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Enregistrement W3159284827 · doi:10.13140/rg.2.2.21014.37440

Análise bibliométrica da produção científica brasileira acerca da temática Blockchain

2020· article· pt· W3159284827 sur OpenAlexaboutno aff
Nadynne Cristinne da Silva Gonçalves, Fernando de Assis Rodrigues

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Languept
DomaineComputer Science
ThématiqueHealthcare during COVID-19 Pandemic
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Blockchain e uma tecnologia de registro distribuido que utiliza como medida de seguranca a criptografia, validacao de operacoes por consenso, distribuicao de dados e a possibilidade de controlar esses dados de modo descentralizado. Utilizando estas tecnicas, o Blockchain funciona como uma cadeia de blocos interconectados onde os nos (usuarios da rede) estabelecem um consenso para validar ou nao um dado a ser registrado na rede. Cada bloco armazena um volume de dados criptografados e os distribui na rede para que todos os nos possam visualizar o que foi registrado. A criptografia e a distribuicao de dados sao os principais fatores que possibilitam manter a autenticidade e integridade dos dados armazenados na cadeia de blocos. Por conta disso, a tecnologia Blockchain ganha destaque tambem fora do setor financeiro, onde foi inicialmente aplicada, e posteriormente analisada a possibilidade de sua aplicacao em areas tais como: agronomia, direito e medicina. Com base nisso, o objetivo deste estudo e identificar i) quais as pesquisas que fornecem os subsidios de referencial teorico para as pesquisas brasileiras de Blockchain, e ii) a elite academica que influencia os pesquisadores brasileiros. Desta forma, realizou-se uma coleta de dados durante os meses de abril e maio de 2019 nas bases de conhecimento i) Google Academico, ii) SciELO e iii) Web of Science, utilizando como termo de busca Nestas bases foram recuperadas a seguintes quantidades: 100 (i), 4 (ii) e 4 (iii); resultando num total de 108 comunicacoes cientificas. A amostra foi delimitada a publicacoes em lingua portuguesa produzidas em forma de artigo em periodico e em anais de eventos cientificos. Desse modo, descartou-se  48 publicacoes, visto que nao se encaixam na amostra delimitada. Logo, foram analisadas 60 comunicacoes cientificas. A partir disso, 1.249 referencias foram processadas e 1.079 autores identificados. Em seguida realizou-se uma coleta de informacoes acerca dos autores que se destacaram em numero de citacoes, buscando conhecer o vinculo institucional destes autores e a nacionalidade das instituicoes desenvolvem pesquisas sobre Blockchain. O autor mais citado (Satoshi Nakamoto) foi descartado, pois trata-se de um pseudonimo utilizado por uma pessoa ou por grupo de pessoas e nao ha informacoes de fontes confiaveis para afirmar a sua identidade. Notou-se a grande influencia dos pesquisadores Don Tapscott (citado em 14 artigos) e Alex Tapscott  (com 13 artigos), do Instituto de Pesquisas Blockchain (Canada); Melanie Swan (12 citacoes) do Institute for Blockchain Studies (EUA), e Andrew Miller (10 citacoes) da Iniciativa Para Criptomoedas e Contratos (EUA); Fernando Ulrich (7 citacoes) da XP Investimentos (Brasil) e Timoteo Pimenta Pires (4 citacoes) do Banco do Brasil S.A (Brasil); Iuon-Chang Lin (4 citacoes) da National Chung Hsing University (China) e Zibin Zeng (4 citacoes) da Sun Yat-Sen University (China). Em relacao as instituicoes com mais pesquisas sobre Blockchain, destaca-se a Iniciativa para Criptomoedas e Contratos, Harvard Business School e o Instituto de Pesquisas Blockchain. Referente a nacionalidade das instituicoes o destaque e para os Estados Unidos da America (35,29%), em seguida Brasil (21,57%), Canada e China (5,88%). Contudo, apesar da lideranca dos EUA em maior numero de autores, os pesquisadores mais citados estao no Canada. Alem disso, as areas do conhecimento que mais pesquisam sobre o tema sao: Ciencias Exatas, com enfase na Ciencia da Computacao; e as Ciencias Sociais Aplicadas, com enfase na Economia.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaBibliométrie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
gptBibliométrie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnelhigh
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Bibliométrie, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,693
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,028
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0050,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,004

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.

Tête enseignante Opus0,099
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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