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506.#.#.a: Público

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561.#.#.u: https://iibi.unam.mx/

650.#.4.x: Ciencias Sociales y Económicas

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336.#.#.3: Artículo de Investigación

336.#.#.a: Artículo

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351.#.#.b: Investigación Bibliotecológica: Archivonomía, Bibliotecología e Información

351.#.#.a: Artículos

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270.1.#.p: Revistas UNAM. Dirección General de Publicaciones y Fomento Editorial, UNAM en revistas@unam.mx

590.#.#.c: Open Journal Systems (OJS)

270.#.#.d: MX

270.1.#.d: México

590.#.#.b: Concentrador

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883.#.#.a: Revistas UNAM

590.#.#.a: Coordinación de Difusión Cultural

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506.1.#.a: La titularidad de los derechos patrimoniales de esta obra pertenece a las instituciones editoras. Su uso se rige por una licencia Creative Commons BY-NC-ND 4.0 Internacional, https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/legalcode.es, para un uso diferente consultar al responsable jurídico del repositorio por medio del correo electrónico drevista@iibi.unam.mx

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No entro en nada

No entro en nada 2

Artículo

Big Data− Análisis informétrico de documentos indexados en Scopus y Web of Science

Martínez Musiño, Celso

Instituto de Investigaciones Bibliotecológicas y de la Información, UNAM, publicado en Investigación Bibliotecológica: Archivonomía, Bibliotecología e Información, y cosechado de Revistas UNAM

Licencia de uso

Procedencia del contenido

Cita

Martínez Musiño, Celso (2020). Big Data− Análisis informétrico de documentos indexados en Scopus y Web of Science. Investigación Bibliotecológica. Archivonomía, bibliotecología e información; Vol. 34 No. 82, 2020; 87-102. Recuperado de https://repositorio.unam.mx/contenidos/4142890

Descripción del recurso

Autor(es)
Martínez Musiño, Celso
Tipo
Artículo de Investigación
Área del conocimiento
Ciencias Sociales y Económicas
Título
Big Data− Análisis informétrico de documentos indexados en Scopus y Web of Science
Fecha
2020-01-09
Resumen
El fenómeno Big Data es reciente, como lo demuestran las escasas publicaciones sobre el tema, lo cual incentiva esta investigación cuyos objetivos son compilar y referenciar documentos académicos incluidos en las bases de datos Scopus y Web of Science y analizar los contenidos. El método empleado es la investigación descriptiva, de primera aproximación, que consistió en la búsqueda y recuperación de información en Scopus y Web of Science en el periodo 2008-2018. Se analizaron 39 documentos, los cuales corresponden a 70 autores distribuidos en 14 títulos de revistas científicas, cuyo tipo de contribución se distribuye en 19 artículos, 10 comentarios, seis cartas al editor y cuatro reseñas. Otro de los resultados relevantes es que hay una alta concentración de publicaciones en Science y Nature. Los fenómenos Big Data y la CI son de reciente cuño y se encuentran en redefiniciones y conformaciones de dominios de estudios constantes. Encontramos un interés por las investigaciones Big Data; por otra parte, después de un análisis conceptual, proponemos una definición de Big Data.
Tema
Big Data; Scopus; Web of Science; Informetrics; Big Data; Scopus; Web of Science; Informetría
Idioma
spa
ISSN
ISSN electrónico: 2448-8321; ISSN impreso: 0187-358X

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