Influencia del capital intelectual en la producción y difusión de conocimiento científico de los investigadores en Instituciones de Educación Superior Públicas de la región de los Santanderes de Colombia

El estudio del capital intelectual (CI) actualmente reviste mucha importancia para las organizaciones, por tanto, son activos que generan ventaja competitiva y beneficios futuros. En cuanto a la producción y difusión de conocimiento científico surgen gracias al aumento del capital intelectual y al a...

Full description

Autores:
Quintero Quintero, Wilder
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2023
Institución:
Universidad Simón Bolívar
Repositorio:
Repositorio Digital USB
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:bonga.unisimon.edu.co:20.500.12442/12589
Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/20.500.12442/12589
Palabra clave:
Capital Intelectual
Producción Científica
Difusión del conocimiento
Instituciones de Educación Superior
Intellectual Capital
Scientific Production
Knowledge Diffusion
Higher Education Institutions
Rights
restrictedAccess
License
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
id USIMONBOL2_be2a0368961b8ea91eb4c733302c0dfb
oai_identifier_str oai:bonga.unisimon.edu.co:20.500.12442/12589
network_acronym_str USIMONBOL2
network_name_str Repositorio Digital USB
repository_id_str
dc.title.spa.fl_str_mv Influencia del capital intelectual en la producción y difusión de conocimiento científico de los investigadores en Instituciones de Educación Superior Públicas de la región de los Santanderes de Colombia
title Influencia del capital intelectual en la producción y difusión de conocimiento científico de los investigadores en Instituciones de Educación Superior Públicas de la región de los Santanderes de Colombia
spellingShingle Influencia del capital intelectual en la producción y difusión de conocimiento científico de los investigadores en Instituciones de Educación Superior Públicas de la región de los Santanderes de Colombia
Capital Intelectual
Producción Científica
Difusión del conocimiento
Instituciones de Educación Superior
Intellectual Capital
Scientific Production
Knowledge Diffusion
Higher Education Institutions
title_short Influencia del capital intelectual en la producción y difusión de conocimiento científico de los investigadores en Instituciones de Educación Superior Públicas de la región de los Santanderes de Colombia
title_full Influencia del capital intelectual en la producción y difusión de conocimiento científico de los investigadores en Instituciones de Educación Superior Públicas de la región de los Santanderes de Colombia
title_fullStr Influencia del capital intelectual en la producción y difusión de conocimiento científico de los investigadores en Instituciones de Educación Superior Públicas de la región de los Santanderes de Colombia
title_full_unstemmed Influencia del capital intelectual en la producción y difusión de conocimiento científico de los investigadores en Instituciones de Educación Superior Públicas de la región de los Santanderes de Colombia
title_sort Influencia del capital intelectual en la producción y difusión de conocimiento científico de los investigadores en Instituciones de Educación Superior Públicas de la región de los Santanderes de Colombia
dc.creator.fl_str_mv Quintero Quintero, Wilder
dc.contributor.advisor.none.fl_str_mv Blanco Ariza, Ana Beatriz
Garzón Castrillón, Manuel Alfonso
dc.contributor.author.none.fl_str_mv Quintero Quintero, Wilder
dc.subject.spa.fl_str_mv Capital Intelectual
Producción Científica
Difusión del conocimiento
Instituciones de Educación Superior
topic Capital Intelectual
Producción Científica
Difusión del conocimiento
Instituciones de Educación Superior
Intellectual Capital
Scientific Production
Knowledge Diffusion
Higher Education Institutions
dc.subject.eng.fl_str_mv Intellectual Capital
Scientific Production
Knowledge Diffusion
Higher Education Institutions
description El estudio del capital intelectual (CI) actualmente reviste mucha importancia para las organizaciones, por tanto, son activos que generan ventaja competitiva y beneficios futuros. En cuanto a la producción y difusión de conocimiento científico surgen gracias al aumento del capital intelectual y al avance vertiginoso de las tecnologías de la información que hacen más eficientes estos procesos. Según la revisión bibliográfica de literatura no existen investigaciones que relacionen estas tres variables de estudio, por lo tanto, este estudio tiene como objetivo analizar cómo influye el CI en la producción y difusión de conocimiento científico en Instituciones de Educación Superior (IES) Públicas de la región de los Santanderes de Colombia. Teóricamente se desarrolló un marco y revisión de literatura que da cuenta de los autores clásicos, contemporáneos y actuales más importantes de las tres variables de estudio, y se determinó la importancia de la Teoría de los Recursos y Capacidades para relacionar las tres variables de estudio. Metodológicamente se utilizó la investigación explicativa con un enfoque cuantitativo, la recolección de la información de fuentes primarias para medir el capital intelectual, se utilizó una encuesta tipo Likert dirigida a 371 investigadores para medir el CI, la cual paso por un proceso validez de contenido a través de evaluación de cinco expertos, validez de criterio por medio de Alfa de Cronbach, y validez de constructo mediante la prueba de Barlett, y KMO, y posteriormente se aplicó el Análisis Factorial Exploratorio para la selección de los ítems; para analizar la producción científica se utilizó información de fuentes secundarias suministrada por Minciencias; de igual manera para la difusión de conocimiento científico se tomó la información del índice h y la participación en conference proceedings en Scopus y Web of Science (WoS). Los resultados se obtuvieron mediante la modelación de ecuaciones estructurales (SEM) confirmado que la influencia del capital humano en la producción y difusión del conocimiento científico es estadísticamente significativa, mientras que la influencia del capital estructural y del capital relacional en la producción científica y difusión del conocimiento no es estadísticamente significativas. Las conclusiones del estudio demostraron que el capital humano es adecuado y pertinente para la producción y difusión de conocimiento, mientras que el capital estructural requiere de redireccionar los procesos y recursos tanto físicos como tecnológicos y financieros para impactar positivamente en la producción y difusión de conocimiento, de igual manera en el capital relacional se necesita que los convenios y redes de colaboración se establezcan y ejecuten de manera adecuada para contribuir positiva y significativamente en la toma de decisiones, para fortalecer el capital intelectual y por consiguiente se incremente la producción científica y su difusión en dichas instituciones. Este estudio es nuevo, por lo tanto, aporta en aspectos teóricos, metodológicos y prácticos para el direccionamiento estratégico de las IES en su misión de investigación que impacta tanto en los procesos académicos como en su relación con el sector externo, a través de estrategias que permitan aportar científicamente a la creación o mejoramiento de los procesos administrativos, técnicos, industriales, o de cualquier otra naturaleza.
