Benford's Law and articles of scientific journals: comparison of JCR(A (R)) and Scopus data

Benford's Law is a logarithmic probability distribution function used to predict the distribution of the first significant digits in numerical data. This paper presents the results of a study of the distribution of the first significant digits of the number of articles published of journals indexed in the JCR(A (R)) Sciences and Social Sciences Editions from 2007 to 2011. the data of these journals were also analyzed by the country of origin and the journal's category. Results considering the number of articles published informed by Scopus are also presented. Comparing the results we observe that there is a significant difference in the data informed in the two databases.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)INPE, Natl Inst Space Res, BR-12227010 Sao Jose Dos Campos, SP, BrazilUniversidade Federal de São Paulo, UNIFESP, BR-12231280 Sao Jose Dos Campos, SP, BrazilITA, Aeronaut Inst Technol, BR-12228900 Sao Jose Dos Campos, SP, BrazilUniversidade Federal de São Paulo, UNIFESP, BR-12231280 Sao Jose Dos Campos, SP, BrazilWeb of Scienc

Profile of CNPq productivity research fellows in the Chemistry area based on the Lattes Platform

The Lattes Platform, an information system maintained by the Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq), is the main source of information on Brazilian researchers. This paper presents a scientific output profile of the CNPq Productivity Research Fellows in the Chemistry area based on the information extracted automatically from Lattes curricula in the 2002-2011 period using the language LattesMiner. This paper also provides a comparison with the results of Santos et al. (2010). The findings confirmed that the majority of the researchers are male (67.9%), classified as category 2 (63.2%) and working in the Southeast region (60.7%).Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais Laboratório de Computação AplicadaUniversidade Federal de São Paulo (UNIFESP) Instituto de Ciência e TecnologiaInstituto Tecnológico da Aeronáutica Divisão de Ciência da ComputaçãoUNIFESP, Instituto de Ciência e TecnologiaSciEL

Simplified methods for the minimization of open stacks problem.

Este trabalho apresenta dois m?todos para a solu??o do Problema de Minimiza??o de Pilhas Abertas (ou MOSP, de Minimization of Open Stacks Problem), um problema de sequenciamento de padr?es oriundo do contexto de produ??o de pe?as, cuja aplica??o industrial ? direta. O primeiro ? relativo a uma heur?stica baseada em teoria de grafos e crit?rios gulosos, enquanto o segundo ? relativo a um m?todo de programa??o din?mica. Os resultados do experimento realizado comprovam a efic?cia das simplifica??es propostas quando comparadas com os m?todos da literatura.This paper presents two methods for solving the minimization of open stack problem (MOSP), a pattern sequencing problem found in production systems with direct industrial application. The first method refers to a heuristic based on graph theory and greedy criteria, while the second refers to the dynamic programming method. The results show the effectiveness of the proposed simplifications compared to the methods reported in the literature

A PageRank-based heuristic for the minimization of open stacks problem.

The minimization of open stacks problem (MOSP) aims to determine the ideal production sequence to optimize the occupation of physical space in manufacturing settings. Most of current methods for solving the MOSP were not designed to work with large instances, precluding their use in specific cases of similar modeling problems. We therefore propose a PageRank-based heuristic to solve large instances modeled in graphs. In computational experiments, both data from the literature and new datasets up to 25 times fold larger in input size than current datasets, totaling 1330 instances, were analyzed to compare the proposed heuristic with state-of-the-art methods. The results showed the competitiveness of the proposed heuristic in terms of quality, as it found optimal solutions in several cases, and in terms of shorter run times compared with the fastest available method. Furthermore, based on specific graph densities, we found that the difference in the value of solutions between methods was small, thus justifying the use of the fastest method. The proposed heuristic is scalable and is more affected by graph density than by size

Compra de material bibliográfico: seleção otimizada.

Visando solucionar problemas decorrentes da seleção manual de material bibliográfico para a aquisição pela Biblioteca Central CTA/ITA, propõe-se um sistema computacional, cujo processo de seleção é feito de maneira automática. O sistema sugerido irá resolver, entre outros problemas, o de minimização do tempo de processamento de dados para a aquisição, o da seleção, levando em conta as gradações de preferências e a maximização no uso das verbas disponibilizadas para a compra de material bibliográfico. O primeiro problema é solucionado pela implementação de uma base de dados amigável, enquanto os outros dois pelo uso de técnicas de programação matemática, mais especificamente, o modelo de programação linear inteira

Um algoritmo polinomial para o problema de empacotamento de contêineres com estabillidade estática da carga

O objetivo deste artigo é apresentar um algoritmo polinomial na quantidade de recursos computacionais utilizados, que encontre boas soluções para o problema de empacotamento de bins tridimensionais; tendo como maior contribuição, considerações sobre a estabilidade estática da carga. Os critérios para o empacotamento estável dos itens dentro dos bins são apresentados com detalhes. O procedimento para o preenchimento dos itens dentro dos bins utiliza o bem conhecido princípio da alocação em pontos de cantos. O problema é NP-difícil no sentido forte e extremamente difícil de ser resolvido na prática. Apresenta-se grande quantidade de experimentos computacionais para problemas com até 90 itens (com e sem estabilidade estática) e os resultados são comparados com aqueles obtidos da literatura

MAPEAMENTO DA PRODUÇÃO CIENTÍFICA DA UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO DE JANEIRO NA WEB OF SCIENCE

A Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ) foi uma das primeiras instituições de ensino superior no Brasil. Criada em 1920, a UFRJ é hoje a maior universidade federal no país e um dos centros de excelência em ensino e pesquisa na América Latina. Assim como outras grandes universidades, a partir da década de 60, a UFRJ inicia seu efetivo envolvimento com a pesquisa e com a pós-graduação. Atualmente, a instituição conta com 120 programas de pós-graduação (mestrado, doutorado e mestrado profissional) que contemplam todas as áreas do conhecimento. O mapeamento da produção científica de uma instituição permite contar parte de sua própria história, assim como pode indicar o perfil de colaboração científica dos seus pesquisadores. Conhecer o perfil de uma instituição também permite definir estratégias de atuação e indicar tendências das pesquisas que estão sendo realizadas. Assim, neste trabalho mapeamos a produção científica de autores vinculados à Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ) a partir de informações das publicações (todos os tipos) indexadas na Web of Science. Este estudo utiliza indicadores bibliométricos baseados em coautoria e citações, incluindo distribuição geográfica da autoria, análise dos periódicos, categorias e palavras-chave mais utilizadas. A UFRJ possui 53.226 publicações indexadas na Web of Science, sendo que o primeiro artigo foi publicado em 1966, de acordo com os dados dessa base. A Web of Science é uma base de dados multidisciplinar conhecida pela comunidade científica pela sua abrangência e tradição em estudos bibliométricos. Nessa base, a UFRJ está na terceira posição entre as instituições brasileiras mais produtivas, representando 6,93% de toda a produção científica brasileira (768.274 publicações) indexada na Web of Science. Ao longo desses mais de 50 anos, os autores vinculados à UFRJ colaboraram com pesquisadores de mais de 150 países diferentes, o que indica a inserção de sua pesquisa no cenário mundial. Também foi feita uma análise temporal considerando apenas os artigos publicados em periódicos indexados na Web of Science. Para isso, foi considerado um período de 15 anos (2001 a 2015), divididos em 5 triênios (2001 a 2003, 2004 a 2006, 2007 a 2009, 2010 a 2012 e 2013 a 2015). PALAVRAS-CHAVE: Mapeamento; Produção Científica; Web of Science; Universidade Federal do Rio de Janeir