A multidimensional approach to Mexican scientific output from 2010-2019

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Arencibia-Jorge, Ricardo
Data de Publicação: 2023
Outros Autores: Lozano-Díaz, Ibis Anette, Jiménez-Andrade, José Luis, Carrillo-Calvet, Humberto
Tipo de documento: Artigo
Idioma: eng
Título da fonte: Transinformação (Online)
Texto Completo: https://periodicos.puc-campinas.edu.br/transinfo/article/view/7320
Resumo: The current work aims to characterize the Mexican scientific production in 22 main fields and 151 thematic subfields, using a multidimensional methodology based on productivity, impact and Altmetric measures. Data were extracted from Dimensions database. Indicators available at Dimensions Analytics service were used and represented via LabSOM software and ViBlioSOM methodology, based on artificial neural networks. The characteristics of the major fields and their corresponding subfields were studied. Multidimensional maps based on the Kohonen algorithm were constructed. Activity index, attractivity index, relative impact, field citation ratio, percentage of publications with Altmetric Attention, and Altmetric Attention Score were the indicators chosen for visual representation. Mexican scientific production experimented an exponential growth during the period 2010-2019. Agricultural and Veterinary Sciences, Environmental Sciences, Physical Sciences, Biological Sciences, Earth Sciences, Mathematical Sciences and, surprisingly, History and Archeology achieved the best bibliometric performances in relation to the world. The artificial intelligence-based method allowed the analysis of specific characteristics of Mexican scientific activities and common links among research practices in different knowledge domains.
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Activity index, attractivity index, relative impact, field citation ratio, percentage of publications with Altmetric Attention, and Altmetric Attention Score were the indicators chosen for visual representation. Mexican scientific production experimented an exponential growth during the period 2010-2019. Agricultural and Veterinary Sciences, Environmental Sciences, Physical Sciences, Biological Sciences, Earth Sciences, Mathematical Sciences and, surprisingly, History and Archeology achieved the best bibliometric performances in relation to the world. The artificial intelligence-based method allowed the analysis of specific characteristics of Mexican scientific activities and common links among research practices in different knowledge domains.O presente trabalho visa caracterizar a produção científica mexicana em 22 categorias temáticas e 151 subcampos temáticos, utilizando uma metodologia multidimensional baseada em produtividade, impacto e métricas alternativas. Os dados foram extraídos do banco de dados Dimensions. Os indicadores disponíveis no serviço Dimensions Analytics foram utilizados e representados por meio do software LabSOM e da metodologia ViBlioSOM, baseada em redes neurais artificiais. Foram estudadas as características dos principais campos temáticos e subcampos. Mapas multidimensionais baseados no algoritmo de Kohonen foram construídos. Para a representação visual foram escolhidos o índice de atividade, índice de atração, impacto relativo, razão de citação por campo, percentual de publicações com atenção altmétrica e nota de atenção altmétrica. A produção científica mexicana cresceu exponencialmente durante o período 2010-2019. Ciências Agrárias e Veterinárias, Ciências Ambientais, Ciências Físicas, Ciências Biológicas, Ciências da Terra, Ciências Matemáticas e, surpreendentemente, História e Arqueologia obtiveram os melhores desempenhos bibliométricos em relação ao mundo. O método baseado em inteligência artificial permitiu analisar características específicas das atividades científicas mexicanas, bem como os vínculos comuns entre as práticas de pesquisa desenvolvidas em vários domínios do conhecimento.O presente trabalho visa caracterizar a produção científica mexicana em 22 categorias temáticas e 151 subcampos temáticos, utilizando uma metodologia multidimensional baseada em produtividade, impacto e métricas alternativas. Os dados foram extraídos do banco de dados Dimensions. Os indicadores disponíveis no serviço Dimensions Analytics foram utilizados e representados por meio do software LabSOM e da metodologia ViBlioSOM, baseada em redes neurais artificiais. Foram estudadas as características dos principais campos temáticos e subcampos. Mapas multidimensionais baseados no algoritmo de Kohonen foram construídos. 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