Uma das maneiras de avaliar o impacto de um artigo em sua área de pesquisa é olhando o número de citações que o documento recebeu. Utilizando o Essential Science Indicators (ESI), uma ferramenta que analisa indicadores científicos a partir da Web of Science, a equipe da Biblioteca Achille Bassi realizou um levantamento para identificar esse diferencial nos trabalhos publicados por pesquisadores do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos.
A seleção com os artigos mais citados está exposta na vitrine da Biblioteca até o dia 31 de março na 8ª edição da Exposição ICMC Highly Cited and Hot Papers. A mostra apresenta os trabalhos de autoria de pesquisadores do Instituto que foram indexados na base de dados internacional Web of Science e que estão entre os mais citados em suas áreas de conhecimento no período de novembro de 2022 a outubro de 2023.
Todos os artigos que fazem parte da exposição foram classificados na categoria highly cited papers, que contém artigos publicados nos últimos 10 anos e que estão entre os 1% mais citados em seu campo de pesquisa e ano de publicação. De acordo com os critérios do ESI, o campo de pesquisa de um artigo é definido pelo campo de pesquisa do periódico no qual ele foi publicado, sendo que cada periódico pertence a apenas um dos 22 campos de pesquisa definidos pela ferramenta.
Confira, a seguir, a versão online dos artigos selecionados para esta edição da exposição. Lembre-se de que, para ter acesso ao texto completo dos artigos, é necessário estar conectado a um IP da USP ou de outras instituições que tenham acesso ao Portal de Periódicos CAPES.
Campo de pesquisa: ciência da computação
CAMPOS, G. O.; ZIMEK, A.; SANDER, J.; CAMPELLO, R. J. B.; MICENKOVÁ, B.; SCHUBERT, E. ASSENT, I.; HOULE, M. E. On the evaluation of unsupervised outlier detection: measures, datasets, and an empirical study. Data Mining and Knowledge Discovery, v. 30, n. 4, p. 891-927, Jul. 2016. Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10618-015-0444-8. Acesso em: 22 jan. 2024.
Período: nov. 2022 a out. 2023
HEBERLE, H.; MEIRELLES, G. V.; SILVA, F. R.; TELLES, G. P.; MINGHIM, R. InteractiVenn: a web-based tool for the analysis of sets through Venn diagrams. BMC Bioinformatics, v. 16, p. 1-7, May 2015. Disponível em: https://doi.org/10.1186/s12859-015-0611-3. Acesso em: 22 jan. 2024.
Período: nov. 2022 a out. 2023
RODRIGUEZ, M. Z.; COMIN, C. H.; CASANOVA, D.; BRUNO, O. M.; AMANCIO, D. R.; COSTA, L. F.; RODRIGUES, F. A. Clustering algorithms: a comparative approach. Plos One, v. 14, n. 1, p. e0210236-1-e0210236-34, Jan. 2019. Disponível em: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0210236. Acesso em: 22 jan. 2024.
Período: nov. 2022 a out. 2023
Campo de pesquisa: física
RODRIGUES, F. A.; PERON, T. K. D. M.; JI, P.; KURTHS, J. The Kuramoto model in complex networks. Physics Reports, v. 610, p. 1-98, Jan. 2016. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.physrep.2015.10.008. Acesso em: 22 jan. 2024.
Período: nov. 2022 a out. 2023
STANKOVSKI, T.; PEREIRA, T. Coupling functions: universal insights into dynamical interaction mechanisms. Reviews of Modern Physics, v. 89, n. 4, p. 045001-1-045001-50, Oct.-Dec. 2017. Disponível em: https://doi.org/10.1103/RevModPhys.89.045001. Acesso em: 22 jan. 2024.
Período: maio a out. 2023
Campo de pesquisa: matemática
FRAGOSO, T. M.; BERTOLI, W.; LOUZADA, F. Bayesian model averaging: a systematic review and conceptual classification. International Statistical Review, v. 86, n. 1, p. 1-28, Apr. 2018. Disponível em: https://doi.org/10.1111/insr.12243. Acesso em: 22 jan. 2024.
Período: nov. 2022 a out. 2023
Campo de pesquisa: ciências sociais (geral)
ALBUQUERQUE, J. P.; HERFORT, B.; BRENNING, A.; ZIPF, A. A geographic approach for combining social media and authoritative data towards identifying useful information for disaster management. International Journal of Geographical Information Science, v. 29, n. 4, p. 667-689, 2015. Disponível em: https://doi.org/10.1080/13658816.2014.996567. Acesso em: 22 jan. 2024.
Período: nov. 2022 a out. 2023