publishDate 2023
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2023-06-08T19:38:34Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2023-06-08T19:38:34Z
dc.date.issued.none.fl_str_mv 2023
dc.type.coar.fl_str_mv http://purl.org/coar/resource_type/c_db06
dc.type.driver.spa.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
dc.type.spa.spa.fl_str_mv Tesis de doctorado
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv https://hdl.handle.net/20.500.12442/12589
url https://hdl.handle.net/20.500.12442/12589
dc.language.iso.spa.fl_str_mv spa
language spa
dc.rights.*.fl_str_mv Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
dc.rights.coar.fl_str_mv http://purl.org/coar/access_right/c_16ec
dc.rights.uri.*.fl_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.rights.accessrights.spa.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/restrictedAccess
rights_invalid_str_mv Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
http://purl.org/coar/access_right/c_16ec
eu_rights_str_mv restrictedAccess
dc.format.mimetype.spa.fl_str_mv pdf
dc.publisher.spa.fl_str_mv Ediciones Universidad Simón Bolívar
Facultad de Administración y Negocios
institution Universidad Simón Bolívar
bitstream.url.fl_str_mv https://bonga.unisimon.edu.co/bitstreams/c2905801-0222-43d2-992e-c80ef3906aa3/download
https://bonga.unisimon.edu.co/bitstreams/6dc64089-d734-4919-8344-513d274027fd/download
https://bonga.unisimon.edu.co/bitstreams/b3655749-888e-4dcf-9145-3e65529f7bf9/download
https://bonga.unisimon.edu.co/bitstreams/218f0b7f-0895-41f0-a665-39dee90466fe/download
https://bonga.unisimon.edu.co/bitstreams/e1c54cc3-affa-4d15-8e96-35b3f4f96595/download
https://bonga.unisimon.edu.co/bitstreams/7ef207d8-7824-4052-a311-6e92a9bf4258/download
https://bonga.unisimon.edu.co/bitstreams/849ae18c-67a1-4358-afcc-3291de0b8506/download
https://bonga.unisimon.edu.co/bitstreams/6e5813ae-7102-4893-bd56-887e0dfdf448/download
https://bonga.unisimon.edu.co/bitstreams/31742a21-0119-426d-a1aa-1e67280d8520/download
https://bonga.unisimon.edu.co/bitstreams/ded3e911-aaa8-462b-baea-dc80577e4fb7/download
https://bonga.unisimon.edu.co/bitstreams/15613a18-e11c-4df0-a9f2-ee5b5968a8ba/download
https://bonga.unisimon.edu.co/bitstreams/69fc5723-d641-4050-94b9-9de682c45938/download
https://bonga.unisimon.edu.co/bitstreams/fca6b41f-691e-4eac-9838-68c8d6b78b48/download
https://bonga.unisimon.edu.co/bitstreams/797654e3-d869-4a4d-b32b-e89042ef9efb/download
bitstream.checksum.fl_str_mv c90309172b86bf540e661a73d399f929
e397c28e9bcb3dda70fca874b05b8fcc
4460e5956bc1d1639be9ae6146a50347
2a1661e5960a7bab4fd8dda692fb677c
f8db10c3118dfb487f61e452ccd51dac
00b57257ce7cf78247cbe2bb28b41ccd
f8db10c3118dfb487f61e452ccd51dac
00b57257ce7cf78247cbe2bb28b41ccd
f8db10c3118dfb487f61e452ccd51dac
bb9b025773343381c5b6439ac4d24c8a
74bd4ea2158ff0ab01557ab0235ed554
bb9b025773343381c5b6439ac4d24c8a
74bd4ea2158ff0ab01557ab0235ed554
bb9b025773343381c5b6439ac4d24c8a
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositorio Digital Universidad Simón Bolívar
repository.mail.fl_str_mv repositorio.digital@unisimon.edu.co
_version_ 1812100493827112960
spelling Blanco Ariza, Ana BeatrizGarzón Castrillón, Manuel AlfonsoQuintero Quintero, Wildera0fe1caa-d04a-44a1-8cf1-87f73573091a2023-06-08T19:38:34Z2023-06-08T19:38:34Z2023https://hdl.handle.net/20.500.12442/12589El estudio del capital intelectual (CI) actualmente reviste mucha importancia para las organizaciones, por tanto, son activos que generan ventaja competitiva y beneficios futuros. En cuanto a la producción y difusión de conocimiento científico surgen gracias al aumento del capital intelectual y al avance vertiginoso de las tecnologías de la información que hacen más eficientes estos procesos. Según la revisión bibliográfica de literatura no existen investigaciones que relacionen estas tres variables de estudio, por lo tanto, este estudio tiene como objetivo analizar cómo influye el CI en la producción y difusión de conocimiento científico en Instituciones de Educación Superior (IES) Públicas de la región de los Santanderes de Colombia. Teóricamente se desarrolló un marco y revisión de literatura que da cuenta de los autores clásicos, contemporáneos y actuales más importantes de las tres variables de estudio, y se determinó la importancia de la Teoría de los Recursos y Capacidades para relacionar las tres variables de estudio. Metodológicamente se utilizó la investigación explicativa con un enfoque cuantitativo, la recolección de la información de fuentes primarias para medir el capital intelectual, se utilizó una encuesta tipo Likert dirigida a 371 investigadores para medir el CI, la cual paso por un proceso validez de contenido a través de evaluación de cinco expertos, validez de criterio por medio de Alfa de Cronbach, y validez de constructo mediante la prueba de Barlett, y KMO, y posteriormente se aplicó el Análisis Factorial Exploratorio para la selección de los ítems; para analizar la producción científica se utilizó información de fuentes secundarias suministrada por Minciencias; de igual manera para la difusión de conocimiento científico se tomó la información del índice h y la participación en conference proceedings en Scopus y Web of Science (WoS). Los resultados se obtuvieron mediante la modelación de ecuaciones estructurales (SEM) confirmado que la influencia del capital humano en la producción y difusión del conocimiento científico es estadísticamente significativa, mientras que la influencia del capital estructural y del capital