Reputation in computer science on a per subarea basis

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Universidade Federal de Minas Gerais

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Dissertação de mestrado

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Membros da banca

Nivio Ziviani
Alberto Henrique Frade Laender
Altigran Soares da Silva
Edmundo Albuquerque Souza e Silva

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.

Abstract

Assunto

Indicadores de ciência, Ciência da Computação Classificação, Computação, Ferramentas de busca, P-score, Bibliometria

Palavras-chave

Busca acadêmica, Sub-áreas, P-score, Reputação

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