Análise estatística uni-multivariada como método de avaliação de programas de pós-graduação: uma análise bibliométrica na área de filosofia (2010-2012)
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Data de Publicação: | 2016 |
Outros Autores: | |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Brazilian Journal of Information Science |
Texto Completo: | https://revistas.marilia.unesp.br/index.php/bjis/article/view/6029 |
Resumo: | Esta pesquisa tem como objetivo geral analisar a contribuição da análise estatística uni-mutivariada como método que auxilie a melhor visualização e entendimento da complexa metodolo-gia de avaliação de Programas de Pós-Graduação realizada pela CAPES, a partir dos indicadores relativos à área de Filo-sofia, referentes ao triênio 2013 (2010-2012). De forma mais específica, busca identificar e evidenciar os agrupamentos dos Programas de Pós-Graduação em Filosofia, gerados pela Aná-lise de cluster e gráficos boxplot, com base no conjunto de indicadores, presentes na Planilha Comparativa da Avaliação Trienal (PCAT) da área. Ainda, comparar os grupos de pro-gramas de pós-graduação, segundo a nota obtida pela avaliação da CAPES, com o resultado do agrupamento obtido pela Aná-lise de cluster, a fim de visualizar a participação e suficiência dos indicadores na atribuição dos conceitos final dos progra-mas de pós-graduação. Para todos os 42 programas de pós-graduação da área de Filosofia, no triênio 2013, analisaram-se os indicadores: total de teses e dissertações defendidas, média de artigos por docente permanente, segundo a estratificação Qualis, e média de trabalhos completos publicados em anais de eventos técnico-científicos, livros, capítulos de livro, texto integral, coletâneas, verbetes e outros e produção artística por docente permanente. De acordo com os resultados obtidos, observou-se que apenas os indicadores presentes na Planilha não foram suficientes para discernir os programas de pós-graduação em relação aos conceitos atribuídos pela Capes. Os agrupamentos resultantes da análise de Cluster apresentaram formação heterogênea de grupos em relação à maioria dos clusters, sugerindo que os indicadores de produção não foram suficientes para distingui-los. |
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Análise estatística uni-multivariada como método de avaliação de programas de pós-graduação: uma análise bibliométrica na área de filosofia (2010-2012)Avaliação da pós-graduaçãoAnálise de clusterIndicadores bibliométricosPós-graduação em Filosofia.Esta pesquisa tem como objetivo geral analisar a contribuição da análise estatística uni-mutivariada como método que auxilie a melhor visualização e entendimento da complexa metodolo-gia de avaliação de Programas de Pós-Graduação realizada pela CAPES, a partir dos indicadores relativos à área de Filo-sofia, referentes ao triênio 2013 (2010-2012). De forma mais específica, busca identificar e evidenciar os agrupamentos dos Programas de Pós-Graduação em Filosofia, gerados pela Aná-lise de cluster e gráficos boxplot, com base no conjunto de indicadores, presentes na Planilha Comparativa da Avaliação Trienal (PCAT) da área. Ainda, comparar os grupos de pro-gramas de pós-graduação, segundo a nota obtida pela avaliação da CAPES, com o resultado do agrupamento obtido pela Aná-lise de cluster, a fim de visualizar a participação e suficiência dos indicadores na atribuição dos conceitos final dos progra-mas de pós-graduação. Para todos os 42 programas de pós-graduação da área de Filosofia, no triênio 2013, analisaram-se os indicadores: total de teses e dissertações defendidas, média de artigos por docente permanente, segundo a estratificação Qualis, e média de trabalhos completos publicados em anais de eventos técnico-científicos, livros, capítulos de livro, texto integral, coletâneas, verbetes e outros e produção artística por docente permanente. De acordo com os resultados obtidos, observou-se que apenas os indicadores presentes na Planilha não foram suficientes para discernir os programas de pós-graduação em relação aos conceitos atribuídos pela Capes. Os agrupamentos resultantes da análise de Cluster apresentaram formação heterogênea de grupos em relação à maioria dos clusters, sugerindo que os indicadores de produção não foram suficientes para distingui-los.Faculdade de Filosofia e Ciências2016-12-03info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfapplication/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.documenthttps://revistas.marilia.unesp.br/index.php/bjis/article/view/602910.36311/1981-1640.2016.v10n3.07.p54Brazilian Journal of Information Science: Research Trends; Vol. 10 No. 3 (2016)Brazilian Journal of Information Science: Research Trends; Vol. 10 Núm. 3 (2016)Brazilian Journal of Information Science: research trends; v. 10 n. 3 (2016)1981-1640reponame:Brazilian Journal of Information Scienceinstname:Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (UNESP)instacron:UNESPporhttps://revistas.marilia.unesp.br/index.php/bjis/article/view/6029/4267https://revistas.marilia.unesp.br/index.php/bjis/article/view/6029/5176Gutierres Castanha, Renata CristinaCabrini Grácio, Maria Cláudiainfo:eu-repo/semantics/openAccess2020-09-25T17:07:33Zoai:ojs.revistas.marilia.unesp.br:article/6029Revistahttps://revistas.marilia.unesp.br/index.php/bjis/indexPUBhttps://revistas.marilia.unesp.br/index.php/bjis/oaibrajis.marilia@unesp.br||1981-16401981-1640opendoar:2020-09-25T17:07:33Brazilian Journal of Information Science - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (UNESP)false |
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