A Janela de Tempo Ideal: Otimizando Indicadores Bibliométricos para Prever o Sucesso de Curto Prazo de Pesquisadores

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2025
Autor(a) principal: DANTAS, Inez Cavalcanti lattes
Orientador(a): COUTINHO, Luciano Reis lattes
Banca de defesa: COUTINHO, Luciano Reis lattes, BATISTA JUNIOR, Antônio de Abreu lattes, SILVA E SILVA, Francisco José da lattes, RABELO, Ricardo de Andrade Lira lattes
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal do Maranhão
Programa de Pós-Graduação: PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO/CCET
Departamento: DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA DA ELETRICIDADE/CCET
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Aprendizado de máquina;
Perceptron multicamadas;
Redes neurais;
Predição de sucesso;
Cientometria;
Cientométricas;
Previsão de sucesso científico
Palavras-chave em Inglês:
Machine learning;
Multilayer perceptron;
Neural networks;
Success prediction;
Scientometrics;
Scientific success prediction
Área do conhecimento CNPq:
Modelos Analíticos e de Simulação
Link de acesso: https://tedebc.ufma.br/jspui/handle/tede/6470
Resumo: Predicting the success of a researcher by evaluating the success of their publications is an important topic that is attracting more and more attention in the scientific community. However, in this context, there are no comprehensive studies that provide the ideal window size for capturing publications as a basis for calculating predictors. In this study, we are interested in how short or long time windows used as the basis for calculating predictive bibliometric indices affect the accuracy of the classifier that categorizes researchers into those with successful recent publications and other researchers. Using the American Physical Society (APS) dataset, we compare the performance of the classifiers. We use 10- fold cross-validation to determine the most accurate classifier in both scenarios described above. We found that a more comprehensive evaluation of scientists is necessary, suggesting that a long window is superior to a short window.
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Dissertação( Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação/CCET) - Universidade Federal do Maranhão, São Luís, 2025.https://tedebc.ufma.br/jspui/handle/tede/6470Predicting the success of a researcher by evaluating the success of their publications is an important topic that is attracting more and more attention in the scientific community. However, in this context, there are no comprehensive studies that provide the ideal window size for capturing publications as a basis for calculating predictors. In this study, we are interested in how short or long time windows used as the basis for calculating predictive bibliometric indices affect the accuracy of the classifier that categorizes researchers into those with successful recent publications and other researchers. Using the American Physical Society (APS) dataset, we compare the performance of the classifiers. We use 10- fold cross-validation to determine the most accurate classifier in both scenarios described above. We found that a more comprehensive evaluation of scientists is necessary, suggesting that a long window is superior to a short window.Prever o sucesso de um pesquisador por meio da avaliação do sucesso de suas publicações é um tópico importante que vem atraindo cada vez mais atenção na comunidade científica. No entanto, nesse contexto, não existem estudos abrangentes que forneçam o tamanho ideal da amplitude da janela para a captura de publicações como base para o cálculo de preditores. Neste estudo, estamos interessados em como janelas temporais curtas ou longas usadas como base para o cálculo de índices bibliométricos preditivos afetam a precisão do classificador que categoriza os pesquisadores entre aqueles com publicações recentes bem-sucedidas e outros pesquisadores. Usando o conjunto de dados da American Physical Society (APS), comparamos o desempenho dos classificadores. Usamos validação cruzada de 10 folds para determinar o classificador mais preciso em ambos os cenários descritos acima. Nós encontramos que uma avaliação mais abrangente dos cientistas é necessária sugerindo que uma janela longa supera uma janela curta.Submitted by Maria Aparecida (cidazen@gmail.com) on 2025-09-05T12:45:32Z No. of bitstreams: 1 Inez Cavalcanti Dantas.pdf: 1705906 bytes, checksum: d0f7885a40fab457f11adc7a4d606020 (MD5)Made available in DSpace on 2025-09-05T12:45:32Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Inez Cavalcanti Dantas.pdf: 1705906 bytes, checksum: d0f7885a40fab457f11adc7a4d606020 (MD5) Previous issue date: 2025-07-30application/pdfporUniversidade Federal do MaranhãoPROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO/CCETUFMABrasilDEPARTAMENTO DE ENGENHARIA DA ELETRICIDADE/CCETAprendizado de máquina;Perceptron multicamadas;Redes neurais;Predição de sucesso;Cientometria;Cientométricas;Previsão de sucesso científicoMachine learning;Multilayer perceptron;Neural networks;Success prediction;Scientometrics;Scientometrics;Scientific success predictionModelos Analíticos e de SimulaçãoA Janela de Tempo Ideal: Otimizando Indicadores Bibliométricos para Prever o Sucesso de Curto Prazo de PesquisadoresThe Ideal Time Window: Optimizing Bibliometric Indicators to Predict Researchers' Short-Term Successinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFMAinstname:Universidade Federal do Maranhão (UFMA)instacron:UFMAORIGINALInez Cavalcanti Dantas.pdfInez Cavalcanti Dantas.pdfapplication/pdf1705906http://tedebc.ufma.br:8080/bitstream/tede/6470/2/Inez+Cavalcanti+Dantas.pdfd0f7885a40fab457f11adc7a4d606020MD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-82255http://tedebc.ufma.br:8080/bitstream/tede/6470/1/license.txt97eeade1fce43278e63fe063657f8083MD51tede/64702025-09-05 09:45:32.03oai:tede2: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Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://tedebc.ufma.br/jspui/PUBhttp://tedebc.ufma.br:8080/oai/requestrepositorio@ufma.br||repositorio@ufma.bropendoar:21312025-09-05T12:45:32Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFMA - Universidade Federal do Maranhão (UFMA)false
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