y., & Saputra, A. (2022). Analyzing factors influencing intention to use and actual use of mobile fintech applications. 2022 10th International Conference on Cyber and IT Service Management (CITSM), 1-8. https://doi.org/10.1109/CITSM56380.2022.9935838
Sarstedt, M., Hair, J. F., Cheah, J.-H., Becker, J.-M., & Ringle, C. M. (2019). How to specify, estimate, and validate higher-order constructs in PLS-SEM. Australasian Marketing Journal, 27(3), 197-211. https://doi.org/10.1016/j.ausmj.2019.05.003
She, L., Rasiah, R., Weissmann, M. A., & Kaur, H. (2024). Using the theory of planned behaviour to explore predictors of financial behaviour among working adults in Malaysia. FIIB Business Review, 13(1), 118-135. https://doi.org/10.1177/23197145231169336
Shim, S., Barber, B. L., Card, N. A., Xiao, J. J., & Serido, J. (2010). Financial socialization of first-year college students: The roles of parents, work, and education. Journal of Youth and Adolescence, 39(12), 1457-1470. https://doi.org/10.1007/s10964-009-9432-x
Tan, X., Xiao, J. J., Meng, K., & Xu, J. (2025). Financial education and budgeting behavior among college students: Extending the theory of planned behavior. International Journal of Bank Marketing, 43(3), 506-521. https://doi.org/10.1108/IJBM-05-2024-0285
Van, H., Ha, G. H., Nguyen, D. N., Doan, A. H., & Phan, H. T. (2022). Understanding financial literacy and associated factors among adult population in a low-middle income country. Heliyon, 8(6), e09638. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2022.e09638
White, K. J., Love, K., McCoy, M., Reiter, M., Seponski, D. M., Koposko, J., & Regan, E. (2022). Factors associated with the financial strain of transgender and gender diverse college students. Journal of Consumer Affairs, 56(4), 1617-1637. https://doi.org/10.1111/joca.12483
Xiao, J. J., & O'Neill, B. (2016). Consumer financial education and financial capability. International Journal of Consumer Studies, 40(6), 712-721. https://doi.org/10.1111/ijcs.12285
Yeo, K. H. K., Lim, W. M., & Yii, K.-J. (2024). Financial planning behaviour: A systematic literature review and new theory development. Journal of Financial Services Marketing, 29(3), 979-1001. https://doi.org/10.1057/s41264-023-00249-1

Biodata

Kerwin José Chávez Vera

Doctor en Gerencia, Magister en Docencia para Educación Superior. Licenciado en Administración de Empresas.  Docente Investigador Universidad San Ignacio de Loyola, Lima, Perú. Coordinador del Centro de Investigación para la Gestión, Emprendimiento, Finanzas e Innovación (CIGEFI).

Anggie Ximena Giraldo Tunjo

Doctorado en finanzas y contabilidad (Sin culminar). Maestría en contabilidad. Especialización en finanzas. Administradora de empresas.

Kedyn Nadin Guzman Peñaranda

Magister en contabilidad y finanzas. Magister en administración. especialista en revisoría fiscal y Auditoría. Especialista en emprendimiento e innovación. Contador público.

Estadísticas internas

Este recurso propone una orientación y clasificación superficial de los recursos documentales utilizados por el artículo. Permite a los equipos editoriales conocer el comportamiento documental de sus artículos y a las personas autoras reconocer las tipologías que sustentan la investigación.

Estadísticas automáticas derivadas del marcado interno del XML-JATS. No son métricas de impacto. Lea estas estadísticas con prudencia porque la automatización puede provocar errores o no contemplar al 100 % la realidad de esta publicación.

Referencias totales
25
Periodo de las fuentes
1981–2025
Artículos de revistas
22
Libros o capítulos
2
Tesis
0
Conferencias
1
Artículos de periódico
0
Preprints
0
Posibles autocitas
0
Citas a esta misma revista
0
Posibles referencias incluidas no citadas
1
Tipologías
Años de publicación citados
Fuentes más usadas
Se muestran solo las fuentes con 3 o más apariciones (máx. 5).
No se detectaron fuentes con 3 o más apariciones.
Autores más citados
Se muestran solo autores con 3 o más apariciones (máx. 5).
  • Sarstedt, M.4
  • Ringle, C. M.4
  • Hair, J. F.3
  • Xiao, J. J.3

Transparencia y buenas prácticas

Su propósito es promover una mejora en las prácticas de marcado de los artículos de las revistas científicas y motivar una preocupación cada vez más exhaustiva por el cumplimiento de las mejores prácticas editoriales.

Indicadores extraídos automáticamente desde el XML-JATS (heurísticos) que funcionan como base para sostener mejores prácticas. No omita que siempre la revisión y confirmación debe ser humana. Use estos indicadores como señales y no como evaluaciones.

  • Todos los autores tienen filiación Sí 3/3
  • Todos los autores declaran ORCID Sí 3/3
  • Hay identificador persistente del artículo (p. ej., DOI/ARK) Sí
  • Se declaran fechas de recepción y aceptación Sí
  • Se declara licencia de publicación Sí
  • Todos los autores declaran correo Sí 3/3
Ver más indicadores
  • Tiempo editorial (recepción → aceptación) 20 días
Visor de <JATS>Studio , profesional y de uso gratuito.