INDICADORES BIBLIOMÉTRICOS SOBRE EDUCAÇÃO EM ENGENHARIA EM DIFERENTES BASES DE DADOS
Notice bibliographique
Résumé
Looking for attend the market needs for competent professionals, not only in the technical area, but also with leadership skills, entrepreneurship and innovation, efforts are emerging around the world to modernize engineering courses, giving impulse to the field of research on Engineering Education. One of the ways to assess the impact of scientific research and analyze its results is through the use of science and technology indicators. This work aimed to develop bibliometric indicators on engineering education based on the research available on the Web of Science and Scopus in the last 20 years (2000 to 2019). Were analyzed: number of publications per year; the most relevant countries, institutions and authors and research trends in the area. After analyzing the data, it was possible to verify the USA hegemony in engineering education research's through the number of publications, main institutions and authors. Brazil, however, did not stand out in the area, being responsible for only a small portion of the analyzed publications, although public policies recently implemented have been trying to generate improvements in the current scenario. In addition, research trends were identified in active learning methodologies and the use of computational teaching tools, requiring further in-depth studies to establish the state of the art of these themes, collaboration networks between countries, institutions and authors and a projection of the area growth.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».