| Revista: | Transinformacao |
| Base de datos: | CLASE |
| Número de sistema: | 000500697 |
| ISSN: | 0103-3786 |
| Autores: | Praus, Petr1 |
| Instituciones: | 1Technical University of Ostrava, Faculty of Metallurgy and Materials Engineering, Ostrava. República Checa |
| Año: | 2018 |
| Periodo: | May-Ago |
| Volumen: | 30 |
| Número: | 2 |
| País: | Brasil |
| Idioma: | Inglés |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Analítico, descriptivo |
| Resumen en inglés | The research performance of a small group of 49 young scholars, such as doctoral students, postdoctoral and junior researchers, working in different technical and scientific fields, was evaluated based on 11 types of research outputs. The scholars worked at a technical university in the fields of Civil Engineering, Ecology, Economics, Informatics, Materials Engineering, Mechanical Engineering, and Safety Engineering. Principal Component Analysis was used to statistically analyze the research outputs and its results were compared with factor and cluster analysis. The metrics of research productivity describing the types of research outputs included the number of papers, books and chapters published in books, the number of patents, utility models and function samples, and the number of research projects conducted. The metrics of citation impact included the number of citations and h-index. From these metrics – the variables – the principal component analysis extracted 4 main principal components. The 1st principal component characterized the cited publications in high-impact journals indexed by the Web of Science. The 2nd principal component represented the outputs of applied research and the 3rd and 4th principal components represented other kinds of publications. The results of the principal component analysis were compared with the hierarchical clustering using Ward’s method. The scatter plots of the principal component analysis and the Mahalanobis distances were calculated from the 4 main principal component scores, which allowed us to statistically evaluate the research performance of individual scholars. Using variance analysis, no influence of the field of research on the overall research performance was found. Unlike the statistical analysis of individual research metrics, the approach based on the principal component analysis can provide a complex view of the research systems |
| Resumen en portugués | O desempenho da pesquisa de um pequeno grupo de 49 jovens, estudantes de doutoramento, pesquisadores júniores e de pós--doutorado, que atuam em diferentes campos técnicos e científicos, foi avaliado com base em 11 tipos de resultados de pesquisa. Os estudantes desenvolvem o seu trabalho de pesquisa numa universidade técnica nos campos de Engenharia Civil, Ecologia, Economia, Informática, Engenharia de Materiais, Engenharia Mecânica e Engenharia de Segurança. Uma avaliação estatística dos resultados da pesquisa foi realizada por análise de componentes principais, e seus resultados foram comparados com a análise de fatores e agrupamentos. As métricas da produtividade da pesquisa que descrevem os tipos de resultados de pesquisa incluíram o número de artigos, livros e capítulos de livro publicados, o número de patentes, modelos de utilidade e amostras de função e o número de projetos de pesquisa conduzidos. As métricas de impacto da citação incluíram o número de citações e o índice-h. A partir dessas métricas – variáveis –, a análise de componentes principais extraiu quatro principais componentes. O primeiro componente principal caracterizou as publicações citadas em jornais indexados pela Web of Science. O segundo componente principal representou os resultados da pesquisa aplicada, e o terceiro e o quarto componentes principais representaram outros tipos de publicações. Os resultados das análises de componentes principais foram comparados com o método hierárquico de análise de clusters de Ward. Os gráficos de dispersão de análises de componentes principais e as distâncias de Mahalanobis, calculadas a partir das quatro pontuações de Componentes Principais, permitiram avaliar estatisticamente o desempenho da pesquisa individual dos estudantes. Usando a análise de variância, nenhuma influência do campo de pesquisa no desempenho geral da pesquisa foi encontrada. Ao contrário da análise estatística das métr |
| Disciplinas: | Bibliotecología y ciencia de la información |
| Palabras clave: | Sistemas de información, Bibliometría, Análisis multivariado, Evaluación de la investigación, Jóvenes |
| Keyword: | Information systems, Bibliometrics, Multivariate analysis, Research evaluation, Young scholars |
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