Projeções exponenciais da ciência brasileira: modelos e análises quantitativas da produção científica nacional publicada nos últimos 30 anos
DOI:
https://doi.org/10.5433/1981-8920.2021v26n1p53Palavras-chave:
Produção científica, Regressão segmentada, Plataforma lattes, BrasilResumo
Introdução: O estudo examina o crescimento da produção científica brasileira no período 1990 – 2017, com base em amostra composta por aproximadamente 5,8 milhões de artigos científicos indexados à plataforma Lattes. Foram identificados pontos de mudança na taxa de crescimento exponencial da produção científica em oito grandes áreas do conhecimento. Tais pontos, estimados através de um modelo de crescimento exponencial, segmentam a produção científica em períodos marcados por taxas constantes de crescimento. A periodização dos resultados facilita a contextualização da produção científica frente às políticas científicas implementadas nas últimas décadas.Objetivo: Produzir indicadores para insumos de discussões sobre o desempenho recente da ciência nacional e contribuir com análises que têm como base de dados informações disponibilizadas na Plataforma Lattes.
Metodologia: Destaca a Plataforma Lattes como banco de dados essencial ao entendimento da ciência brasileira e, a partir da coleta de dados, aplica modelos de regressão segmentada que compreendem as transformações quantitativas da atividade científica ao longo do período analisado.
Resultados: Constataram que o total da produção científica brasileira cresceu a uma taxa exponencial anual de 6,61 % entre os anos de 1990 a 2017, porém observando uma desaceleração do crescimento da produção científica nas áreas avaliadas na primeira metade da década de 2000. As áreas de Ciências da Saúde e Biológicas registraram as menores taxas de crescimento.
Conclusões: Reforçam a relevância da Plataforma Lattes nas avaliações da produção científica nacional, e apontam novos caminhos e indagações para pesquisas futuras que poderão contribuir à compreensão do status quo do fazer científico brasileiro.
Downloads
Não há dados estatísticos.
Referências
ABITEBOUL, S.; BUNEMAN, P.; SUCIU, D. Gerenciando dados na Web. Rio de Janeiro: Campus, 2000.
ACEMOGLU, D.; AKCIGIT, U., ALP, H., BLOOM, N., KERR, W. Innovation, reallocation, and growth. American Economic Review, v. 108, n. 11, p. 3450-91, 2018.
BORNMANN, L.; MUTZ, R. Growth rates of modern science: A bibliometric analysis based on the number of publications and cited references. Journal of the Association for Information Science and Technology, v. 66, n. 11, p. 2215-2222, 2015.
BORNMANN, L.; WAGNER, C.; LEYDESDORFF, L. BRICS countries and scientific excellence: A bibliometric analysis of most frequently cited papers. Journal of the Association for Information Science and Technology, v. 66, n. 7, p. 1507-1513, 2015.
BRUSILOVSKIY, E. The piecewise regression model as a response modeling tool. Philadelphia: University of Pennsylvania, 2004.
MCZGEE, V.; CARLETON, W.T. Piecewise regression. Journal of the American Statistical Association, Issue 331, p. 1109–1124, 1970.
CONSELHO NACIONAL DE DESENVOLVIMENTO CIENTÍFICO E TECNOLÓGICO (CNPq). Termo de Adesão e de Condições de Uso Sistema de Currículos da Plataforma Lattes. Brasília: CNPq, 2020. Disponível em: https://wwws.cnpq.br/cvlattesweb/pkg_cv_estr.termo. Acessado em 25 Jan. de 2020.
CROSS, D.; THOMSON, S.; SINCLAIR, A. Research in Brazil: A Report for CAPES by Clarivative Analytics. São Paulo: Clarivative Analytics, 2017.
DE SOLLA PRICE, D. J. O desenvolvimento da ciência: análise histórica, filosófica, sociológica e econômica. Rio de Janeiro: Livros Técnicos e Científicos, 1976.
DE SOLLA PRICE, D. J. Little science, big science. New York: Columbia University, 1963.
DIAS, T. M. R.; MOITA, G. F. Um retrato da produção científica brasileira baseado em dados da Plataforma Lattes. Brazilian Journal of Information Science: research trends, v. 12, n. 4, p. 62-74, 2018.
