La producción científica en Inteligencia Artificial: revistas del primer cuartil indexadas en Scopus Sciverse



Título del documento: La producción científica en Inteligencia Artificial: revistas del primer cuartil indexadas en Scopus Sciverse
Revista: Ciencias de la información
Base de datos: CLASE
Número de sistema: 000453253
ISSN: 0864-4659
Autores: 1
1
Instituciones: 1Universidad de las Ciencias Informáticas, La Habana. Cuba
Año:
Periodo: May-Ago
Volumen: 47
Número: 2
Paginación: 25-32
País: Cuba
Idioma: Español
Tipo de documento: Artículo
Enfoque: Analítico, descriptivo
Resumen en español Con el objetivo de economizar el tiempo de consulta del grupo de investigadores de Inteligencia Artificial de la Universidad de las Ciencias Informática, al acudir a las revistas que más se identifiquen con su área de estudio, se aplican técnicas métricas para la obtención de datos que describen el estado de las publicaciones. A continuación se muestra un estudio que responde a este grupo de investigadores, los resultados de la pesquisa se determinaron desde la revisión de las revistas de Inteligencia Artificial (IA) indexadas por la base de datos bibliográfica Scopus Sciverse. Se caracterizaron las revistas de mayor impacto incluidas en el primer cuartil (Q1) identificadas por el Scimago Journal and Country en el periodo de 2006-2010. Se utilizaron las herramientas EndNote X4 en la normalización y sistematización de los registros bibliográficos obtenidos recurriéndose al Bibexcel, para la generación de conteos y set de datos, y a Ucinet 6 para la creación de grafos de redes sociales. Los resultados en la investigación identificaron las revistas más productivas y sus relaciones de colaboración, las líneas temáticas representadas en el período y la colaboración de las casas editoras y países. Con el estudio se alcanzó una visión más amplia e íntegra del estado de la IA en la Ciencia de Computación, concediéndole al tema la atención que requiere
Resumen en inglés Bibliometric studies are useful for the development of research strategies. In this work, we characterized the journals indexed in the Scopus Sciverse database under the Artificial Intelligence (AI) area. The scope of the study was limited to the 2006-2010 period and to high impact publications included in quartile 1 (Q1) identified by the Journal and Country Scimago. The EndNote X4 tool were used in the standardization and systematization of bibliographic records obtained, additionally by using Bibexcel, to generate counts and data set and Ucinet 6 for creating graphs of social networks. Different metrics and procedures were applied to the information for the analysis of bibliometric indicators of productivity. The research results identified the most productive journals and partnerships, thematic lines that link between them, and the collaboration among publishing houses and countries. With these results, a more integral vision of AI field in computer science is achieved
Disciplinas: Bibliotecología y ciencia de la información,
Ciencias de la computación
Palabras clave: Sistemas de información,
Inteligencia artificial (IA),
Revistas científicas,
Bibliometría,
Scopus,
Factor de impacto
Texto completo: Texto completo (Ver PDF)