"Brazilian style science"— an analysis of the difference between Brazilian and international Computer Science departments and graduate programs using social networks analysis and bibliometrics (2017)
- Authors:
- Autor USP: DIGIAMPIETRI, LUCIANO ANTONIO - EACH
- Unidade: EACH
- DOI: 10.1007/s13278-017-0463-0
- Subjects: PÓS-GRADUAÇÃO; CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO; BIBLIOMETRIA; REDES SOCIAIS
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Social Network Analysis and Mining
- ISSN: 1869-5450
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 7, n. 1, p. 1-19, dec. 2017
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
LINDEN, Ricardo e BARBOSA, Lênin Ferreira e DIGIAMPIETRI, Luciano Antonio. "Brazilian style science"— an analysis of the difference between Brazilian and international Computer Science departments and graduate programs using social networks analysis and bibliometrics. Social Network Analysis and Mining, v. 7, n. 1, p. 1-19, 2017Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s13278-017-0463-0. Acesso em: 05 fev. 2026. -
APA
Linden, R., Barbosa, L. F., & Digiampietri, L. A. (2017). "Brazilian style science"— an analysis of the difference between Brazilian and international Computer Science departments and graduate programs using social networks analysis and bibliometrics. Social Network Analysis and Mining, 7( 1), 1-19. doi:10.1007/s13278-017-0463-0 -
NLM
Linden R, Barbosa LF, Digiampietri LA. "Brazilian style science"— an analysis of the difference between Brazilian and international Computer Science departments and graduate programs using social networks analysis and bibliometrics [Internet]. Social Network Analysis and Mining. 2017 ; 7( 1): 1-19.[citado 2026 fev. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s13278-017-0463-0 -
Vancouver
Linden R, Barbosa LF, Digiampietri LA. "Brazilian style science"— an analysis of the difference between Brazilian and international Computer Science departments and graduate programs using social networks analysis and bibliometrics [Internet]. Social Network Analysis and Mining. 2017 ; 7( 1): 1-19.[citado 2026 fev. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s13278-017-0463-0 - Improving researcher’s area of expertise identification using TF-IDF Characters N-grams
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Informações sobre o DOI: 10.1007/s13278-017-0463-0 (Fonte: oaDOI API)
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