Errores en los sistemas de información de gestión. Análisis cientométrico

Pub Date : 2022-11-21 DOI:10.33975/riuq.vol34ns4.1025
Lina María Castro-Benavides, Yudy Celmira Castro-Benavides, Johnny Alexander Tamayo-Arias
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Abstract

El propósito de este artículo es identificar errores relacionados con los sistemas de información de gestión a través de un análisis cienciométrico para divulgar la dinámica del tema de investigación a la comunidad académica. El estudio se realizó, entre 1971 y el 30 de enero de 2021, utilizando la base de datos Scopus y el software VOSviewer. Como resultado de la cadena de búsqueda "sistema de información de gestión" y "error*" o "errores" se obtuvieron 826 artículos científicos publicados. El mayor porcentaje de documentos publicados son artículos de congresos (53,3%) y artículos (39,7%). Los países más productivos son Estados Unidos y Austria (60% artículos) y las citas se centran en Estados Unidos (65%). El análisis cronológico reveló que la producción científica en el área mostró un aumento particular de 2006 a 2009. Las Notas de Lectura en Ciencias de la Computación. Lecture Notes in Artificial Intelligence y Lecture Notes in Bioinformatics fue la revista más productiva. El 32,7% de la literatura se publicó en el campo de las Ciencias de la Computación. Se identificaron 6 clústeres y se reconocieron 19 palabras clave relacionadas con errores o desaciertos. El análisis cienciométrico realizado permitió un análisis descriptivo e identificación de los países, revistas, palabras clave, patrocinadores, artículos más citados, agrupando los resultados facilitando la representación visual del estudio.
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管理信息系统中的错误。科学分析
本文的目的是通过科学计量分析来识别与管理信息系统相关的错误,以向学术界传播研究主题的动态。这项研究是在1971年至2021年1月30日期间使用Scopus数据库和VosViewer软件进行的。通过搜索“管理信息系统”和“错误*”或“错误”链,获得了826篇发表的科学文章。发表的论文比例最高的是大会文章(53.3%)和文章(39.7%)。生产力最高的国家是美国和奥地利(60%的文章),引文集中在美国(65%)。时间分析显示,从2006年到2009年,该地区的科学产出特别增加。计算机科学阅读笔记。《人工智能阅读笔记》和《生物信息学阅读笔记》是最具生产力的杂志。32.7%的文献发表在计算机科学领域。确定了6个集群,并识别了19个与错误或错误相关的关键词。进行的山达基分析允许对国家、杂志、关键词、赞助商、被引用最多的文章进行描述性分析和识别,通过促进研究的视觉呈现将结果分组。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
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