Name: Measuring Scholarly Impact: Methods and Practice (en Inglés)
SKU: 58442069
Price: 98760.00 CLP
Availability: InStock
Author: Ding, Ying ; Rousseau, Ronald ; Wolfram, Dietmar
ISBN: 9783319348636

portada Measuring Scholarly Impact: Methods and Practice (en Inglés)

Measuring Scholarly Impact: Methods and Practice (en Inglés)

Formato

Libro Físico

Editorial

Springer

Autor

Ding, Ying ; Rousseau, Ronald ; Wolfram, Dietmar

Idioma

Inglés

N° páginas

346

Encuadernación

Tapa Blanda

Dimensiones

23.4x15.6x1.9 cm

Peso

0.51 kg.

ISBN13

9783319348636

Categorías

Investigación social y estadística
Medios de almacenamiento y dispositivos periféricos
Minería de datos («data mining»)
Recuperación de información
Administración del sistema

Measuring Scholarly Impact: Methods and Practice (en Inglés)

Ding, Ying ; Rousseau, Ronald ; Wolfram, Dietmar (Autor) · Springer · Tapa Blanda

Libro Nuevo Importado

Envío: 16 a 21 días háb.

$ 197.510$ 98.760

-50%

Costos de importación incluídos en el precio ✅

Libro Nuevo

Quedan más de 100 unidades

$ 98.760

Llega entre el 13 Oct y el 20 Oct a Santiago, Región Metropolitana. Seleccionar ubicación

Agregar a lista de deseos

Reseña del libro "Measuring Scholarly Impact: Methods and Practice (en Inglés)"

This book is an authoritative handbook of current topics, technologies and methodological approaches that may be used for the study of scholarly impact. The included methods cover a range of fields such as statistical sciences, scientific visualization, network analysis, text mining, and information retrieval. The techniques and tools enable researchers to investigate metric phenomena and to assess scholarly impact in new ways. Each chapter offers an introduction to the selected topic and outlines how the topic, technology or methodological approach may be applied to metrics-related research. Comprehensive and up-to-date, Measuring Scholarly Impact: Methods and Practice is designed for researchers and scholars interested in informetrics, scientometrics, and text mining. The hands-on perspective is also beneficial to advanced-level students in fields from computer science and statistics to information science.