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La Ingeniería del Conocimiento y la Cartografía de la Información son disciplinas científicas recientes y en constante desarrollo, en las que convergen las Matemáticas, la Lingüística, la ...

La Ingeniería del Conocimiento y la Cartografía de la Información son disciplinas científicas recientes y en constante desarrollo, en las que convergen las Matemáticas, la Lingüística, la Informática y la Visualización de la información. Enfocadas a la creación y visualización de nuevo conocimiento a partir de la información contenida en las bases de datos documentales, tienen un enorme y novedoso campo de aplicación en Gestión del Conocimiento, en Inteligencia Competitiva, en Evaluación de la Ciencia y la Técnica y en Política Científica y Tecnológica.
En esta tesis doctoral se realiza el "Análisis Estratégico de la Investigación Española sobre Áreas Protegidas" realizada en un periodo reciente de veinticinco años (1981-2005). Para ello se han estudiado dos grandes conjuntos documentales: uno internacional o de visibilidad internacional, los artículos científicos indexados en la Web of Science, y otro nacional o de visibilidad nacional, los artículos indexados en las bases de datos españolas del Instituto de Estudios Documentales sobre Ciencia y Tecnología, IEDCYT, (ICYT, ISOC e IME).
El empleo conjunto de técnicas KDD (Knowledge Discovery Databases), de análisis estratégico, de análisis de redes, de trazado de grafos y de cartografía, ha permitido crear y visualizar nuevo conocimiento, de carácter estratégico, sobre la Investigación Española en Áreas Protegidas. Los mapas obtenidos, denominados Mapas de Conocimiento Estratégico de las Redes Tecnocientíficas (Mapas CERT), son en sí mismos la imagen visual, uno de los productos de esta investigación; no obstante detrás de ellos existe, por un lado, un novedoso desarrollo de Ingeniería del Conocimiento (el "Método del Centroide de la Red Tecnocientífica y de la Centralidad Nodal") y, por otro lado, un "Método Gráfico de Visualización de las Subredes Estratégicas y de las Áreas Estratégicas de Investigación" mediante el empleo del Sistema de Conocimiento Copalred®, del software de análisis de redes Pajek® y del Sistema de Información Geográfica ArcView®.
El análisis VECT de las dos redes tecnocientíficas, la Red Internacional Web of Science y la Red Nacional IEDCYT, ha permitido conocer cuáles son sus subredes estratégicas y sus áreas estratégicas de investigación. Este nuevo conocimiento, de interés para la Toma de Decisiones en Política Científica y Tecnológica, ha sido descrito, diseccionado (en palabras clave, investigadores y revistas), evaluado y cartografiado. Para ello se han desarrollado los conceptos de "Centroide del Grafo de Mínima Energía de la Red" y de "Centralidad Nodal"; se ha implementado un nuevo método gráfico de análisis estructural y estratégico de las redes y de las subredes de investigación; se han obtenido nuevos parámetros de los términos y de las subredes: centralidad normalizada (CVECT), densidad normalizada (DVECT), e importancia absoluta (zVECT); y se han construido los diagramas estratégicos de las redes. Además se han elaborado los rankings de importancia estratégica (IVECT) de los términos (palabras clave, autores y revistas) y de las subredes de investigación y, para finalizar, se ha desarrollado una novedosa técnica de Cartografía del Conocimiento mediante "Mapas de Conocimiento Estratégico de las Redes Tecnocientíficas (Mapas CERT)": mapas cartográficos 2D, imágenes 3D y "Mapas de Importancia Estratégica (Mapas IVECT)"

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Tesis_doctoral_Jose_Pino_Diaz. Tesis_doctoral_Jose_Pino_Diaz. Presentation Transcript

  • “Análisis estratégico de la investigación sobre áreas protegidas en España: ingeniería y cartografía del conocimiento” Tesis DoctoralAutor: José Pino DíazDirectores de Tesis: Dr. Evaristo Jiménez Contreras, Dra. Rosario RuízBaños, Dr. Rafael Bailón Moreno.Programa de Doctorado: Información Científica: Tratamiento, Acceso yEvaluación (910 99 3). Universidad de Granada.
