Produtividade acadêmica e gênero na Unesp

Autores

  • Carlos Alberto Oliveira de Matos Instituto de Ciências e Engenharia - Itapeva - Unesp
  • Gabriel Alexandre Pio Faculdade de Engenharia e Ciências - Guaratinguetá - Unesp

Palavras-chave:

índice-h, mineração de texto, equidade, tamanho de efeito

Resumo

A governança 2021-2024 da Unesp, especialmente por meio da Vice-Reitoria, Pró-Reitoria de Pós-Graduação e Pesquisa, instituiu diversas premiações para professores, pesquisadores, técnicos administrativos, alunos de graduação, pós-graduação e pós-doutorado com o objetivo de reconhecer e valorizar o papel das mulheres na ciência. O prêmio, via de regra, enfatiza como critérios principais a relevância de pesquisas e produções científicas de alto impacto baseadas em publicações em periódicos relevantes. Este estudo teve como objetivo avaliar se existe efeito de gênero na produtividade científica por meio do índice H, que é um dos principais indicadores de produtividade científica. Dados de 16.753 mulheres e 14.022 homens foram selecionados e processados ​​com mineração de texto. O teste de Wilcoxon rejeitou H0 mas este resultado pode ter sido consequência do tamanho da amostra. Os resultados da Análise Exploratória de Dados e da simulação com técnicas de reamostragem utilizando este teste e sua versão agnóstica recomendam cautela em relação à decisão de rejeição. Por fim, dez coeficientes que quantificam o tamanho do efeito, ferramentas amplamente utilizadas na Psicologia, na Medicina e nas Ciências Sociais, concluíram que este efeito, quando existe, pode ser caracterizado como insignificante.

 

Referências

AGRESTI, A. Generalized odds ratios for ordinal data. Biometrics, JSTOR, p. 59–67, 1980.

ANUARIO Estatístico. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho 2022. São Paulo, 2022. v. 1(2001). Disponível em: ⟨https://ape.unesp.br/anuario/flip/⟩. Acesso em: 7 de janeiro de 2024.

BARTOLUCCI, A. A.; TENDERA, M.; HOWARD, G. Meta-analysis of multiple primary pre vention trials of cardiovascular events using aspirin. The American journal of cardiology, Elsevier, v. 107, n. 12, p. 1796–1801, 2011.

BORNMANN, L.; DANIEL, H.-D. What do we know about the h index? Journal of the Ame rican Society for Information Science and technology, Wiley Online Library, v. 58, n. 9, p.1381–1385, 2007.

BOVA, A. Nonparametric Methods for Two Independent Samples in R: A Set of Useful Functions (Tutorial). 2022. Disponível em: ⟨https://rpubs.com/abova/nptest⟩.

BRUNNER, E.; BATHKE, A. C.; KONIETSCHKE, F. Rank and pseudo-rank procedures for independent observations in factorial designs: Using R and SAS. [S.l.]: Springer, 2018.

COHEN, J. Things i have learned (so far). American Psychologist, American Psycho logical Association, Washington, v. 45, n. 12, p. 1304–1312, 1990. Disponível em: ⟨https://doi.org/10.1037/0003-066X.45.12.1304⟩. Acesso em: 7 de janeiro de 2024.

COHEN, J. Things i have learned (so far). In: KAZDIN, A. E. (Ed.). Methodological issues and strategies in clinical research. Washington: American Psychological Association, 1992. p.315–333. 765 pp. Disponível em: ⟨https://doi.org/10.1037/10109-028⟩.

COHEN, J. The earth is round (p < .05). American psychologist, American Psychological As sociation, v. 49, n. 12, p. 997, 1994.

COHEN, J. Statistical power analysis for the behavioral sciences. [S.l.]: Academic press, 2013.

COSCRATO, V.; IZBICKI, R.; STERN, R. B. Agnostic tests can control the type I and type II errors simultaneously. Brazilian Journal of Probability and Statistics, Brazilian Statistical Association, v. 34, n. 2, p. 230–250, 2020.