relacional en la producción científica y difusión del conocimiento no es estadísticamente significativas. Las conclusiones del estudio demostraron que el capital humano es adecuado y pertinente para la producción y difusión de conocimiento, mientras que el capital estructural requiere de redireccionar los procesos y recursos tanto físicos como tecnológicos y financieros para impactar positivamente en la producción y difusión de conocimiento, de igual manera en el capital relacional se necesita que los convenios y redes de colaboración se establezcan y ejecuten de manera adecuada para contribuir positiva y significativamente en la toma de decisiones, para fortalecer el capital intelectual y por consiguiente se incremente la producción científica y su difusión en dichas instituciones. Este estudio es nuevo, por lo tanto, aporta en aspectos teóricos, metodológicos y prácticos para el direccionamiento estratégico de las IES en su misión de investigación que impacta tanto en los procesos académicos como en su relación con el sector externo, a través de estrategias que permitan aportar científicamente a la creación o mejoramiento de los procesos administrativos, técnicos, industriales, o de cualquier otra naturaleza.The study of intellectual capital (IC) is currently very important for organizations, therefore they are assets that generate competitive advantage and future benefits. As for the production and diffusion of scientific knowledge, they arise thanks to the increase in intellectual capital and the rapid advance of information technologies that make these processes more efficient. According to the bibliographic review of literature, there are no investigations that relate these three study variables, therefore, this study aims to analyze how IC influences the production and diffusion of scientific knowledge in Public Higher Education Institutions (HEIs) of the Santanderes region of Colombia. Theoretically, a framework and literature review were developed those accounts for the most important classical, contemporary, and current authors of the three study variables, and the importance of the Theory of Resources and Capacities was determined to relate the three study variables. Methodologically, explanatory research was used with a quantitative approach, the collection of information from primary sources to measure intellectual capital, a Likert-type survey directed at 371 researchers was used to measure IC, which went through a content validity process through the evaluation of five experts, criterion validity through Cronbach's Alpha, and construct validity through the Barlett test, and KMO, and later the Exploratory Factor Analysis was applied for the selection of the items; To analyze the scientific production, information from secondary sources provided by Minciencias was used; In the same way, for the diffusion of scientific knowledge, the information of the h index and the participation in conference proceedings in Scopus and Web of Science (WoS) were taken. The results were obtained through structural equation modeling (SEM), confirming that the influence of human capital on the production and diffusion of scientific knowledge is statistically significant, while the influence of structural capital and relational capital on the scientific production and diffusion of knowledge is not statistically significant. The conclusions of the study showed that human capital is adequate and relevant for the production and diffusion of knowledge, while structural capital requires redirecting physical, technological and financial processes, and resources to positively impact the production and diffusion of knowledge. In the same way, in relational capital, collaboration agreements and networks need to be established and executed adequately to contribute positively and significantly in decisionmaking, to strengthen intellectual capital and consequently increase scientific production and its diffusion in these institutions. This study is new, therefore, it contributes in theoretical, methodological and practical aspects for the strategic direction of HEIs in their research mission that impacts both academic processes and their relationship with the external sector, through strategies that allow scientifically contribute to the creation or improvement of administrative, technical, industrial, or any other type of processes.pdfspaEdiciones Universidad Simón BolívarFacultad de Administración y NegociosAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/restrictedAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_16ecCapital IntelectualProducción CientíficaDifusión del conocimientoInstituciones de Educación SuperiorIntellectual CapitalScientific ProductionKnowledge DiffusionHigher Education InstitutionsInfluencia del capital intelectual en la producción y difusión de conocimiento científico de los investigadores en Instituciones de Educación Superior Públicas de la región de los Santanderes de Colombiainfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisTesis de doctoradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_db06Abramo, G., D’Angelo, C. A., & Di Costac, F. (2020). The role of geographical proximity in knowledge diffusion, measured by citations to scientific literature. Journal of Informetrics, 14(1), 1-9. https://doi.org/10.1016/j.joi.2020.101010Barnacle, R., Cuthbert, D., & Laurie, R. (2016). Exploring Researcher Motivation: Implications for PhD Education. International and Development Education, 199 - 