  • Objetivo de la InvestigaciónLa finalidad de esta Tesis Doctoral es analizarestratégicamente, describir y cartografiar laInvestigación sobre Áreas Naturales Protegidasrealizada durante un cuarto de siglo (1981/2005) ennuestro país, empleando técnicas propias de Gestión,Ingeniería y Cartografía del Conocimiento, deInteligencia Competitiva y, especialmente, deVigilancia Estratégica, Científica y Tecnológica.
  • Se quiere conocer (1)• ¿Cuales son las redes, nacional e internacional, de la “Investigación sobre Áreas Protegidas en España”, (IAPE)?• ¿Cuales son las subredes estratégicas de la IAPE?• ¿Cual es la importancia estratégica de cada una de las subredes de la IAPE?• ¿Cómo son los diagrama estratégicos de las redes de la IAPE.• ¿Cuales han sido sus dinámicas a lo largo del periodo estudiado?• ¿Como son los grafos y mapas de las redes y las subredes de la IADE?
  • Se quiere conocer (2)• ¿Cual es la cartografía espacial de este nuevo conocimiento estratégico?• ¿Qué posición estratégica ocupan los nodos (palabras clave, investigadores y revistas) en un ranking único y conjunto del dominio documental estudiado?• ¿Es posible trasladar el análisis estratégico del dominio documental a un mapa “estratégico” fácilmente comprensible por el profano?
  • IntroducciónFuentes conceptuales
  • Conocimiento Científico y Tecnológico Teoría Actor-Red • Filosofía de las Ciencias (Michel Serres) • Sociología del Conocimiento (David Bloor) • Sociología de la Ciencia y de la Técnica (Michel Callon, Bruno Latour) • Sociología de la Traducción • Sociología de las Asociaciones • Teoría Actor-Red (M. Callon, J.P. Courtial, B. Latour, etc.)“ en la construcción social de un hecho científico intervienen entidades humanas y nohumanas y el proceso continuo de transformación o traducción de las relacionesestablecidas entre tales entidades da como resultado una red en continuo cambio ”
  • Teoría Actor-RedEl desarrollo en los años ochenta de laSociología de las Ciencias y Técnicas,Sociología de la Traducción o Sociologíade las Asociaciones por Michel Callon yBruno Latour (Centre de Sociologie del’Innovation, Paris) a partir de recursosconceptuales, entre otros, de Michel Serres(Filosofía de las Ciencias) y de David Bloor(Sociología del Conocimiento), tiene suexponente en la Teoría Actor-Red (ANT eninglés), según la cual en la construcciónsocial de un hecho científico intervienenentidades humanas y no humanas y elproceso continuo de transformación otraducción de las relaciones establecidasentre tales entidades da como resultadouna red en continuo cambio; entendida éstacomo una malla formada por nudos(actores) enlazados entre sí (relaciones queestablecen entre ellos).
  • Redes TecnocientíficasSe emplea el concepto de “red tecnocientífica” tal como fue planteadopor Latour en 1983, es decir como la forma abreviada de “red de cienciay tecnología”La Teoría Actor-Red es útil para describir las complejas relaciones que seestablecen en las redes de la Ciencia y Tecnología, así como las de laTecnociencia (Echevarría y González, 2009), entendida ésta como unamodalidad de la actividad científica y tecnológica fruto de la hibridaciónentre Ciencia y Tecnología.Así cualquier red de la Tecnociencia (Latour, 1983) está formada por unconjunto de actores y un conjunto de relaciones establecidas entre ellosen un periodo temporal concreto. Con el tiempo los actores y lasrelaciones cambian y dan lugar a nuevas redes y así se suceden unos aotros a lo largo del periodo de análisis. Esta teoría también llamadaSociología de la Traducción (entendida traducción como conversión,transformación, variación o cambio), estudia los cambios que se producenen las redes de conocimiento tecnocientífico.