FREEMAN, L. C. Elementary applied statistics: for students in behavioral science. (No Title),

FUNDER, D. C.; OZER, D. J. Evaluating effect size in psychological research: Sense and nonsense. Advances in Methods and Practices in Psychological Science, Sage Publications Sage CA: Los Angeles, CA, v. 2, n. 2, p. 156–168, 2019.

GELMAN, A. Statistical Modeling, Causal Inference, and Social Science. 2009. ⟨https://statmodeling.stat.columbia.edu/2009/06/18/the sample size/⟩. Acesso em: 7 de janeiro de 2024.

GIGNAC, G. E.; SZODORAI, E. T. Effect size guidelines for individual differences researchers. Personality and individual differences, Elsevier, v. 102, p. 74–78, 2016.

GRISSOM, R. J.; KIM, J. J. Effect sizes for research: A broad practical approach. [S.l.]: La wrence Erlbaum Associates Publishers, 2005.

HIRSCH, J. E. An index to quantify an individual’s scientific research output. Proceedings of the National academy of Sciences, National Acad Sciences, v. 102, n. 46, p. 16569–16572, 2005.

KENDALL, M. G. A new measure of rank correlation. Biometrika, JSTOR, v. 30, n. 1/2, p. 81–93, 1938.

KING, B. M.; ROSOPA, P. J.; MINIUM, E. W. Statistical reasoning in the behavioral sciences. [S.l.]: John Wiley & Sons, 2018.

LOVAKOV, A.; AGADULLINA, E. R. Empirically derived guidelines for effect size interpreta tion in social psychology. European Journal of Social Psychology, Wiley Online Library, v. 51, n. 3, p. 485–504, 2021.

MCGRAW, K. O.; WONG, S. P. A common language effect size statistic. Psychological bulletin, American Psychological Association, v. 111, n. 2, p. 361, 1992.

NOETHER, G. E. Sample size determination for some common nonparametric tests. Journal of the American Statistical Association, Taylor & Francis, v. 82, n. 398, p. 645–647, 1987.

NOMES no Brasil. 2010. ⟨https://censo2010.ibge.gov.br/nomes/#/search⟩. Acesso em: 06 abr 2022.

R Core Team. R: A Language and Environment for Statistical Computing. Vienna, Austria, 2018. Disponível em: ⟨https://www.R-project.org/⟩.

SANTO, H. E.; DANIEL, F. Calcular e apresentar tamanhos do efeito em trabalhos científicos (1): as limitações do p< 0,05 na análise de diferenças de médias de dois grupos (calculating and reporting effect sizes on scientific papers (1): P< 0.05 limitations in the analysis of mean differences of two groups). Revista Portuguesa de Investigaçãao Comportamental e Social, v. 1, n. 1, p. 3–16, 2017.

SAWILOWSKY, S. S. New effect size rules of thumb. Journal of modern applied statistical methods, v. 8, n. 2, p. 26, 2009.

SCOPUS. 2023. ⟨https://www.scopus.com/search/form.uri?display=basic#basic⟩. Acesso em: 03 ago 2022.

TOMCZAK, M.; TOMCZAK, E. The need to report effect size estimates revisited. An overview of some recommended measures of effect size. Akademia Wychowania Fizycznego w Poznaniu, 2014.

TUKEY, J. W. et al. Exploratory data analysis. Reading, MA: Addison-Wesley, 1977. v. 2.

VARGHA, A.; DELANEY, H. D. A critique and improvement of the cl common language effect size statistics of mcgraw and wong. Journal of Educational and Behavioral Statistics, Sage Publications Sage CA: Los Angeles, CA, v. 25, n. 2, p. 101–132, 2000.

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Publicado

07-01-2024

Como Citar

Oliveira de Matos, C. A., & Pio, G. A. (2024). Produtividade acadêmica e gênero na Unesp. Sigmae, 12(3), 230–239. Recuperado de https://publicacoes.unifal-mg.edu.br/revistas/index.php/sigmae/article/view/2339