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Análisis cienciométrico de la producción y colaboración científica y tecnológica de dos universidades peruanas

<p>El rol de las universidades como instituciones formadoras, en la actualidad, gira en torno a la promoci&oacute;n de la actividad cient&iacute;fica y la investigaci&oacute;n, fuentes de innovaci&oacute;n tecnol&oacute;gica, etc. El objetivo principal de este estudio fue describir el comportamiento de la producci&oacute;n y colaboraci&oacute;n cient&iacute;fica y tecnol&oacute;gica de dos universidades peruanas (UNMSM y PUCP) entre 2011-2020. Esta investigaci&oacute;n se rigi&oacute; bajo un m&eacute;todo cienciom&eacute;trico, el cual permiti&oacute; alcanzar los objetivos se&ntilde;alados anteriormente. Para realizar el an&aacute;lisis de datos, se utilizaron el software Publish or Perish, VOSviewer y MS Excel.</p> <p>Dentro los principales hallazgos obtenidos, se identificaron un total de 2,934 art&iacute;culos y 42 patentes para la UNMSM y 2,112 art&iacute;culos y 60 patentes para la PUCP. Respecto a la producci&oacute;n cient&iacute;fica, en 2011 la diferencia era de 99 art&iacute;culos y en 2020, esta diferencia se ampli&oacute; a 188 art&iacute;culos. Asimismo, las tendencias de la producci&oacute;n cient&iacute;fica de ambas entidades tienden a ser positivas, sin embargo; la UNMSM se encuentra mejor posicionada que la PUCP. Respecto a la producci&oacute;n tecnol&oacute;gica, se evidenci&oacute; que el a&ntilde;o 2016, la PUCP alcanz&oacute; su pico m&aacute;ximo de publicaci&oacute;n de patentes con 14 documentos. Por su parte, la UNMSM alcanza dicho pico en el a&ntilde;o 2019, con 9 patentes.</p> <p>Se concluye que los indicadores referidos a la producci&oacute;n cient&iacute;fico-tecnol&oacute;gica de ambas universidades son positivos. Estos resultados deben ser tomados con cautela, ya que el presente estudio se limita a cuantificar la producci&oacute;n cient&iacute;fico-tecnol&oacute;gica, pero no aborda aspectos vinculados a la calidad y pertenencia de estas.</p>

ShareScore

28/100

Overall dataset sharing score

Score breakdown

These five areas show where the dataset supports — or may limit — practical reuse.

Stewardship
8
Harmonization
4
Access
16
Reuse readiness
0
Engagement
0

Topics