215. https://doi.org/10.1057/978-1-137-54783-5_12Bercovitz, J. E., & Tyler, B. B. (2014). Who i am and how i contract: The effect of contractors' roles on the evolution of contract structure in universityindustry research agreements. Organization Science, 25(6), 1840 - 1859. https://doi.org/10.1287/orsc.2014.0917Bisogno, M., Dumay, J., Manes-Rossi, F., & Tartaglia Polcini, P. (2017). Identifying future directions for IC research in education: a literature review. Journal of Intellectual Capital, 1, 1-33. https://doi.org/10.1108/JIC-10-2017- 0133Bontis, N. (1998). Intellectual capital: an exploratory study that develops measures and models. Management Decision, Vol. 36 No. 2., 63-76. https://doi.org/10.1108/00251749810204142Boschma, R., & Frenken, K. (2011). The Emerging Empirics of Evolutionary Economic Geography. Journal of Economic Geography, 11(2), 295-307. https://doi.org/10.1093/jeg/lbq053Bratianu, C. (2018). A critical analysis of intellectual capital research in universities. Proceedings of the International Conference on Business Excellence, 12(1), 151-160. https://doi.org/10.2478/picbe-2018-0015Cangur, S., & Ercan, I. (2015). Comparison of Model Fit Indices Used in Structural Equation Modeling Under Multivariate Normality. Journal of Modern Applied Statistical Methods, 14(1). https://doi.org/10.22237/jmasm/1430453580Carayol, N., & Matt, M. (2004). The exploitation of complementarities in scientific production process at the laboratory level. Technovation, 24(6), 455 - 465. https://doi.org/10.1016/j.technovation.2004.03.007Chen, C., & Hicks, D. (2004). Tracing knowledge diffusion. Scientometrics, 59(2), 199-211. https://doi.org/10.1023/B:SCIE.0000018528.59913.48Cheng, W., & Zhang, G. (2012). Empirical research on the competency model of senior researchers., Article number 6382663, págs. 832 - 835. China.Cheng-Hsien, L. (2016). Confirmatory factor analysis with ordinal data: Comparing robust maximum likelihood and diagonally weighted least squares. Behavior Research Methods, 48(3), 936–949. https://doi.org/10.3758/S13428-015-0619-7Comrey, A. L., & Lee, H. B. (1992). A First Course in Factor Analysis (2nd Edition ed.). Psychology Press. https://doi.org/10.4324/9781315827506Cortina, J. M. (1993). What is coefficient alpha? An examination of theory and applications. Journal of Applied Psychology, 78(1)., 98–104. https://doi.org/10.1037/0021-9010.78.1.98Crompton, S., Neylon, C., Matthews, B., Yang, E., & Coles, S. (2012). Collaborative information management in scientific research processes. IEEE 8th International Conference on E-Science, e-Science. Code 95430 (págs. 1- 7). IEEE. https://ieeexplore.ieee.org/document/6404478/footnotes#footnotesDalati, S. (2021). Factors affecting syrian female researchers’ experience during crisis: Inductive approach. Business, Management and Economics Engineering, 19(1), 91 - 110. https://doi.org/10.3846/bmee.2021.13232De Frutos-Belizón, J., Martín-Alcázar, F., & Sánchez-Gardey, G. (2019). Conceptualizing academic intellectual capital: definition and proposal of a measurement scale. Journal of Intellectual Capital, 20(3), 306-334. https://doi.org/10.1108/JIC-09-2018-0152Del Carpio, H. A., Del Carpio, P. A., & Garcia, F. J. (2018). A system of indicators for assessing scientific and technological capacity at local universities. Sixth International Conference on Technological Ecosystems for Enhancing Multiculturality (Teem'18), 221-227. https://doi.org/10.1145/3284179.3284219Díaz, L. (2012). Missions-oriented R&D institutions in energy between 2000 and 2010: A comparative. Research Policy, 41(10), 1742-1756. https://doi.org/10.1016/j.respol.2012.02.015Dumay, J. (2013). The third stage of IC: towards a new IC future and beyond. Journal of Intellectual Capital, 14(1), 5-9. https://doi.org/10.1108/14691931311288986Dumay, J. (2016). A critical reflection on the future of intellectual capital: from reporting to disclosure. Journal of Intellectual Capital, 17(1), 168-184. https://doi.org/10.1108/MD-08-2017-0807Elango, B. (2018). Growth of Scientific Publications: An Analysis of Top Ten Countries. Library Philosophy and Practice (e-journal). Library, IFET College of Engineering, Villupuram. https://digitalcommons.unl.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=5313&context=lib philpracEuropean Commission. (2006). Ricardis: Reporting intellectual capital to augment research, development and innovation in SMEs. Report to the Commission of the High Level Expert Group on Ricardis. https://ec.europa.eu/invest-in-research/pdf/download_en/2006- 2977_web1.pdfFarahani, A. F. (2022). Prioritizing the Researchers' Important Competencies in Research Centres. Tehnicki Glasnik, 4, 557 - 565. https://doi.org/10.31803/tg-20200219135754Flamholtz, E. (1971). A model for human resource valuation: a stochastic process with service rewards. The Accounting Review, 46(2), 253-267. https://www.jstor.org/stable/244333Fornell, C., & Larcker, D. F. (1981). Evaluating Structural Equation Models with Unobservable Variables and Measurement Error. Journal of Marketing Research, 18(2), 39-50. https://doi.org/10.2307/3151312Franco, M., & Haase, H. (2015). University-industry cooperation: Researchers' motivations and interaction channels. Journal of Engineering and Technology Management, 36, 41 - 51. https://doi.org/10.1016/j.jengtecman.2015.05.002Friedkin, N. (1991). Theoretical foundations for centrality measures. American Journal of Sociology, 96(6), 1478–1504. https://doi.org/10.1086/229694Galbraith, J. K. (1967). The New Industrial State. Princeton University Press.Gao, X., & Guan, J. (2012). Network model of knowledge diffusion. Scientometrics, 90, 749–762. https://doi.org/10.1007/s11192-011-0554-zGhimisi, S., & Nicula, D. (2019). Study to increase the quality of the scientific research process. