Modeling the distribution of co-authorships by paper

dc.creatorRubén Urbizagástegui Alvarado
dc.creatorCristina Restrepo Arango
dc.date2011
dc.date.accessioned2022-10-12T20:10:21Z
dc.date.available2022-10-12T20:10:21Z
dc.identifierhttp://ru.iibi.unam.mx/jspui/handle/IIBI_UNAM/A164
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/4130023
dc.descriptionEste artículo explora la modelación del número de autores que colaboran en la publicación de un artículo. Con ese fin se analizaron la distribución geométrica, la distribución Poisson truncada, la distribución Poisson lognormal y la distribución Gauss Poisson inversa generalizada en la literatura producida sobre la Ley de Lotka desde 1922 hasta junio de 2010. Se encontró que la distribución Poisson lognormal estimó más cercanamente el valor total de los documentos observados seguida del modelo Poisson truncado, la distribución geométrica y finalmente el modelo Gauss Poisson inversa generalizada.
dc.formatapplication/pdf
dc.formattext/html
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad Nacional Autónoma de México. Centro Universitario de Investigaciones Bibliotecológicas
dc.relationinfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/10.22201/iibi.0187358xp.2011.53.27470 
dc.relationhttp://rev-ib.unam.mx/ib/index.php/ib/issue/view/2279
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
dc.sourceInvestigación Bibliotecológica: archivonomía, bibliotecología e información (0187-358x) vol. 25(53), 103-119 (2011).
dc.subjectLey de Lotka, Colaboración
dc.subjectDistribución geométrica
dc.subjectPoisson Lognormal
dc.subjectGauss Poisson Inverso Generalizado
dc.subjectPoisson Truncada
dc.subjectBibliometría
dc.subjectCienciometría
dc.subjectInfometría
dc.subjectinfo:eu-repo/classification/cti/4
dc.titleModelando la distribución del número de co-autores por artículo
dc.titleModeling the distribution of co-authorships by paper
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.coverageMX


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