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Identificación de riesgos emergentes por medio del análisis de sentimientos con técnicas de aprendizaje automático
MaestríaMagíster en Ciencias de Datos y Analític
Going Beyond Counting First Authors in Author Co-citation Analysis
The present study examines one of the fundamental aspects of author co-citation analysis (ACA) - the way co-citation
counts are defined. Co-citation counting provides the data on which all subsequent statistical analyses and mappings
are based, and we compare ACA results based on two different types of co-citation counting - the traditional type that
only counts the first one among a cited work's authors on the one hand and a non-traditional type that takes into
account the first 5 authors of a cited work on the other hand. Results indicate that the picture produced through this non-traditional author co-citation counting contains more coherent author groups and is therefore considerably clearer. However, this picture represents fewer specialties in the research field being studied than that produced through the traditional first-author co-citation counting when the same number of top-ranked authors is selected and analyzed. Reasons for these effects are discussed
Variations on the Author
“Variations on the Author” discusses two of Eduardo Coutinho’s recent films (Um Dia na Vida, from 2010, and Últimas Conversas, posthumously released in 2015) and their contribution to the general question of documentary authorship. The director’s filmography is characterized by a consistent yet self-effacing form of authorial self-inscription: Coutinho often features as an interviewer that rather than express opinions propels discourses; an interviewer that is good at listening. This mode of self-inscription characterizes him as an author who is not expressive but who is nonetheless markedly present on the screen. In Um Dia na Vida, however, Coutinho is completely absent form the image, while Últimas Conversas, on the contrary, includes a confessional prologue that moves the director from the margins to the center of his films. This article examines the ways in which these works stand out in the filmography of a director who offers new insights into the notion of cinematic authorship
Appropriate Similarity Measures for Author Cocitation Analysis
We provide a number of new insights into the methodological discussion about author cocitation analysis. We first argue that the use of the Pearson correlation for measuring the similarity between authors’ cocitation profiles is not very satisfactory. We then discuss what kind of similarity measures may be used as an alternative to the Pearson correlation. We consider three similarity measures in particular. One is the well-known cosine. The other two similarity measures have not been used before in the bibliometric literature. Finally, we show by means of an example that our findings have a high practical relevance.information science;Pearson correlation;cosine;similarity measure;author cocitation analysis
Dispelling the Myths Behind First-author Citation Counts
We conducted a full-scale evaluative citation analysis study of scholars in the XML research field to explore just how different from each other author rankings resulting from different citation counting methods actually are, and to demonstrate the capability of emerging data and tools on the Web in supporting more realistic citation counting methods. Our results contest some common arguments for the continued
use of first-author citation counts in the evaluation of scholars, such as high correlations between author rankings by first-author citation counts and other citation
counting methods, and high costs of using more realistic citation counting methods that are not well-supported by the ISI databases. It is argued that increasingly available digital full text research papers make it possible for citation analysis studies to go beyond what the ISI databases have directly supported and to employ more
sophisticated methods
koamabayili/VECTRON-author-checklist: VECTRON author checklist
We have done our best to complete the author checklist relating to the use of animals in the hut study. Note that the objective for the hut study was to evaluate the IRS treatment applications for residual efficacy against Anopheles mosquitoes, including the local An. coluzzii mosquito population. Cows were only used to attract mosquitoes into the huts and no tests were carried out directly on the cows. The author checklist is intended for use with studies where experiments are carried out on animals, which is why we have had such difficulty in completing this for the hut study, as many of the questions do not relate to how the cows were used
Modelo de predicción de sepsis a partir de datos históricos de pacientes en una unidad de cuidados intensivos
88 páginasLa creciente disponibilidad de datos y el rápido desarrollo de métodos de análisis de datos, han hecho posible las recientes aplicaciones exitosas de la Inteligencia Artificial en la salud. El uso de estos avances tecnológicos, permiten ayudar en los diferentes procesos de las instituciones de salud como en la predicción y diagnóstico de enfermedades. Dentro de estas, la sepsis es considerada como una afección con alta tasa de mortalidad especialmente en las unidades de cuidados intensivos. Esta afección, puede llegar a ser muy grave debido a las diferentes maneras de manifestarse, lo que dificulta su diagnóstico. La verificación de algunas variables generales inflamatorias, permiten indicar la letalidad de la infección. Actualmente, lo más común es el uso de indicadores como: SOFA, qSOFA y SAPS-II para predecir la posibilidad de sepsis, ya que ésta está muy ligada a la mortalidad. Aunque, en países desarrollados ya se están usando métodos basados en datos históricos con algoritmos de inteligencia artificial para poder hacer una predicción temprana.
En el presente trabajo se analizaron los datos almacenados en la base de datos libre MIMIC-III, la cual contiene información de pacientes admitidos en la unidad de cuidados intensivos de The Beth Israel Deaconess Medical Center en Boston, Massachusetts. Se usaron una serie de variables clínicas de los pacientes, las cuales se pasaron por unas reglas duras que generan un valor numérico o probabilidad que se relaciona con la severidad del padecimiento. Las variables elegidas, corresponden a las que se utilizan en los indicadores mencionados para poder predecir la existencia o no de sepsis y la mortalidad de los pacientes. Por lo que el objetivo del trabajo es realizar un modelo de predicción de sepsis temprana, utilizando métodos de inteligencia artificial y compararlos con loa diferentes indicadores para el diagnóstico de esta afección.
El procedimiento realizado, se basó en la metodología CRISP-DM, donde se inició con la obtención de los datos, se realizó un análisis de calidad de estos, se procedió a seleccionar las variables de los indicadores mencionados, se realizó una limpieza de estos datos y se obtuvo la vista única, la cual fue utilizada para entrenar clasificadores supervisados seleccionados: árbol de decisiones, KNN, naive bayes, red neuronal y máquinas de vector soporte. Para esta clasificación, se dividieron primero los datos en datos de aprendizaje y validación, se implementaron los modelos, y por último se corroboraron los resultados, eligiendo los mejores modelos y comparando los algoritmos entre sí, por medio de la evaluación de métricas utilizando validación cruzada.
Los resultados indicaron que los modelos de machine learning y deep learning implementados, son capaces de igualar e incluso mejorar las predicciones de los modelos de reglas duras, rompiendo los paradigmas y sirviendo como un apoyo en la toma de decisiones de los profesionales de la salud.PregradoIngeniero(a) de Sistemas y Computació
Author-wise bibliometric analysis based on entropy.
Author-wise bibliometric analysis based on entropy.</p
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