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. Code 155186, 564, págs. 1-7. http://10.1088/1757- 899X/564/1/012084Glantz, S. A., & Slinker, B. (1990). Primer of Applied Regression and Analysis of Variance. McGraw-Hill.Gómez, L., Moreno, G., Becerra, M. A., & Londoño, E. (2016). The teacher as manager of relational capital: A review. Espacios., 33, 1-17.Guthrie, J. (2001). The management, measurement and the reporting of intellectual capital. Journal of Intellectual Capital, 2(1), 27-41. https://doi.org/10.1108/14691930110380473Guthrie, J., & Dumay, J. (2015). New frontiers in the use of intellectual capital in the public sector. Journal of Intellectual Capital, 16(2), 258-266. https://doi.org/10.1108/JIC-02-2015-0017Guthrie, J., Dumay, J., Ricceri, F., & Nielsen, C. (2017). The Routledge Companion to Intellectual Capital. London: Taylor and FrancisHair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2014). Multivariate Data Analysis. 7th Edition. Pearson Education, Upper Saddle River. https://www.pdfdrive.com/multivariate-data-analysis-7th-editiond156708931.htmlHanssen, T.-E. S., Jørgensen, F., & Larsen, B. (2018). The relation between the quality of research, researchers’ experience, and their academic environment. Scientometrics, 114(3), 933 - 950. https://doi.org/10.1007/s11192-017-2580-yHermanson, R. (1963). method for recording all assets and the resulting accounting and economic Implications. Ph. D. dissertation. Michigan State University. In Roslender, R., Stevenson, J & Fincham, R. (2005). International Critical Management Studies (CMS) 2005 Conference. Waikato Management SchoolHethcote, H. W. (2000). The Mathematics of Infectious Diseases. SIAM Review, 42(4), 599–653. https://doi.org/10.1137/S003614450037190Heyat, A., Piroozan, A., Zade, A. N., Mohebi, S., Shekouhiyan, S., Salimi, M., . . . Fallahi, S. (2013). Researchers' attitude about ethics in research at Hormozgan University of medical sciences, Bandar-e-Abbas, Iran. Advances in Environmental Biology, 7(1), 56 - 60. https://go.gale.com/ps/i.do?p=AONE&u=googlescholar&id=GALE|A3361759 04&v=2.1&it=r&sid=AONE&asid=da9a941dHooper, D., Coughlan, J., & Mullen, M. R. (2008). Structural Equation Modeling: Guidelines for Determining Model Fit. ElectronicJournal of Business Research Methods, 1, 53-60.Hu, L.‐t., & Bentler, P. M. (2009). Cutoff criteria for fit indexes in covariance structure analysis: Conventional criteria versus new alternatives. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 6(1), 1-55. https://doi.org/10.1080/10705519909540118Hussain, N., Ur Rehman, S., Ameen, K., & Safdar, M. (2022). Training needs assessment of postgraduate researchers of Pakistan. Global Knowledge, Memory and Communication, 71(4-5), 322 - 341. https://doi.org/10.1108/GKMC-09-2020-0145Jarolímková, A., Drobíková, B., & Souček, M. (2018). Attitudes of Charles University academic staff to data sharing. Grey Journal, 14, 37 - 43. http://nrgl.techlib.cz/conference/conference-proceedingsKatoh, S., Aalbers, R. H., & Sengoku, S. (2021). Effects and interactions of researcher’s motivation and personality in promoting interdisciplinary and transdisciplinary research. Sustainability (Switzerland), 13(22), 1-19. https://doi.org/10.3390/su132212502Lambovska, M., & Yordanov, K. (2020). Motivation of researchers to publish in high-quality journals: A theoretical framework. TEM Journal, 9(1), 188 - 197. https://doi.org/10.18421/TEM91-27Larzillière, P. (2010). Research in context: Scientific production and researchers' experience in Jordan. Science, Technology and Society, 15(2), 309 - 338. https://doi.org/10.1177/097172181001500206Lei, J., & Jiang, T. (2019). Chinese university faculty’s motivation and language choice for scholarly publishing. Ibérica, 38, 51-74. https://revistaiberica.org/index.php/iberica/article/view/92Leitner, K. H. (2004). Intellectual capital reporting for universities: Conceptual background and application for Austrian universities. Research Evaluation, 13(2), 129-140. https://doi.org/10.3152/147154404781776464Lerner, J., & Malmendier, U. (2010). Contractibility and the design of research agreements. American Economic Review, 100(1), 214 - 246. https://ssrn.com/abstract=714064López, I., Moreno, A. I., Burgess, S., Sachdev, I., & Rey, J. (2015). Why publish in English versus Spanish?: Towards a framework for the study of researchers' motivations. Revista Espanola de Documentacion Cientifica, 1, 1 - 16. http://dx.doi.org/10.3989/redc.2015.1.1148.López, I., Moreno, A. I., Quintanilla, M. Á., & Rey, J. (2015). Why do I publish research articles in english instead of my own language? Differences in spanish researchers’ motivations across scientific domains. Scientometrics, 103(3), 939 - 976. https://doi.org/10.1007/s11192-015-1570-1Luukkonen, T., Persson, O., & Sivertsen, G. (1992). Understanding patterns of international scientific collaboration. Science, Technology, & Human Values, 17(1), 101–126. https://doi.org/10.1177/016224399201700106Mabe, M., & Amin, M. (2001). Growth dynamics of scholarly and scientific journals. Scientometrics, 51(1), 147–162. https://doi.org/10.1023/A:1010520913124Maurseth, P. B., & Verspagen, B. (2002). Knowledge Spillovers in Europe: A Patent Citations