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http://hdl.handle.net/1843/JCES-ATYG7E
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.advisor1 | Berthier Ribeiro de Araujo Neto | pt_BR |
dc.contributor.advisor-co1 | Nivio Ziviani | pt_BR |
dc.contributor.referee1 | Nivio Ziviani | pt_BR |
dc.contributor.referee2 | Alberto Henrique Frade Laender | pt_BR |
dc.contributor.referee3 | Altigran Soares da Silva | pt_BR |
dc.contributor.referee4 | Edmundo Albuquerque Souza e Silva | pt_BR |
dc.creator | Alberto Hideki Ueda | pt_BR |
dc.date.accessioned | 2019-08-11T02:16:15Z | - |
dc.date.available | 2019-08-11T02:16:15Z | - |
dc.date.issued | 2017-07-14 | pt_BR |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/1843/JCES-ATYG7E | - |
dc.description.resumo | Nesta dissertação, analisamos a reputação de veículos de publicação e programas de pós-graduação em Ciência da Computação (CC) com foco em suas sub-áreas. Para realizar esta tarefa, consideramos as 37 sub-áreas em CC definidas pela Microsoft Academic Research e estendemos uma métrica de reputação baseada em redes de Markov, denominada P-score (Publication Score). Mais especificamente, examinamos o impacto obtido na reputação de conferências, periódicos e em programas de pós-graduação no Brasil e nos Estados Unidos (EUA) em CC, ao considerarmos suas sub-áreas. Nossos experimentos sugerem que a metodologia proposta produz resultados melhores que métricas basedas em citações. Nós também apresentamos um panorama das direções de pesquisa atuais do Brasil e dos EUA, que seja, em quais sub-áreas estes países possuem mais trabalhos de destaque no momento. Esta análise de reputação sob a perspectiva de sub-áreas fornece informações adicionais para administradores de universidades, diretores de agências de fomento à pesquisa e representantes do governo que precisam decidir como alocar recursos de pesquisa limitados. Por exemplo, em CC, sabemos que o volume de publicações científicas nos EUA é significantemente superior ao volume da pesquisa brasileira. Porém, este trabalho mostra que as sub-áreas em CC em que cada país possui maior impacto científico são divergentes. | pt_BR |
dc.language | Inglês | pt_BR |
dc.publisher | Universidade Federal de Minas Gerais | pt_BR |
dc.publisher.initials | UFMG | pt_BR |
dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
dc.subject | Busca acadêmica | pt_BR |
dc.subject | Sub-áreas | pt_BR |
dc.subject | P-score | pt_BR |
dc.subject | Reputação | pt_BR |
dc.subject.other | Indicadores de ciência | pt_BR |
dc.subject.other | Ciência da Computação Classificação | pt_BR |
dc.subject.other | Computação | pt_BR |
dc.subject.other | Ferramentas de busca | pt_BR |
dc.subject.other | P-score | pt_BR |
dc.subject.other | Bibliometria | pt_BR |
dc.title | Reputation in computer science on a per subarea basis | pt_BR |
dc.type | Dissertação de Mestrado | pt_BR |
Appears in Collections: | Dissertações de Mestrado |
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