Visibilidad de los estudios en análisis de redes sociales en América del Sur: su evolución y métricas de 1990-2013
Notice bibliographique
Résumé
El estudio visa analizar la productividad científica de los países de América del Sur sobre el tema de los Análisis de Redes Sociales, según la representación de los países, instituciones, investigadores y referencias teóricas (las citas utilizadas en estas producciones). Estudio temporal de 1990 hasta 2013 (31/5/2013); descriptivo bibliográfico por averiguar el estado de las Análisis de Redes Sociales en contenidos de la literatura blanca; cuantitativo por aplicar volúmenes de datos de frecuencia de publicación y de citas utilizando técnicas de la Bibliometría y Cientometría; la coleta de datos fue total en la base de datos Web of Science, refinando los datos para los países seleccionados Argentina n=166, Brasil n=775, Bolivia n=28, Chile n=179, Colombia n=78, Ecuador n=19, Paraguay n=8, Perú n=33, Uruguay n=21, Venezuela n=48. Los países Guyana Francesa, Islas Malvinas, Suriname no publicaran ningún artículo recuperando n=922 artículos científicos; el tratamiento de los datos fue en Statistical Package for the Social Sciences, CiteSpace y DetDraw. Como datos relevantes, las principales relaciones por países fueron en especial con los Estados Unidos de América, cooperados con Brasil, Argentina, Chile, Venezuela y Perú. Entre los países de América del Sur la centralidad de la red se hace por Brasil, Argentina y Chile. Entre las universidades, las con más destaques son: Universidade de São Paulo, Universidade Federal de Minas Gerais, Universidad de Buenos Aires, Pontificia Universidad Católica de Chile y Fundação Oswaldo Cruz, donde todas estas instituciones concentran un universo de colaboraciones y hacen con que los estudios de análisis de redes sociales se desarrollen, teniendo como principales representantes Herrmann HJ Eidgenoessische Technische Hochschule - Switzerland, Carrasco JA Universidad de Concepción - Chile, Bastos FI Fundação Oswaldo Cruz - Brasil, Costa LD Universidade de São Paulo - Brasil, Moll J Labs D'or Hospital Network - Brasil, Benevenuto F Universidade Federal de Ouro Preto - Brasil, Gonzalez MC Universidade Federal de Sao Paulo - Brasil, Miller EJ University of Toronto - Canadá, Zanette DH Centre Atomic Bariloche - Argentina. Para la red de citas, los únicos latinos con destaque fueron Benevenuto F, Castellano C, Lancichinetti A. Sin embargo, las grandes referencias del área fueron Freeman LC, Granovetter M, Wasserman S, Scott J, Borgatti SP y Burt RS. En estudios de análisis de red social aplicado a bibliometría y cientometría los autores que publican no son identificados como los más citados y con constancia en la red. El Análisis de Redes Sociales en América de Sur trabaja directamente con el soporte de red social, el capital social, la epidemiología, la salud mental, la depresión, la violencia. Los estudios están vinculados a la medicina y enfermería, psicología, sociología, negocios y economía, física y ciencia de la información.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,026 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».