Analysis. Scandinavian Journal of Economics, 100(4), 531– 545. https://doi.org/10.1111/1467-9442.00300Melero, R., & Navarro, C. (2021). Researchers' attitudes and perceptions towards data sharing and data reuse in the field of food science and technology. Learned Publishing, 33(2), 163 - 179. https://doi.org/10.1002/leap.1287Monroy, S. E., & Díaz, H. (2018). Time series-based bibliometric analysis of the dynamics of scientific production. Scientometrics., 115(3), 1139-1159. https://doi.org/10.1007/s11192-018-2728-4Msomphora, M. R. (2019). UiT-Researchers' Attitudes and Practices Towards Open Access Publication: Lessons Learnt for Improving SelfArchiving in Institutional Repository. Libres, 1, 14 - 36. https://doi.org/10.32655/LIBRES.2019.1.2Muhammad, R., Zheng, J., & Khurshid, A. (2018). Evaluating the impact of digital library database resources on the productivity of academic research. Information Discovery and Delivery, 47(1), 42-52. https://doi.org/10.1108/IDD-07-2018-0025Mulligan, A., & Mabe, M. (2011). The effect of the internet on researcher motivations, behaviour and attitudes. Journal of Documentation, 67(2), 290 - 311. https://doi.org/10.1108/00220411111109485Niebel, T. (2018). ICT and economic growth: Comparing developing, emerging and developed countries. World Development, 104, 197–211. https://doi.org/10.1016/j.worlddev.2017.11.024Norton, D. P., & Kaplan, R. S. (1992). Intangible Assets Monitor. http://www.scielo.org.co/pdf/cuadm/n43/n43a9.pdfNunes, L., Malacarne, A., Macedo, R. F., & De Bortoli, R. (2019). Generation of intangible assets in higher education institutions. Scientometrics, 121(2), 957 - 975. https://doi.org/10.1007/s11192-019-03226-5Nunnally, J. C. (1978). Psychometric Theory. Editorial McGraw-HillOCDE. (2007). Globalisation and structural adjustment—summary report of the study on globalisation and innovation in the business services sector. https://www.oecd.org/sti/38619867.pdfOCDE. (2016). Economic and Social Benefits of Internet Openness. Directorate for Science, Technology and Innovation Committee on Digital Economic Policy. https://doi.org/10.1787/5jlwqf2r97g5-enOsborne, J. W. (2014). Best Practices in Exploratory Factor Analysis. ISBN13: 978-1500594343, ISBN-10:1500594342. Scotts Valley, California:: CreateSpace Independent PublishingOsborne, J. W., & Costello, A. B. (2004). Sample size and subject to item ratio in principal components analysis. Practical Assessment, Research, and Evaluation, 9, 1-10. https://doi.org/10.7275/ktzq-jq66Pagani, R., Kovaleski, J. L., & Resende, L. M. (2015). Methodi Ordinatio : a proposed methodology to select and rank relevant scientific. ScientometricsRamírez, Y. (2013). Intellectual capital management and reporting in European higher education institutions. Intangible Capital, 9(1), 1-19. http://dx.doi.org/10.3926/ic.201Rantasaari, J. (2022). Multi-Stakeholder Research Data Management Training as a Tool to Improve the Quality, Integrity, Reliability and Reproducibility of Research. LIBER Quarterly, 32(1), 1-54. https://doi.org/10.53377/lq.11726Rhoten, D. (2004). Interdisciplinary Research: Trend or Transition. En Social Science Research Council (Vol. 5, págs. 6 -11.). Items Issues. https://s3.amazonaws.com/ssrccdn1/crmuploads/new_publication_3/%7BEB384BDD-B870-DE11-BD80- 001CC477EC70%7D.pdfRomero, E. C., Ferreira, J. J., & Fernandes, C. (2018). A scientometric analysis of knowledge spillover research. The Journal of Technology Transfer, 45(3), 780-805. https://doi.org/10.1007/s10961-018-9698-9Sanchez, P., Elena, S., & Castrillo, R. (2009). Intellectual capital dynamics in universities: a reporting model. Journal of Intellectual Capital, 10(2), 307-324. https://doi.org/10.1108/14691930910952687.Secundo, G., Margherita, A., Elia, G., & Passiante, G. (2010). Intangible Assets in Higher Education and Research: Mission, Performance or Both? Journal of Intellectual Capital, 11(2), 140-157. https://doi.org/10.1108/14691931011039651Shevlin, M., & Miles, J. (1998). Effects of sample size, model specification and factor loadings on the GFI in confirmatory factor analysis. Personality and Individual Differences, 25(1), 85-90. https://doi.org/10.1016/S0191-8869(98)00055-5Shmatko, N. (2016). Researchers’ competencies in the coming decade: attitudes towards and expectations of the Russian innovation system. Foresight, 3, 340 - 354. https://doi.org/10.1108/FS-02-2014-0014Streiner, D. L. (2003). Starting at the Beginning: An Introduction to Coefficient Alpha and Internal Consistency. Journal of Personality Assessment, 80(1), 99-103. http://dx.doi.org/10.1207/S15327752JPA8001_18Sveiby, K. E. (1997). The Intangible Assets Monitor. Journal of Human Resource Costing and Accounting, 2(1), 73-97. https://www.sveiby.com/files/pdf/the-intangible-assets-monitor.pdfTer Wal, A. L., & Boschma, R. (2009). Applying Social Network Analysis in Economic Geography: Framing Some Key Analytic Issues. The Annals of Regional Science, 43(3), 739-756. https://doi.org/10.1007/s00168- 008-0258-3Thelwall, M., & Kousha, K. (2021). Researchers’ attitudes towards the h-index on Twitter 2007–2020: criticism and acceptance. Scientometrics, 126(6), 5361 - 5368. https://doi.org/10.1007/s11192-021-03961-8Ullman, J. (1996). Structural Equation Modeling. En Using Multivariate Statistics (3rd ed.) (págs. 709-819). Harper Collins College Publishers.Veugelers, R. (2010). Towards a multipolar science world: Trends and impact. Scientometrics, 82(2), 439 - 456. https://doi.org/10.1007/s11192-009- 0045-7Wang, J., & Zhao, R. (2017). 