Aplicación de un modelo orientado a la productividad para valorar grupos de investigación según su eficiencia, empleando herramientas de comparación

La aplicación de métodos no paramétricos de fronteras de producción, y más específicamente el Análisis Envolvente de Datos (DEA) para el cálculo de la eficiencia en la producción científica y tecnológica ha venido tomando reconocimiento y aceptación en la cienciometría. Sin embargo, se ha avanzado p...

Full description

Autores:
Ruiz Ramos, Cristhian Fabián
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2010
Institución:
Universidad de los Andes
Repositorio:
Séneca: repositorio Uniandes
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/11150
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/1992/11150
Palabra clave:
Investigación científica - Valoración
Productividad científica
Análisis de datos (Estadística) - Investigaciones
Teoría bayesiana de decisiones estadísticas
Ingeniería
Rights
openAccess
License
https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdf
Description
Summary:La aplicación de métodos no paramétricos de fronteras de producción, y más específicamente el Análisis Envolvente de Datos (DEA) para el cálculo de la eficiencia en la producción científica y tecnológica ha venido tomando reconocimiento y aceptación en la cienciometría. Sin embargo, se ha avanzado poco en la conexión entre los resultados de la aplicación del DEA y las especificidades de producción de cada disciplina. Los esfuerzos por realizar análisis disciplinares no son completos, pues cuando se llega a la interpretación se hacen comparaciones generalistas entre disciplinas que homogenizan las interpretaciones y no tienen en cuenta las particularidades de las comunidades de práctica. En este trabajo se propone el uso de redes bayesianas como mecanismo para interpretar los resultados del análisis DEA, de tal manera que se puedan reconocer esas particularidades disciplinares de cada comunidad de práctica y sus fronteras eficientes de producción para los grupos de investigación en los sistemas de ciencia y tecnología.