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Representación de la Información de Investigación Eslovaca (Un Estudio de Caso)

Autores: Zendulková, Danica; Rysua, Boris; Putalová, Andrea

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2021

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Acceso abierto

Artículo científico
2021

Representación de la Información de Investigación Eslovaca (Un Estudio de Caso)


Categoría

Gestión y administración

Subcategoría

Gestión de la tecnología y la inovación

Palabras clave

Impacto social
Ciencias sociales
Humanidades
Resultados de investigación
Eslovaquia
UE-28

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 1

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
A la luz de la creciente importancia del impacto social de la investigación, este artículo intenta abordar la cuestión de cómo se representan los resultados de la investigación en ciencias sociales y humanidades (SSH) de 2019 en los portafolios de investigación eslovacos en comparación con los de la UE-28 y el mundo. Los datos utilizados para el análisis provienen de las bases de datos nacionales R&D SK CRIS y el Registro Central Bibliográfico de Actividades de Publicación (CREP), así como de la Colección Principal de WoS/InCites. Los datos de investigación eran apropiados para el análisis en el momento en que fueron estructurados, a nivel nacional; de alta calidad y consistencia; y cubriendo tantos componentes como fuera posible y en relaciones mutuas. Los recursos de datos deberían permitir que los resultados de la investigación se asignen a categorías de investigación. El análisis sugiere la conclusión de que los resultados de la investigación en ciencias sociales y humanidades en Eslovaquia en 2019 están adecuadamente representados y en general muestran una tendencia creciente. Esto puede ser documentado por la proporción representada por los proyectos de investigación SSH y otras entidades involucradas en los resultados generales de la investigación eslovaca, e incluso la mayor proporción de publicaciones de investigación SSH en comparación con la UE-28 y el mundo. Las recomendaciones de carácter técnico incluyen la gestión de datos de investigación, la calidad de los datos y la integración de sistemas individuales y herramientas analíticas disponibles.

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