Experimentos Computacionales en Ciencias de la Computación: Un estudio bibliométrico
Los experimentos computacionales son cruciales en diversos campos, como las ciencias biológicas, la ingeniería, las ciencias sociales, etc., y constituyen una poderosa herramienta para comprender sistemas complejos, optimizar procesos e impulsar la innovación. Su importancia radica en su capacidad p...
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| Weitere Verfasser: | |
| Format: | article |
| Sprache: | eng |
| Veröffentlicht: |
2025
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| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://repositorio.utn.edu.ec/handle/123456789/18542 https://dm.ageditor.ar/index.php/dm/article/view/188 |
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Tag hinzufügen | Zusammenfassung: | Los experimentos computacionales son cruciales en diversos campos, como las ciencias biológicas, la ingeniería, las ciencias sociales, etc., y constituyen una poderosa herramienta para comprender sistemas complejos, optimizar procesos e impulsar la innovación. Su importancia radica en su capacidad para integrarse con métodos experimentales, facilitar el aprendizaje basado en la simulación y ofrecer soluciones rentables, escalables y flexibles para analizar sistemas complejos. El propósito de este estudio es realizar un análisis bibliométrico de la investigación relacionada con los Experimentos Computacionales en Informática. Método: este análisis bibliométrico se realizó utilizando artículos publicados entre 2013 y 2024 en las bases de datos Scopus y Web of Science. Este estudio bibliométrico siguió la guía propuesta en la publiación “How to conduct a bibliometric analysis: An overview and guidelines” del autor Gonthu N. Para responder a las preguntas de la investigación, se analizaron el número de artículos por año, el número de artículos por país, el número de artículos por área temática, la lista de revistas principales y el análisis de citas. Resultados: los resultados muestran que Scopus tiene más publicaciones sobre el tema, China es el país que más publica sobre el tema, Matemáticas es el área temática predominante, finalmente se realizó un análisis de co-ocurrencia donde se encontró un total de 27 clusters en Scopus y 10 clusters en WoS. A partir de esto, se identificó las 10 palabras clave más relevantes de cada una de las bases de datos. Conclusiones: esta revisión puede ser base para que los investigadores tengan un punto de inicio para futuras investigaciones en el estado de las publicaciones en Experimentos Computaciones. |
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