16th International Conference on Scientometrics and Informetrics, Conference Proceedings. Evaluating efficiency of digital databases used for scientific production in Chinese universities. Code 131757, (págs. 1095 - 1106).Wojick, D. E., Warnick, W. L., Carroll, B. C., & Crowe, J. (2006). The Digital Road to Scientific Knowledge Diffusion; A Faster, Better Way to Scientific Progress? D-Lib Magazine, 12(6), 63-69. https://doi.org/10.1045/june2006-wojickXia, Y., & Yang, Y. (2019). RMSEA, CFI, and TLI in structural equation modeling with ordered categorical data: The story they tell depends on the estimation methods. Behavior Research Methods, 51(1), 409–428. https://doi.org/10.3758/S13428-018-1055-2/TABLES/9Yue, Z., Xu, H., Yuan, G., & Pang, H. (2019). Modeling study of knowledge diffusion in scientific collaboration networks based on differential dynamics: A case study in graphene field. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 524, 375-391. https://doi.org/10.1016/j.physa.2019.04.201Zhang, J. J., & Zhang, C. X. (2021). Ontological mingling and mapping: Chinese tourism researchers’ experiences at international conferences. Tourism Geographies, 23(4), 873 - 894. https://doi.org/10.1080/14616688.2020.1757745Arechavala, R. (2011). Las universidades y el desarrollo de la investigación científica y tecnológica en México: Una agenda de investigación. Revista de la Educación Superior, 40(158), 41-57. https://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0185- 27602011000200003Arias, J., Lozada, N., & Henao, E. (2019). Gestión del Capital Intelectual y Desempeño de Grupos de Investigación Universitarios en un País Emergente. El caso de Colombia. Información Tecnológica, 30(4), 181-188. http://dx.doi.org/10.4067/S0718-07642019000400181Barros, C., & Turpo, O. (2020). La formación en investigación y su incidencia en la producción científica del profesorado de educación de una universidad pública de Ecuador. Publicaciones de la Facultad de Educacion y Humanidades del Campus de Melilla, 50(2), 167 - 185. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=7355761Bastidas, M., & Benites, R. (2016). Incidencia de la motivación en la producción científica institucional. Revista Retos, 11(1), 65-87. https://doi.org/10.17163/ret.n11.2016.05Bueno, E., Del Real, H., Fernández, P., Longo, M., Merino, C., Murcia, C., & Salmador, M. P. (2011). Modelo Intellectus de Medición, gestión e información del capital intelectual. Madrid: Edition: 2aEditor: IADE-UAM.Bueno, E., Salmador, M. P., & Merino, C. (2008). Génesis, concepto y desarrollo del capital intelectual en la economía del conocimiento: Una reflexión sobre el Modelo Intellectus y sus aplicaciones. Estudios de Economía Aplicada, 26(2), 43-63. https://www.redalyc.org/pdf/301/30113187003.pdfCastillo, J. A., & Powell, M. A. (2019). Análisis de la producción científica del Ecuador e impacto de la colaboración internacional en el periodo 2006-2015. Revista Espanola de Documentacion Cientifica, 42(1), 1-16. https://doi.org/10.3989/redc.2019.1.1567Cortés-Sánchez, J. D. (2016). Eficiencia en el uso de bases de datos digitales para la producción científica en universidades de Colombia. Revista Espanola de Documentacion Cientifica, 39(2), 1-15. http://dx.doi.org/10.3989/redc.2016.2.1320Dávila, R. C., Martin, M. M., García, A., García, E., & Alfaro, G. B. (2022). Caracterización de la formación investigativa y la producción científica en docentes de una universidad privada de Lima. Universidad y Sociedad, 14(55), 618 - 627. https://rus.ucf.edu.cu/index.php/rus/article/view/3331/3271Edvinsson, L., & Malone, M. (1997). El capital Intelectual. Norma.Euroforum Escorial, (1998). Medición del Capital Intelectual. Modelo Intelect. Editorial I.U.Garcia, M., Simo, P., & Sallan, J. M. (2006). La evolución del capital intelectual y las nuevas corrientes. Intangible Capital, 2(3), 277-307. Obtenido de https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=54920301Giraldo-Marín, L. M., Arroyave-Cataño, E. T., Galeano-Ospino, S., RojasMora, J. M., Londoño-Montoya, E. M., & Bedoya-Villa, M. A. (2021). Metodología de flujo de conocimiento (Primera fase) aplicada el proceso de investigación científica con fines de visibilidad nacional e internacional en la universidad de medellín. RISTI - Revista Iberica de Sistemas e Tecnologias de Informacao, 114 - 126. http://www.risti.xyz/issues/ristie41.pdfGuthrie, J., Ricceri, F., & Dumay, J. (2012). Reflections and projections: A decade of Intellectual Capital Accounting Research. The British Accounting Review, 44(2), 68-82. https://doi.org/10.1016/j.bar.2012.03.004Hair, J. F., Anderson, R. E., Tatham, R. L., & Black, W. C. (1998). Análisis Multivariante. (Quinta edición ed.). Madrid: Prentice HallLópez, V., & Amado, A. (2021). Repercusión de la formación investigadora en la producción científica de Expresión Gráfica Arquitectónica indexada en SJR. Revista Española de Documentación Científica, 44(4), 1-13. https://doi.org/ 10.3989/redc.2021.4.1814Minciencias. (2021). Modelo de medición de grupos de investigación, desarrollo tecnológico o de innovación y de reconocimiento de investigadores del sistema nacional de ciencia, tecnología e innovación. https://minciencias.gov.co/sites/default/files/upload/convocatoria/anexo_1_- _documento_conceptual_2021.pdfMontoya-Suárez, O. (2007). Aplicación del Análisis Factorial a la Investigación de Mercados. Scientia et Technica, 35, 281-286. https://www.redalyc.org/pdf/849/84903549.pdfMurguía, L. P., Tarango, J., Romo, J. R., & Ascencio, G. (2013). Influencia