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Record W2089614951 · doi:10.1590/0103-3786201400030003

Visibilidad de los estudios en análisis de redes sociales en América del Sur: su evolución y métricas de 1990-2013

2014· article· es· W2089614951 on OpenAlexaboutno aff
Adílson Luiz Pinto, Audilio Gonzales Aguilar

Bibliographic record

VenueTransinformação · 2014
Typearticle
Languagees
FieldComputer Science
TopicScientific Research and Technology
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesGeographyPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

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.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.009
metaresearch head score (Gemma)0.020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMetaresearch, Bibliometrics
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: Evaluation · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.991
Threshold uncertainty score0.545

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0090.020
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0120.026
Science and technology studies0.0020.002
Scholarly communication0.0040.003
Open science0.0010.004
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.027
GPT teacher head0.306
Teacher spread0.279 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

Study designObservational
DomainEvaluation
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations9
Published2014
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