  • Análisis EstratégicoEl Análisis Estratégico consiste en esencia en la identificación ytipificación de los actores y las relaciones fuertes; se trata de una“reducción de la complejidad conservando lo fundamental”.La Vigilancia Estratégica Científica y Tecnológica es el conjunto detareas que buscan “proporcionar buena información a la persona idóneaen el momento adecuado” y en el lugar adecuado; buena informaciónsobre el entorno científico y tecnológico de la organización.La Planificación Estratégica es el “principal instrumento para la gestiónde una organización a corto plazo, 2 ó 3 años”; es una herramienta para lamejora continua y la innovación en la organización.
  • Análisis Estratégico de Redes Tecnocientíficas Evaluación de Redes Tecnocientíficas
  • Ingeniería y Cartografía del Conocimiento y Toma de Decisiones Toma de DecisionesCartografía del Conocimiento (Visualización del nuevo conocimiento) Ingeniería del Conocimiento(Creación de nuevo conocimiento, KDD) Informetría, Cienciometría (Estudios cuantitativos) Bases Bibliográficas Fuentes de datos
  • Ingeniería y Cartografía del Conocimiento INGENIERÍA YCARTOGRAFÍA DEL CONOCIMIENTO VISUALIZACIÓN DE LA INFORMACIÓNIngeniería del conocimiento (Knowledgwe engineering): “Ingeniería que tienepor objetivo la creación de indicadores, métodos e instrumentos - (sistemas deconocimiento) - de naturaleza matemática, informática y lingüística, para elanálisis y la representación cartográfica de la información científica y técnica -(cartografía del conocimiento)”. (POLANCO, 1996).
  • Sistemas de Conocimiento Bases de datos Recursos terminológicos 1 2 3 4 CORPUS BIBLIOMETRIA INDIZACION INFOMETRIA Interrogación Estadísticas Manual o Clasificación y y Datos descriptivas Automática Cartografía Proyecto Acceso e identificación Navigador – Interface usuarioEsquema del Sistema de Conocimiento Stanalist (Polanco, 2006). El módulo“Infometría” de Stanalist es un sistema de clasificación automática basadoen dos programas alternativos, Neurodoc y Sdoc. Tomado de:http://www.cincel.cl/documentos/Recursos/STANALYST2006.ppt
  • Creación de nuevo conocimiento a partir debases de datos bibliográficas (Knowledge Discovery in Databases, KDD)
  • Minería de datos (Data mining, DM)La Minería de Datos es la extracción dirigida de la información existente en lasbases de datos con el fin de descubrir patrones, relaciones o asociaciones paragenerar nuevo conocimiento.Algunos tipos de DM: - Web mining - Web content mining (minería de contenido web) - Web structure mining (minería de estructura web) - Web usage mining (minería de uso web) - Text mining (minería de datos textuales) - Spatial data mining (minería de datos espaciales)
  • Análisis de Palabras Asociadas Co-Word Analysis (1)• El investigador transmite conocimiento tácito en los textos; éstos se constituyen en conocimiento explícito. Este nuevo conocimiento se analiza mediante métodos matemáticos, informáticos y lingüísticos, entre ellos el método del análisis de palabras asociadas o co-word analysis.• Se utiliza para estudiar la estructura y la dinámica del conocimiento en un dominio documental concreto.• Puede ser empleado a modo retrospectivo, “a tiempo real” o de forma prospectiva.• Se basa en dos teorías sociológicas: la Teoría Actor-Red y la Teoría de la Traducción.• Es un Índice Relacional de 2ª generación en Evaluación de la Ciencia• Método de Knowledge Discovery in Databases (KDD)• Se utiliza para estudiar las Redes Tecnocientíficas.
  • Análisis de Palabras Asociadas (2)Creación de nuevo conocimiento a partir de bases de datos bibliográficas.El Análisis de Palabras Asociadas es una técnica KDD por la cual secrea nuevo conocimiento a partir de bases de datos bibliográficas.En esta técnica la fase de Data Mining (DM) se denomina Text Mining(TM).