DRORI, G. S.; MEYER, J.W.; RAMIREZ, O.F.; SCHOFER, E. Science in the modern world polity: Institutionalization and globalization. Palo Alto: Stanford University Press, 2003.
EGGHE, L.; RAO, R. Classification of growth models based on growth rates and its applications. Scientometrics, v. 25, n. 1, p. 5-46, 1992.
HAYNE, L. A.; WYSE, A. T. S. Econometric Analysis of Brazilian Scientific Production and Comparison with BRICS. Science, Technology and Society, v. 23, n. 1, p. 25-46, 2018.
KELLNER, A. W.A. Editors of Brazilian journals-a hard life that is getting harder! Anais da Academia Brasileira de Ciências, v. 89, n. 1, p. 1-2, 2017.
LANE, J. Let's make science metrics more scientific. Nature, v. 464, n. 7288, p. 488, 2010.
LERMAN, P. Fitting segmented regression models by grid search. Journal of the Royal Statistical Society: Series C, v. 29, n. 1, p. 77–84, 1980.
MINNITI, A.; VENTURINI, F. The long-run growth effects of R&D policy. Research Policy, v. 46, n. 1, p. 316-326, 2017
MITCHELL, R. Web scraping with Python: Collecting more data from the modern web. 2.ed. Newton: O’Reilly Media, 2018.
MUELLER, S.P.M. A publicação da ciência: áreas científicas e seus canais preferenciais. DataGramaZero: Revista de Ciência da Informação, v.6, n.1, p.1-12, 2005.
MUGNAINI, R.; DAMACENO, R. J. P.; DIGIAMPIETRI, L. A.; MENA-CHALCO, J. P. Panorama da produção científica do Brasil além da indexação: uma análise exploratória da comunicação em periódicos. Transinformação, v.31, e190033, p.22-36, 2019.
NELSON, R. R. The Simple Economics of Basic Scientific Research. Journal of Political Economy, v. 67, n. 3, p.297–306, 1959. Disponível em: http://jstor.org/stable/1827448. Acesso em: 22 Jan. 2020.
PERLIN, M. S.; SANTOS, A.P; IMASATO, T.; BORESTEIN, D.; SILVA, S. The Brazilian scientific output published in journals: A study based on a large CV database. Journal of Informetrics, v. 11, n. 1, p. 18-31, 2017.
CORE TEAM. R: A Language and Environment for Statistical Computing. Vienna: R Foundation for Statistical Computing, 2020.
RODRIGUES, R. S.; QUARTIERO, E.; NEUBERT, P. Periódicos científicos brasileiros indexados na Web of Science e Scopus: estrutura editorial e elementos básicos. Informação & Sociedade, v. 25, n. 2, p.26 – 42, 2015. Disponível em: https://periodicos.ufpb.br/ojs/index.php/ies/article/view/117. Acesso em: 23 Jan. 2020.
SAS, S. STAT 9.3 User’s guide. Cary, New York: SAS Institute Inc, 2011.
SIDONE, O.J.G.; HADDAD, E.A.; MENA-CHALCO, J.P. A ciência nas regiões brasileiras: evolução da produção e das redes de colaboração científica, Transinformação, v. 28, n. 1, p. 15-32, 2016.
SOUZA, J. F. Captchas Negated by Python reQuests. CNPQ GitHub repositor; GitHub, 2018. Disponível em: https://github.com/josefson/CNPQ. Acessado em 24 Jan. 2020.
SOUZA R. F.; SABINO, W. GetLattes: Read and process data from Lattes currriculum platform. Zenodo, 2020.
TAGUE, J.; BEHESHTI, J.; REES-POTTER, L. The law of exponential growth: evidence, implications and forecasts. Library Trends, v.30, n.1, p.97 – 114, 1981.
SPERBERG-MCQUEEN, C. Extensible Markup Language 1.0. New York: World Wide Web Consortium, 2000. Disponível em http://www. w3. org/TR/2000/REC-xml-20001006, Acessado em: 22 Jan. 2020.
