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Enregistrement W4405148255

La colaboración científica y la internacionalización de la ciencia mexicana de 1980 a 2004 International scientific collaboration and recognition of Mexican science from 1980 to 2004

2012· article· es· W4405148255 sur OpenAlexaboutno aff
María Elena Luna-Morales

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2012
Typearticle
Languees
DomaineSocial Sciences
ThématiqueScience, Technology, and Education in Latin America
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceSociologyPhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Este trabajo presenta un análisis de las publicaciones registradas en las bases de datos Science Citation Index (SCI) en el periodo 1980-2004, y Social Science Citation Index (SSCI) de 1997-2004, para determinar el nivel de internacionalización que sostiene la ciencia mexicana, tomando como aspecto básico de estudio la colaboración científica establecida con otras instituciones, países y disciplinas científicas. El trabajo se apoya en el método bibliométrico y el análisis de redes de coautoría utilizando como herramienta base el software Pajek. De acuerdo con los resultados, México mantiene colaboración internacional desde los primeros años del estudio, aunque con menos intensidad durante los 80 y primera mitad de los 90, donde predomina la práctica de investigación en autoría única que está representada por el 40% del total de la producción. Es a partir de la segunda mitad de la década de los años noventa cuando México se integra con mayor fuerza a la colaboración internacional a través de 4,000 distintas instituciones procedentes de 143 diferentes países. El análisis de redes demuestra que es con Estados Unidos de América (EUA) con el que se logra una mayor colaboración científica, al igual que con Canadá e Inglaterra, lo anterior de acuerdo con las medidas de centralidad por grado, cercanía e intermediación. Finalmente, por el número de trabajos en cooperación, nuevamente destacan Estados Unidos, Canadá, Inglaterra, así como Italia, Alemania, Argentina, Cuba y Brasil. This paper presents an analysis of publications recorded in the Science Citation Index (SCI) databases from 1980 to 2004, and in the Social Science Citation Index (SSCI) databases from 1997 to 2004. In order to establish the level of international recognition of the Mexican science, we define in our study the basic aspects of the scientific collaboration with other institutions, countries and disciplines. This work is supported by the bibliometric method and co-authorship network analysis using Pajek software. In these results, Mexico has performed an international collaboration from the early years of the study, although with less intensity during the 80's and the first half of the 90's. I.e., during this period, the publishing schema has been dominated by the practice of research in single authorship, as evidenced by the fact that 40% of the total production was released without collaboration. In the second half of the 90's Mexico shows a stronger international collaboration through 4,000 different institutions from 143 different countries. The network analysis proves that Mexican collaboration with USA has the largest share, followed by those with Canada and England, in terms of the centrality measures of academic degree, proximity and mediators. Finally, according to the number of joint publications recorded in our study, the Mexican international collaboration is highlighted with United States, Canada, England, as well as with Italy, Germany, Argentina, Cuba and Brazil.

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

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,995
Score d'incertitude au seuil0,218

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0050,012
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,112
Tête enseignante GPT0,547
Écart entre enseignants0,435 · 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

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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