  • Análisis de Palabras Asociadas (3)• Matriz de coocurrencias o matriz de adyacencia. Matriz simétrica que muestra en los puntos de corte entre filas y columnas, cij, las coocurrencias de los valores que encabezan cada fila i y cada columna j.• Índice de equivalencia o de asociación entre las palabras i y j. donde: eij.- Indice de equivalencia o de asociación entre las palabras i y j Cij.- Co-ocurrencia de las palabras i y j Ci.- Ocurrencia de la palabra i Cj.- Ocurrencia de la palabra j. Los valores de eij oscilan entre 0 y 1. Cuando dos palabras no aparecen nunca juntas, su coocurrencia es nula, el índice de equivalencia vale cero. Este índice es independiente del tamaño de la muestra.
  • Análisis de Palabras Asociadas (4)• Matriz de enlaces o matriz normalizada. Matriz que se obtiene de normalizar la matriz de adyacencia mediante el índice de equivalencia Al normalizar la matriz de adyacencia se consigue visualizar mejor los enlaces entre las palabras clave, los investigadores y/o las revistas, ya que éstos no quedan enmascarados por los diferentes valores de ocurrencia de cada uno de ellos; así los enlaces fuertes, de valores igual a 1 o próximos a la unidad, son el exponente de uniones estrechas (pares de palabras clave que aparecen juntas en los artículos científicos, pares de investigadores que colaboran muy estrechamente, palabra clave e investigador que se repiten en los artículos científicos, palabra clave, revista e investigador que coinciden a menudo, etc.)
  • Campos del Análisis de Palabras Asociadas; registro WoS"<Default>","1060","Robbins, M. M.//Bermejo, M.//Cipolletta, C.//Magliocca, F.//Parnell, R. J.//Stokes,E.","","","Social Structure and Life-History Patterns in Western Gorillas (Gorilla Gorilla Gorilla)","","","","","","AmericanJournal of Primatology","","","","","","","","","","Oct 2004","","64","","2","145-159","","","","","","","","","","English","","Robbins, Mm, Max Planck Inst Evolut Anthropol, Deutsch Pl 6, D-04103 Leipzig,Germany.robbins@eva.mpg.de","ISI:000225075500002","","0275-2565","","Document Type: ArticleResearch Address:Max Planck Inst Evolut Anthropol, D-04103 Leipzig, Germany. Univ Barcelona, Fac Biol, Dept Zool, E-08007 Barcelona,Spain. World Wide Fund Nat Int, Bangui, Cent Afr Republ. UMR 6552, Paimpont, France. Wildlife Conservat Soc, Bronx,NY USA. Univ Stirling, Dept Psychol, Stirling FK9 4LA, Scotland.Cited Reference Count: 81Times Cited: 14Publisher: Wiley-LissPublisher City: HobokenPublisher Address: Div JohnWiley & Sons Inc, 111 River St, Hoboken, Nj 07030 Usa29-Character Source Title Abbreviation: Amer J PrimatolISOSource Title Abbreviation: Am. J. Primatol.Discipline Data: ZoologyISI Document Solutions: 870RL","Life-history traits and ecological conditions have an importantinfluence on primate social systems. Most of what we know about the life-history patterns and social structure of gorillascomes from studies of eastern gorillas (Gorilla beringei sp.), which live under dramatically different ecological conditionscompared to western gorillas (Gorilla gorilla sp.). In this paper we present new data on western gorilla social structureand life histories from four study sites, and make comparisons with eastern gorilla populations. Data were obtained fromtwo study sites with gorilla groups undergoing the habituation process (Lossi, Democratic Republic of Congo; and BaiHokou, Central African Republic) and two bai studies (Maya Nord and Mbeli Bai, Republic of Congo). The size andstructure of these groups were similar to those seen in eastern gorillas. However, differences in the occurrence ofvarious group transitions (group formations, changes between one-male and multimale composition, and groupdISIntegrations) exist, and western gorillas notably exhibit much higher rates of male emigration and correspondinglyfewer multimale