VAN RAAN, A. On growth, ageing, and fractal differentiation of science. Scientometrics, v. 47, n. 2, p. 347–362, 2000.
WILSDON, J. Knowledge, networks and nations: Global scientific collaboration in the 21st century. London: Royal Society Policy document, 2011.
ZHANG, L.; POWELL, J.W.; BAKER, D. P. Exponential growth and the shifting global center of gravity of science production, 1900–2011. Change: The Magazine of Higher Learning, v. 47, n. 4, p. 46-49, 2015.
ACEMOGLU, D.; AKCIGIT, U., ALP, H., BLOOM, N., KERR, W. Innovation, reallocation, and growth. American Economic Review, v. 108, n. 11, p. 3450-91, 2018.
BORNMANN, L.; MUTZ, R. Growth rates of modern science: A bibliometric analysis based on the number of publications and cited references. Journal of the Association for Information Science and Technology, v. 66, n. 11, p. 2215-2222, 2015.
BORNMANN, L.; WAGNER, C.; LEYDESDORFF, L. BRICS countries and scientific excellence: A bibliometric analysis of most frequently cited papers. Journal of the Association for Information Science and Technology, v. 66, n. 7, p. 1507-1513, 2015.
BRUSILOVSKIY, E. The piecewise regression model as a response modeling tool. Philadelphia: University of Pennsylvania, 2004.
MCZGEE, V.; CARLETON, W.T. Piecewise regression. Journal of the American Statistical Association, Issue 331, p. 1109–1124, 1970.
CONSELHO NACIONAL DE DESENVOLVIMENTO CIENTÍFICO E TECNOLÓGICO (CNPq). Termo de Adesão e de Condições de Uso Sistema de Currículos da Plataforma Lattes. Brasília: CNPq, 2020. Disponível em: https://wwws.cnpq.br/cvlattesweb/pkg_cv_estr.termo. Acessado em 25 Jan. de 2020.
CROSS, D.; THOMSON, S.; SINCLAIR, A. Research in Brazil: A Report for CAPES by Clarivative Analytics. São Paulo: Clarivative Analytics, 2017.
DE SOLLA PRICE, D. J. O desenvolvimento da ciência: análise histórica, filosófica, sociológica e econômica. Rio de Janeiro: Livros Técnicos e Científicos, 1976.
DE SOLLA PRICE, D. J. Little science, big science. New York: Columbia University, 1963.
DIAS, T. M. R.; MOITA, G. F. Um retrato da produção científica brasileira baseado em dados da Plataforma Lattes. Brazilian Journal of Information Science: research trends, v. 12, n. 4, p. 62-74, 2018.
DRORI, G. S.; MEYER, J.W.; RAMIREZ, O.F.; SCHOFER, E. Science in the modern world polity: Institutionalization and globalization. Palo Alto: Stanford University Press, 2003.
EGGHE, L.; RAO, R. Classification of growth models based on growth rates and its applications. Scientometrics, v. 25, n. 1, p. 5-46, 1992.
HAYNE, L. A.; WYSE, A. T. S. Econometric Analysis of Brazilian Scientific Production and Comparison with BRICS. Science, Technology and Society, v. 23, n. 1, p. 25-46, 2018.
KELLNER, A. W.A. Editors of Brazilian journals-a hard life that is getting harder! Anais da Academia Brasileira de Ciências, v. 89, n. 1, p. 1-2, 2017.
LANE, J. Let's make science metrics more scientific. Nature, v. 464, n. 7288, p. 488, 2010.
LERMAN, P. Fitting segmented regression models by grid search. Journal of the Royal Statistical Society: Series C, v. 29, n. 1, p. 77–84, 1980.
MINNITI, A.; VENTURINI, F. The long-run growth effects of R&D policy. Research Policy, v. 46, n. 1, p. 316-326, 2017
MITCHELL, R. Web scraping with Python: Collecting more data from the modern web. 2.ed. Newton: O’Reilly Media, 2018.
MUELLER, S.P.M. A publicação da ciência: áreas científicas e seus canais preferenciais. DataGramaZero: Revista de Ciência da Informação, v.6, n.1, p.1-12, 2005.
