On predicting research grants productivity via machine learning (2022)
- Authors:
- USP affiliated authors: AMANCIO, DIEGO RAPHAEL - ICMC ; TOHALINO, JORGE ANDONI VALVERDE - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1016/j.joi.2022.101260
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; BIBLIOMETRIA; CIENTOMETRIA
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Journal of Informetrics
- ISSN: 1751-1577
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 16, n. 2, p. 1-14, May 2022
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
TOHALINO, Jorge Andoni Valverde e AMANCIO, Diego Raphael. On predicting research grants productivity via machine learning. Journal of Informetrics, v. 16, n. 2, p. 1-14, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.joi.2022.101260. Acesso em: 26 jan. 2026. -
APA
Tohalino, J. A. V., & Amancio, D. R. (2022). On predicting research grants productivity via machine learning. Journal of Informetrics, 16( 2), 1-14. doi:10.1016/j.joi.2022.101260 -
NLM
Tohalino JAV, Amancio DR. On predicting research grants productivity via machine learning [Internet]. Journal of Informetrics. 2022 ; 16( 2): 1-14.[citado 2026 jan. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.joi.2022.101260 -
Vancouver
Tohalino JAV, Amancio DR. On predicting research grants productivity via machine learning [Internet]. Journal of Informetrics. 2022 ; 16( 2): 1-14.[citado 2026 jan. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.joi.2022.101260 - Using citation networks to evaluate the impact of text length on keyword extraction
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- A perspective on the advancement of natural language processing tasks via topological analysis of complex networks: comment on "Approaching human language with complex networks" by Cong and Liu. [Carta]
- Extractive multi-document summarization using multilayer networks
- Probing the topological properties of complex networks modeling short written texts
- Network analysis of named entity co-occurrences in written texts
Informações sobre o DOI: 10.1016/j.joi.2022.101260 (Fonte: oaDOI API)
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