groups compared to mountain gorillas. Certain phenomena have been observed only rarely, includingpredation by leopards. The preliminary data show no significant differences in birth rates between western gorillas andmountain gorillas. The ecological variability across gorilla habitats likely explains the flexibility in the social system ofgorillas, but we need more information on the social relationships and ecology of western gorillas to elucidate the causesfor the similarities and differences between western and eastern gorillas on the levels of individuals, social groups, andpopulation dynamics. (C) 2004 Wiley-Liss, Inc.","","Gorilla/ Western Gorilla/ Social Structure/ Life-History Patterns/Impenetrable National-Park/ Virunga Mountain Gorillas/ Lowland Gorillas/ Reproductive Success/ Population-Structure/ Female Transfer/ Ecology/ Chimpanzees/ Evolution/ Primates"
  • Campos del Análisis de Palabras Asociadas; registro IEDCYT"<Default>","5300","Jimqnez-Valverde, A.//MartÆn Cano, J.//Munguira, M.L.","","","Patrones de diversidad de lafauna de mariposas del Parque Nacional de Caba±eros y su entorno (Ciudad Real, Espa±a central) (Lepidoptera,Papilionoidea; Hesperioidea)","","","","","","Animal biodiversity andconservation","","","","","","","","","","2004","","27","","2","15-24","","","","","","","","","","","","Univ. Auton. Madrid Dep.Biol., Madrid, Espa±a; Mus. Nac. Cienc. Nat. [CSIC] Dep. Biodiv. Biol. Evol., Madrid,Espa±a","http://www.bcn.es/museuciencies_fitxers/imatges/FitxerContingut2069.pdf","","","1578-665X","","Se estudia lariqueza en especies de mariposas y la composici£n faunÆstica en seis parcelas representativas de distintos usos delmonte mediterrbneo y con distinto valor de diversidad ambiental, en el Parque Nacional de Caba±eros y su entorno(Ciudad Real, Espa±a central). La parcela representativa del bosque mediterrbneo resulta ser la mbs rica enmariposas y presenta una composici£n faunÆstica que la diferencia claramente del resto de parcelas con mayor gradode antropizaci£n. La parcela representativa de la plantaci£n de conÆferas es la mbs pobre en cuanto a n—mero deespecies e individuos, y su composici£n faunÆstica la asemejan a las parcelas mbs hostiles para las mariposas, comoson las parcelas con dominancia de zonas para pastos y agrÆcolas. Por ello, se recalca la necesidad de crearespacios aclarados para mejorar estas masas arb£reas y hacerlas mbs atractivas para la fauna lepidopterol£gica. Sepone en relevancia la importancia de la diversidad ambiental en los hbbitats antropizados y la necesidad de unagesti£n y conservaci£n adecuadas de zonas boscosas de cara a mantener la biodiversidadlepidopterol£gica.","","Insecta/ Lepidoptera/ Papilionoidea/ Hesperioidea/ FaunÆstica/ Riqueza biol£gica/ Factorantr£pico/ Aclareo/ Conservaci£n de especies"
  • Geometría Euclídea. Coordenadas cartesianasSistema de coordenadas cartesianasLas coordenadas de un punto cualquiera vienen dadas por lasproyecciones sobre cada uno de los ejes del segmento entre el origen y elpunto.
  • Espacio Euclídeo. Distancia euclídeaLa distancia entre dos puntos cualesquiera de un espacio euclídeoviene dada por la expresión:dAB = distancia euclídea(xa, ya) = coordenadas del punto A(xb, yb) = coordenadas del punto B
  • Baricentro e isobaricentroSean A1,... An n puntos, y m1,... mn n masas de dichos puntos.Entonces el baricentro de los ( Ai, mi ) es el punto G definido comosigue:Esta definición depende del punto O, que puede ser cualquiera. Si setoma el origen del plano o del espacio, se obtiene las coordenadasdel baricentro, como promedio ponderado por los mi, de lascoordenadas de los puntos Ai:Un isobaricentro (iso: mismo) es un baricentro con todas lasmasas iguales entre sí; es usual en tal caso tomarlas iguales a 1. Sino se precisan las masas, el baricentro es por defecto el isobaricentro.