MUGNAINI, R.; DAMACENO, R. J. P.; DIGIAMPIETRI, L. A.; MENA-CHALCO, J. P. Panorama da produção científica do Brasil além da indexação: uma análise exploratória da comunicação em periódicos. Transinformação, v.31, e190033, p.22-36, 2019.
NELSON, R. R. The Simple Economics of Basic Scientific Research. Journal of Political Economy, v. 67, n. 3, p.297–306, 1959. Disponível em: http://jstor.org/stable/1827448. Acesso em: 22 Jan. 2020.
PERLIN, M. S.; SANTOS, A.P; IMASATO, T.; BORESTEIN, D.; SILVA, S. The Brazilian scientific output published in journals: A study based on a large CV database. Journal of Informetrics, v. 11, n. 1, p. 18-31, 2017.
CORE TEAM. R: A Language and Environment for Statistical Computing. Vienna: R Foundation for Statistical Computing, 2020.
RODRIGUES, R. S.; QUARTIERO, E.; NEUBERT, P. Periódicos científicos brasileiros indexados na Web of Science e Scopus: estrutura editorial e elementos básicos. Informação & Sociedade, v. 25, n. 2, p.26 – 42, 2015. Disponível em: https://periodicos.ufpb.br/ojs/index.php/ies/article/view/117. Acesso em: 23 Jan. 2020.
SAS, S. STAT 9.3 User’s guide. Cary, New York: SAS Institute Inc, 2011.
SIDONE, O.J.G.; HADDAD, E.A.; MENA-CHALCO, J.P. A ciência nas regiões brasileiras: evolução da produção e das redes de colaboração científica, Transinformação, v. 28, n. 1, p. 15-32, 2016.
SOUZA, J. F. Captchas Negated by Python reQuests. CNPQ GitHub repositor; GitHub, 2018. Disponível em: https://github.com/josefson/CNPQ. Acessado em 24 Jan. 2020.
SOUZA R. F.; SABINO, W. GetLattes: Read and process data from Lattes currriculum platform. Zenodo, 2020.
TAGUE, J.; BEHESHTI, J.; REES-POTTER, L. The law of exponential growth: evidence, implications and forecasts. Library Trends, v.30, n.1, p.97 – 114, 1981.
SPERBERG-MCQUEEN, C. Extensible Markup Language 1.0. New York: World Wide Web Consortium, 2000. Disponível em http://www. w3. org/TR/2000/REC-xml-20001006, Acessado em: 22 Jan. 2020.
VAN RAAN, A. On growth, ageing, and fractal differentiation of science. Scientometrics, v. 47, n. 2, p. 347–362, 2000.
WILSDON, J. Knowledge, networks and nations: Global scientific collaboration in the 21st century. London: Royal Society Policy document, 2011.
ZHANG, L.; POWELL, J.W.; BAKER, D. P. Exponential growth and the shifting global center of gravity of science production, 1900–2011. Change: The Magazine of Higher Learning, v. 47, n. 4, p. 46-49, 2015.
Downloads
Publicado
2021-03-31
Como Citar
Nascimento, D. S. A., Souza, R. F., Junior, J. J. da S., & Silva, L. R. da. (2021). Projeções exponenciais da ciência brasileira: modelos e análises quantitativas da produção científica nacional publicada nos últimos 30 anos. Informação & Informação, 26(1), 53–73. https://doi.org/10.5433/1981-8920.2021v26n1p53
Edição
Seção
Artigos
Licença
Copyright (c) 2021 Informação & Informação
Este trabalho está licenciado sob uma licença Creative Commons Attribution 4.0 International License.
A revista se reserva o direito de efetuar, nos originais, alterações de ordem normativa, ortográfica e gramatical, com vistas a manter o padrão culto da língua e a credibilidade do veículo. Respeitará, no entanto, o estilo de escrever dos autores. Alterações, correções ou sugestões de ordem conceitual serão encaminhadas aos autores, quando necessário.
O conteúdo dos textos e a citação e uso de imagens submetidas são de inteira responsabilidade dos autores.
Em todas as citações posteriores, deverá ser consignada a fonte original de publicação, no caso a Informação & Informação.
