O uso de dados da Plataforma Lattes como fonte para inteligência acadêmica: análise de indicadores da produção científica das universidades públicas federais paulistas
Fecha
2022Autor
Sarvo, Denilson de Oliveira
Lozano, Marisa Cubas
Amaral, Roniberto Morato do
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Objetivo: Desenvolver indicadores de Inteligência Acadêmica para o monitoramento de atores a partir de dados da produção científica disponíveis na Plataforma Lattes. Metodologia: Um estudo de caso empregando a bibliometria e a Análise de Redes Sociais foi desenvolvido para compreender a presença das universidades públicas estaduais paulistas na atuação das universidades públicas federais paulistas. Com o uso da ferramenta SyncLattes, foram extraídos dados de 3.077 Currículos Lattes de docentes que atuam na pós-graduação das unidades de análise (Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP), Universidade Federal de São Carlos (UFSCar) e Universidade Federal do ABC (UFABC), compondo um universo de análise de 24.474 registros de artigos publicados no período de 2017-2020. Resultados: Foram elaborados indicadores bibliométricos e redes considerando a distribuição de coautoria a partir do seu vínculo institucional e de suas áreas de atuação. Conclusões: A pesquisa revelou ser possível a obtenção de Indicadores de Inteligência Acadêmica a partir do uso de dados da Plataforma Lattes aliado às técnicas de análise quantitativas. Objective: To develop Academic Intelligence indicators for monitoring actors based on scientific production data available on the Lattes Platform. Methodology: A case study using bibliometrics and Social Network Analysis was developed to understand the presence of São Paulo state public universities in the performance of São Paulo federal public universities. Using the SyncLattes tool, data were extracted from 3,077 Lattes Curriculums of professors who work in postgraduate courses in the units of analysis (Federal University of São Paulo (UNIFESP), Federal University of São Carlos (UFSCar) and Federal University of ABC ( UFABC), composing a universe of analysis of 24,474 records of articles published in the period 2017-2020. Results: Bibliometric indicators and networks were prepared considering the distribution of co-authorship based on their institutional link and their areas of expertise. Conclusions: The research revealed that it is possible to obtain Academic Intelligence Indicators from the use of data from the Lattes Platform combined with quantitative analysis techniques.
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