  • Propiedades del IsobaricentroEl isobaricentro es el baricentro cuando mi = 0.El baricentro, G, respecto al origen del plano, O:Si se hace coincidir el origen del plano con el isobaricentro,resulta que: 1. “La suma de todos los vectores, GAi, con origen en elisobaricentro es nula”.2. “La distancia media D = ∑DGAi N
  • Teoría de Grafos (1)GrafosUn grafo es un conjunto, no vacío, de objetos llamados vértices (onodos) y una selección de pares de vértices, llamados aristas (edgesen inglés) que pueden ser orientados o no. Típicamente, un grafo serepresenta mediante una serie de puntos (los vértices) conectados porlíneas (las aristas).Grafos conexos y no conexosUn grafo es conexo si cada par de vértices está conectado por uncamino; es decir, si para cualquier par de vértices (a, b), existe al menosun camino posible desde a hacia b.
  • Teoría de Grafos (2)Distancia geodésicaLa distancia geodésica es el número de relaciones (aristas) en elcamino más corto de un actor (vértice) a otro.
  • Teoría de Grafos (3)Trazado de grafos. Algoritmos dirigidos por fuerzas.Dentro de las familias de algoritmos desarrollados para trazar los grafos existe el grupode los algoritmos dirigidos por fuerzas.Los algoritmos dirigidos por fuerzas modelizan el grafo como un sistema físico y buscan elequilibrio de ese sistema. Los algorimos más importantes de este grupo son (Aiello &Silveira, 2004): • SE, Spring Embedder, (Eades,1984). • FR, (Fruchterman y Reingold, 1991). • GEM, (Frick et al., 1995). • SM, (Sugiyama y Misue, 1995). • KK, (Kamada y Kawai, 1989). • DH, (Davidson y Harel, 1996). Ejemplo de funcionamiento de los algoritmos de los modelos dirigidos por fuerzas. Tomada de http://www-ma2.upc.edu/rsilveira/pubs/MScThesis.pdf
  • Teoría de Grafos (4)El algoritmo de Trazado de Grafos de Kamada y Kawai (KK) (1)Este algoritmo fue desarrollado por Kamada y Kawai (en adelante algoritmo KK). Kamada y Kawai proponen un modeloen el que hay un único tipo de fuerzas, que pueden ser vistas como resortes que conectan entre sí a todos los vértices.Los resortes obedecen a la ley de Hooke (fuerzas lineales) y cada resorte tiene una longitud ideal y una rigidez distinta.Uno de los aportes más importantes y originales de KK es que la distancia ideal de cada resorte es proporcional a ladistancia geodésica entre los correspondientes vértices en la red. La distancia geodésica se refiere al número mínimo deenlaces entre dos vértices. Por lo tanto, el algoritmo KK es esencialmente un escalamiento multidimensional asociado ala matriz de distancias geodésicas. KK trabaja directamente con la energía del sistema, y busca un estado deenergía mínima es decir, una posición para los vértices del grafo en la cual la energía sea localmente mínima.Hay un único tipo de fuerzas definido, que son resortes entre todo par de vértices u y v . Los mismos tienen una rigidez ylongitud ideal determinada y producen el efecto de atraer a los vértices cuando el resorte está estirado, y repelerloscuando está comprimido. La fuerza que se usa para modelar el resorte entre u y es la siguiente: es la distancia euclídea entre u y v es la distancia geodésica entre u y v es un parámetro de rigidez del resorte, que es más fuerte para vértices cuya distancia geodésica es menor y decrece a medida que su distancia geodésica aumenta constante S
  • Teoría de Grafos (5)El algoritmo de Trazado de Grafos de Kamada y Kawai (KK) (2)El algoritmo no trabaja con las fuerzas directamente, sino con la energía potencial del sistema (que es la integral deestas fuerzas), cuya expresión es: Así, la energía total del sistema es:De esta manera, el algoritmo busca la minimización de esa energía, a partir de las posiciones inicialesde los vértices:Además, la manera de llegar a este mínimo local de la energía es mucho más intensiva en cómputo que en losalgoritmos anteriores, ya que se busca un trazado mediante una técnica numérica donde las derivadas parciales delos argumentos de la función de energía que se minimiza se anulen.
