Article Brapci-Autoridades

Utilização de dados abertos para análise da publicação de artigos em eventos científicos

Use of open data to analyze the publication of articles in scientific events

Thiago Magela Rodrigues Dias
Fernanda Silva Coimbra

Objective. This article has analyzed the publications of articles in scientific events using open data from the Lattes Platform. Design/Methodology/Approach. The LattesDataXplorer tool was used to extract curricular data from the Lattes Platform. The selection stage consisted of verifying which curricula had works published in scientific events. In the treatment stage, a characterization of the articles was carried out, thus allowing the analysis of articles published in scientific events. Results/Discussion. It was possible to carry out some characterizations such as temporal analysis, analysis by a large area of expertise, and which articles use persistent identifiers. The temporal analysis made it possible to verify how many articles were published per year. Through the analysis by a large area of action, the individuals with the highest and lowest rate of publication in annals of events were identified. Approximately 3% of articles report the persistent identifier (DOI). Conclusions. The peak of publications is in 2011, afterwards, there was a significant drop. Individuals from Health Sciences have a higher rate of publication in event proceedings, while individuals from the Exact and Earth Sciences have a lower volume of publications. Only 30,936 of the articles have a persistent identifier, but individuals from the Exact and Earth Sciences (30.68%) are the ones who use persistent identifiers the most. Originality/Value. From data extracted from the Lattes Platform, the results of original research that seeks to characterize Brazilian scientific production utilizing events are presented.@en

Objetivo. Neste artigo é realizada a análise das publicações de artigos em eventos científicos utilizando dados abertos da Plataforma Lattes. Design/Metodologia/Abordagem. A ferramenta LattesDataXplorer foi utilizado para extrair dados curriculares da Plataforma Lattes, os dados utilizados foram extraídos em janeiro de 2021, para que dessa forma fosse realizado toda a seleção e tratamento dos dados de interesse. A etapa de seleção consistiu-se em verificar quais currículos possuíam trabalhos publicados em eventos científicos; já na etapa de tratamento foi realizada uma caracterização dos artigos, permitindo assim a análise dos artigos publicados em eventos científicos. Resultados/Discussão. Foi possível realizar algumas caracterizações como: análise temporal, análise por grande área de atuação e quais artigos utilizam identificadores persistentes.
A análise temporal, possibilitou verificar quantos artigos foram publicados por ano. Através da análise por grande área de atuação, identificou-se os indivíduos que apresenta maior e menor taxa de publicação em anais de eventos. Aproximadamente 3% dos artigos informam o identificador persistente (DOI) em seus artigos publicados em anais de eventos. Conclusões. O ápice das publicações é em 2011, após 2011 nota-se uma queda significativa. Os indivíduos da grande área de Ciências da Saúde apresentam maior taxa de publicação em anais de eventos, já os indivíduos da grande área Ciências Exatas e da Terra apresenta menor volume de publicações. Apenas 30.936 dos artigos em anais de eventos cadastrados nos currículos do conjunto selecionado possuem identificador persistente, porém os indivíduos da grande área de Ciências Exata e da Terra (30,68%) são os que mais utilizam identificador persistente. Originalidade/Valor. A partir de dados extraídos da Plataforma Lattes, são apresentados os resultados de uma pesquisa original que busca caracterizar a produção científica brasileira por meio de eventos.@pt

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A análise temporal, possibilitou verificar quantos artigos foram publicados por ano. Através da análise por grande área de atuação, identificou-se os indivíduos que apresenta maior e menor taxa de publicação em anais de eventos. Aproximadamente 3% dos artigos informam o identificador persistente (DOI) em seus artigos publicados em anais de eventos.
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