de la infraestructura bibliotecaria en el desarrollo de producción científica en universidades mexicanas inmersas en procesos de acreditación. Revista General de Informacion y Documentacion, 23(2), 333 - 367. http://dx.doi.org/10.5209/rev_RGID.2013.v23.n2.43134Ortega, D., García, G. A., & Ortiz, F. M. (2019). Determinantes que influyen en la producción científica de las Universidades y Escuelas Politécnicas Ecuatorianas en el año 2014. Guayaquil - Ecuador: Espol. Obtenido de http://www.dspace.espol.edu.ec/xmlui/handle/123456789/46148Prieto, W. O., & Tejedor, J. M. (2020). La generación de nuevo conocimiento en economía: un modelo de crecimiento endógeno. Revista Finanzas y Política Económica, 12(2), 553-588. https://doi.org/10.14718/revfinanzpolitecon.vl2.n2.2020.3729Primo, E., & Estrada, J.-M. (2009). Las bases de datos bibliográficas españolas, un instrumento para el conocimiento y la difusión de la producción científica. Seminarios de la Fundacion Espanola de Reumatologia, 10(4), 132–141. https://doi.org/10.1016/j.semreu.2009.09.004Ramírez, M. S. (2015). Acceso abierto y su repercusión en la Sociedad del Conocimiento: Reflexiones de casos prácticos en Latinoamérica. Education in the Knowledge Society, 16(1), 103-118. https://www.redalyc.org/pdf/5355/535554757007.pdfSuárez, W., Rodríguez, M., & Ganga, F. A. (2022). Estrategias para promover la producción científica universitaria en Chile. Revista De Ciencias Sociales, 28(2), 350-363. https://doi.org/10.31876/rcs.v28i2.37943Velez-Cuartas, G., Gomez-Florez, H., Usuga-Ciro, A., & Velez-Trujillo, M. (2014). Diversidad y reconocimiento de la producción académica en los sistemas de valuación de la investigación en Colombia. Revista Espanola de Documentacion Cientifica, 3, 1-14. http://dx.doi.org/10.3989/redc.2014.3.1133Sede BarranquillaDoctorado en AdministraciónORIGINALPDF_Resumen.pdfPDF_Resumen.pdfPDF_Resumenapplication/pdf231110https://bonga.unisimon.edu.co/bitstreams/c2905801-0222-43d2-992e-c80ef3906aa3/downloadc90309172b86bf540e661a73d399f929MD51Tesis doctoral.pdfTesis doctoral.pdfPDFapplication/pdf1090138https://bonga.unisimon.edu.co/bitstreams/6dc64089-d734-4919-8344-513d274027fd/downloade397c28e9bcb3dda70fca874b05b8fccMD52CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8805https://bonga.unisimon.edu.co/bitstreams/b3655749-888e-4dcf-9145-3e65529f7bf9/download4460e5956bc1d1639be9ae6146a50347MD53LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-83000https://bonga.unisimon.edu.co/bitstreams/218f0b7f-0895-41f0-a665-39dee90466fe/download2a1661e5960a7bab4fd8dda692fb677cMD54TEXTInfluencia_Capital_Intelectual_Producción_Difusión_Conocimiento_Científico_Resumen.pdf.txtInfluencia_Capital_Intelectual_Producción_Difusión_Conocimiento_Científico_Resumen.pdf.txtExtracted texttext/plain33271https://bonga.unisimon.edu.co/bitstreams/e1c54cc3-affa-4d15-8e96-35b3f4f96595/downloadf8db10c3118dfb487f61e452ccd51dacMD55Influencia_Capital_Intelectual_Producción_Difusión_Conocimiento_Científico_PDF.pdf.txtInfluencia_Capital_Intelectual_Producción_Difusión_Conocimiento_Científico_PDF.pdf.txtExtracted texttext/plain102035https://bonga.unisimon.edu.co/bitstreams/7ef207d8-7824-4052-a311-6e92a9bf4258/download00b57257ce7cf78247cbe2bb28b41ccdMD57PDF_Resumen.txtPDF_Resumen.txtExtracted texttext/plain33271https://bonga.unisimon.edu.co/bitstreams/849ae18c-67a1-4358-afcc-3291de0b8506/downloadf8db10c3118dfb487f61e452ccd51dacMD59Tesis doctoral.pdf.txtTesis doctoral.pdf.txtExtracted texttext/plain102035https://bonga.unisimon.edu.co/bitstreams/6e5813ae-7102-4893-bd56-887e0dfdf448/download00b57257ce7cf78247cbe2bb28b41ccdMD511PDF_Resumen.pdf.txtPDF_Resumen.pdf.txtExtracted texttext/plain33271https://bonga.unisimon.edu.co/bitstreams/31742a21-0119-426d-a1aa-1e67280d8520/downloadf8db10c3118dfb487f61e452ccd51dacMD513THUMBNAILInfluencia_Capital_Intelectual_Producción_Difusión_Conocimiento_Científico_Resumen.pdf.jpgInfluencia_Capital_Intelectual_Producción_Difusión_Conocimiento_Científico_Resumen.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg5706https://bonga.unisimon.edu.co/bitstreams/ded3e911-aaa8-462b-baea-dc80577e4fb7/downloadbb9b025773343381c5b6439ac4d24c8aMD56Influencia_Capital_Intelectual_Producción_Difusión_Conocimiento_Científico_PDF.pdf.jpgInfluencia_Capital_Intelectual_Producción_Difusión_Conocimiento_Científico_PDF.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg4162https://bonga.unisimon.edu.co/bitstreams/15613a18-e11c-4df0-a9f2-ee5b5968a8ba/download74bd4ea2158ff0ab01557ab0235ed554MD58PDF_Resumen.jpgPDF_Resumen.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg5706https://bonga.unisimon.edu.co/bitstreams/69fc5723-d641-4050-94b9-9de682c45938/downloadbb9b025773343381c5b6439ac4d24c8aMD510Tesis doctoral.pdf.jpgTesis doctoral.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg4162https://bonga.unisimon.edu.co/bitstreams/fca6b41f-691e-4eac-9838-68c8d6b78b48/download74bd4ea2158ff0ab01557ab0235ed554MD512PDF_Resumen.pdf.jpgPDF_Resumen.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg5706https://bonga.unisimon.edu.co/bitstreams/797654e3-d869-4a4d-b32b-e89042ef9efb/downloadbb9b025773343381c5b6439ac4d24c8aMD51420.500.12442/12589oai:bonga.unisimon.edu.co:20.500.12442/125892024-08-14 21:53:14.946http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacionalopen.accesshttps://bonga.unisimon.edu.coRepositorio Digital Universidad Simón Bolívarrepositorio.digital@unisimon.edu.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