  • Teoría de Grafos (6) Aplicación del algoritmo de Trazado de Grafos de Kamada y Kawai (KK) (3)El algoritmo KK tiende a igualar en el plano euclídeo (el plano de trazado de la red) las distancias entre los vérticescon sus distancias geodésicas; como resultado, “los vértices similares se acercan y los diferentes se alejan”.Los vértices similares aparecen cercanos constituyendo agrupaciones y las agrupaciones también se posicionan en la redsegún su mayor o menor similitud; “los grupos similares se acercan y los diferentes se alejan”. Vídeo
  • Teoría de Grafos (7) Aplicación del algoritmo de Trazado de Grafos de Kamada y Kawai (KK) (4)El algoritmo KK tiende a igualar en el plano euclídeo (el plano de trazado de la red) las distancias entre los vérticescon sus distancias geodésicas; como resultado, “los vértices (conectados) similares se acercan y los diferentes sealejan”. Además, si le damos a las aristas los valores de similitud de los vértices que conectan, observamos como losvértices de mayor similitud aparecen próximos y unidos por líneas de mayor grosor.Los vértices similares aparecen cercanos constituyendo agrupaciones y las agrupaciones también se posicionan en la redsegún su mayor o menor similitud; “los grupos (conectados) similares se acercan y los diferentes se alejan”.
  • Teoría de Grafos (8) Aplicación del algoritmo de Trazado de Grafos de Kamada y Kawai (KK) (5)En Situación de dos grupos respecto al centroide KK atresmisma red se obrseva como “los todas las diferentes interacciones en las que se aplique el algoritmo en una diferentes interaccionesvértices (conectados) similares se acercan y los diferentes se alejan” y “los grupos (conectados) similares seacercan y los diferentes se alejan”.
  • Visualización de la Información Visualización es la formación en la mente de una imagen de un concepto. En este contexto, se entiende visualización como la representación gráfica de variables asociadas al concepto que se quiere visualizar. Visualización de la Información es el proceso de interiorización del conocimiento mediante la percepción de información. La Visualización de la Información se beneficia básicamente de que: • los seres humanos reciben información de forma eminentemente visual ya que es el sentido con mayor ancho de banda, es decir,Fuente: Utriusque cosmi maioris scilicet et que proporciona mayor cantidad deminoris […] historia, tomus II (1619), información.tractatus I, sectio I, liber X, De triplicianimae in corpore vISIone • La capacidad simbólica del cerebro humano.Fecha: 1619 (1619)Autor Robert Fludd http://www.infovis.net/http://upload.wikimedia.org/wikipedia/de/0/0c/RobertFuddBewusstsein17Jh.png
  • Metáforas para la visualización de la informaciónUna metáfora visual es la representación de un sistema mediante atributosvisuales propios de un sistema diferente que ya es familiar a los usuarios y que secomporta de una manera análoga.Ejemplos: - Metáfora del escritorio del S. O. Windows (archivadores y carpetas) - Metáfora del árbol - Metáfora de la red - Metáfora del paisaje - etc.La metáfora del paisaje es muy útil para representar gran cantidad de datosde forma muy intuitiva. Las nociones de distancia y altura son fácilmentecomprensibles para la mayoría de la gente.Los mapas que utilizan esta metáfora, denominados mapas topográficos ocartográficos codifican varias variables: similitud, densidad, centralidad, etc.
  • Metáfora del árbol “El árbol de la Ciencia” / Dendrogramas Tree Diagram for Variables“El Árbol de la Complete LinkageCiencia” 1-Pearson r R. Llull, 1296, nitrogenrecurre a una microbial-biomass spainanalogía común en regenerationél: la comparación forest recruitmentorgánica, en la que vegetationcada ciencia se stands abundancerepresenta como un communitiesárbol con raíces, conservation plantstronco, ramas, hojas depositiony frutos. Las raíces zones semliki-forest-virusrepresentan los growthprincipios básicos de ecosystems photosynthesiscada ciencia; el historytronco, la estructura; 0,2 0,4 0,6 0,8 1,0 1,2las ramas, los Linkage Distancegéneros; las hojas,las especies; y los Dendrogramafrutos, los individuos, Tipo de representación gráfica o diagrama de datos en forma de árbolsus actos y sus (dendro=árbol) que organiza los datos en subcategorías que se vanfinalidades. dividiendo en otros hasta llegar al nivel de detalle deseado (asemejándosehttp://es.wikipedia.o a las ramas de un árbol que se van dividiendo en otras sucesivamente).rg/wiki/Ramon_Llull http://es.wikipedia.org/wiki/Dendrograma Agrupamiento de los temas de investigación según las revistas de publicación (J. Pino, 2005). los árboles lulianos expresan una clara sistematización del conocimiento que organiza y simplificael estudio de las diversas disciplinas tratadas.
