ANALISANDO A HIPERCOAUTORIA CIENTÍFICA: UM ESTUDO DE CASO COM A CMS COLLABORATION (CERN)

Autores/as

  • Andréia Cristina dos Santos Gusmão <span>Universidade Presbiteriana Mackenzie (UPM)</span><br /> Autor
  • Jesús Pascual Mena-Chalco <span>Universidade Federal do ABC (UFABC)</span><br /> Autor

Resumen

A colaboração científica é relevante na pesquisa moderna, envolvendo a troca de conhecimentos entre pesquisadores para avançar em áreas específicas. Com o aumento das publicações em coautoria, a prática da hipercoautoria, ou autoria com um número extremamente grande de coautores, tem se tornado comum. Este estudo visa analisar e caracterizar a hipercoautoria através de um estudo de caso com a CMS Collaboration da Organização Europeia para a Pesquisa Nuclear (CERN). Foram analisadas todas as 1.932 publicações indexadas na Web of Science de 2014 a 2023. A maioria das publicações com dois ou mais coautores contava com 400 ou mais coautores, destacando a prevalência da hipercoautoria. A análise revelou tendências de aumento no número de coautores ao longo do tempo e identificou os autores mais centrais na rede de colaboração. A rede de coautoria se mostrou uma rede densamente conectada, com um grande componente principal indicando alta colaboração. Este trabalho é relevante por trazer novas informações à literatura, enriquecendo o entendimento sobre a colaboração em larga escala e oferecendo um mapeamento da forma de interação entre pesquisadores para a gestão e avaliação de grandes projetos científicos.

Biografía del autor/a

  • Andréia Cristina dos Santos Gusmão, <span>Universidade Presbiteriana Mackenzie (UPM)</span><br />
    Andréia Cristina dos Santos Gusmão, Doutora em Ciência da Computação pela Universidade Federal do ABC (UFABC), Docente no Programa de Graduação da Universidade Presbiteriana Mackenzie e da Faculdade Impacta de Tecnologia.
  • Jesús Pascual Mena-Chalco, <span>Universidade Federal do ABC (UFABC)</span><br />
    Jesús Pascual Mena Chalco, Professor Doutor na UFABC e Docente no Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação e do Bacharelado em C&T da UFABC. Atua nas áreas de Ciência da Computação e Ciência da Informação, com ênfase em: Reconhecimento de Padrões (graph mining), Prospecção de dados acadêmicos (Bibliometria/Cientometria). Seus projetos de pesquisa atuais estão relacionados à descoberta de conhecimento sobre grandes volumes de dados acadêmicos. Possui graduação em Engenharia de Sistemas pela Universidade Nacional de San Agustín (2000), mestrado (2005), doutorado (2010) e pós-doutorado (2011) em Ciência da Computação pela Universidade de São Paulo.

Publicado

2025-01-05

Número

Sección

GT 7 – Produção e Comunicação da Informação em Ciência, Tecnologia & Inovação