Caracterização de redes de coautoria de bolsistas de produtividade do CNPQ: uma abordagem baseada na ciência de dados

dc.contributor.advisor1LOBATO, Fábio Manoel França
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/8320014491229434pt_BR
dc.contributor.advisor1ORCIDhttps://orcid.org/0000-0002-6282-0368pt_BR
dc.creatorCOUTO, Matheus Lima do
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/0060847588752899pt_BR
dc.date.accessioned2025-05-29T21:36:58Z
dc.date.available2025-05-29T21:36:58Z
dc.date.issued2025-02-21
dc.description.abstractCo-authorship networks are widely used to evaluate the quality of scientific literature productions and collaborations between researchers and institutions. We identified a gap in the literature regarding the analysis of interactions between CNPq productivity fellows. To fill this gap, we used data science to characterize co-authorship networks to obtain a complementary overview of this critical public policy for promoting excellent research in Brazil. To this end, we collected 12,345 researchers’ Lattes CVs and analyzed approximately 400,000 publications. The results showed greater collaboration in the higher strata of grants (e.g., 1A and 1B). Other research findings of interest are related to regional discrepancies and gender equity. The study contributes to a better understanding of the social dynamics of productivity grant recipients, supporting the evaluation of this relevant research promotion policy.pt_BR
dc.description.resumoAs redes de coautoria são amplamente utilizadas para avaliar a qualidade da produção de literatura científica e das colaborações entre investigadores e instituições. Identificamos uma lacuna na literatura em relação à análise das interações entre bolsistas de produtividade do CNPq. Para preencher essa lacuna, utilizamos a ciência de dados para caraterizar as redes de coautoria para obter uma visão complementar dessa política pública crítica para a promoção da pesquisa de excelência no Brasil. Para isso, coletamos 12.345 CVs Lattes de pesquisadores e analisamos aproximadamente 400.000 publicações. Os resultados mostraram maior colaboração nos estratos mais altos de bolsas (e.g., 1A e 1B). Outros achados de interesse da pesquisa estão relacionados às discrepâncias regionais e à equidade de gênero. O estudo contribui para uma melhor compreensão da dinâmica social dos beneficiários de bolsas de produtividade, apoiando a avaliação desta importante política de promoção da investigação.pt_BR
dc.identifier.citationCOUTO, Matheus Lima do. Caracterização de redes de coautoria de bolsistas de produtividade do CNPQ: uma abordagem baseada na ciência de dados. Orientador: Fábio Manoel França Lobato. 2025.33 f. Trabalho de Conclusão de Curso ( Ciência da Computação) – Universidade Federal do Oeste do Pará, Santarém, 2025. Disponível em: https://repositorio.ufopa.edu.br/handle/123456789/2854pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufopa.edu.br/handle/123456789/2854
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal do Oeste do Parápt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentInstituto de Engenharia e Geociênciaspt_BR
dc.publisher.initialsUFOPApt_BR
dc.publisher.programOtherspt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.source1 PDFpt_BR
dc.subjectRede de coautoriapt_BR
dc.subjectCiência de dadospt_BR
dc.subjectLattespt_BR
dc.subjectCientometriapt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ:: CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRApt_BR
dc.titleCaracterização de redes de coautoria de bolsistas de produtividade do CNPQ: uma abordagem baseada na ciência de dadospt_BR
dc.typeTCCpt_BR

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