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dc.contributor.authorMartínez de Ibarreta Zorita, Carloses-ES
dc.contributor.authorMoreno Pascual, César Alfonsoes-ES
dc.date.accessioned2018-05-28T15:47:42Z-
dc.date.available2018-05-28T15:47:42Z-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11531/27060-
dc.description.abstractLos científicos generalmente tratan de encontrar documentos relevantes y actuales para su investigación. Además, enfrentan una gran cantidad de información. La mayoría de las metodologías y algoritmos miran hacia atrás, por lo que sufren un retraso de tiempo inevitable. Proponemos un algoritmo que combina redes de citas Forward and Backward y medidas Macro, Meso y Micro que se resumen en un mapa estratégico y una ruta de lectura heurística. Detrás de él, encontramos un modelo de avance científico en forma de "pajarita asimétrica" que informa a todos, resolviendo el problema de la abundancia con una triple reducción y un camino de lectura correcto.es-ES
dc.description.abstractScientists usually try to find relevant and current documents for their research. Also, they face an abundance of information. Most of the methodologies and algorithms look backwards, so they suffer an inevitable time delay. We propose an algorithm combining Forward and Backward citation networks and Macro, Meso and Micro measures that concludse in a strategic map and a heuristic reading path. Underlying it, we found an asymmetric bowtie scientific advance model that informs all, solving the abundance problem with a triple reduction and a right reading path.en-GB
dc.format.mimetypeapplication/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.documentes_ES
dc.language.isoen-GBes_ES
dc.rightses_ES
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dc.titleWhat should a researcher first read? A bi-relational citation networks model for strategical heuristic reading and scientific discoveryes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/workingPaperes_ES
dc.description.versioninfo:eu-repo/semantics/draftes_ES
dc.rights.holderesta enviado a revistaes_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/restrictedAccesses_ES
dc.keywordsredes de citas, revisión de literatura, big data, extracción de documentos, recuperación de información, sistema de recomendación, métricas de red, cambio científico, modelo científico, bilbiometríaes-ES
dc.keywordscitation networks, literature review, big data, document mining, information retrieval, recommendation system, network metrics, scientific change, scientific model, bilbiometricsen-GB
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