  • Metáfora del árbol Mapa del Conocimiento http://www.filosofos.net/mapa/conocimiento.html“Topic map" obtenido por medio de un programa denominado Star Tree Studio (basado en Java) en el que cada rama del conocimiento sesubdivide en sus respectivas categorías.Proyecto Mapa del Conocimiento Humano, http://www.slideshare.net/AlphaCentauri77/mapa-del-conocimiento-humano
  • Metáfora del árbol Mapas conceptualesLos mapas conceptuales se estructuran en forma jerárquica en la que los conceptos más generales están en la raíz del árbol y a medida quevamos descendiendo por el mismo nos vamos encontrando con conceptos más específicos.http://www.infovis.net/printMag.php?num=141&lang=1
  • Metáfora de la red Mapas mentales“Ars Magna”, Mapa mental deR. Llull, 1290- gestión de95. proyectos, 2008.http://es.wikipe http://www.wikidia.org/wiki/Ra mindmap.org/mon_Llull Un mapa mental es un diagrama usado para representar las palabras, ideas, tareas, u otros conceptos ligados y dispuestos radialmente alrededor de una palabra clave o de una idea central. Se utiliza para la generación, visualización, estructura y clasificación taxonómica de las ideas, y como ayuda interna para el estudio, organización, solución de problemas, toma de decISIones y escritura. http://es.wikipedia.org/wiki/Mapa_mental
  • Metáfora de la red. Sociogramas
  • Metáfora de la red CienciogramasLink: the line that connects each of the ISI Categories. The line represents the co-citation relationship between categories; the thicker the line, thestronger the relationship. Superfluous links have been eliminated with pathfinder networks (PFNET).Pathfinder Network Scaling: a network scaling algorithm which removes links that violate triangle inequality conditions in order to simplify a network byretaining meaningful links and paths only.Scientogram: a science map that is obtained as a result of plotting science by using graphs from bibliometric nformation.
  • Metáfora del paisaje NewsMapsNewsMaps es uno de los mejores ejemplos de cartogrfía de la información disponible en la Web hoy en día. Los mapas NewsMaps sonatractivos e interactivos, ofrecen un resumen del panorama de grandes volúmenes de información textual, representado como colinas yvalles, similar a los mapas topográficos del mundo real. Ofrecen mapas diarios de noticias internacionales y de EE.UU.NewsMaps ha sido desarrollado por Cartia, Inc. [2].
  • Metáfora del paisaje VxInsightThe mountain terrain of nuclear physics. Developed by Sandia National Laboratories.
  • Metáfora del paisajeInformation Cartography Old, L. John, (2002). Information Cartography. PhD Qualifying Exam. Defense Presentation [PDF3.2MB]. Paper [MSWord with links to graphics 278 KB] L.John Old, Ph.D, Napier University, Edinburgh MDS: “INDSCAL is a program designed for the analysis of individual differences for two or more subjects”.
  • Metáforas de la red y del paisaje Network Analysis for Science and BusinessLa red ilustra la interconexión de los países como resultado de la colaboración en los mismos proyectos IST y su nivel de actividad.Cuanto más grande es el círculo, el más alto es el nivel de actividad de un determinado país en los proyectos de IST. La conexión de doslíneas fuertes de los países señalan un enlace de investigación intensa. Código de color: los Estados miembros de la Unión Europea (rojo),los nuevos Estados miembros (naranja), otros países europeos (amarillo), el resto del mundo (verde). La misma información se transmitió ala ilustración en el lado derecho. Las montañas (rojo) representan un alto nivel de actividad en los proyectos IST. La relación de vecindadVecindad indica una intensa investigación. Se ha utilizado un Sistema de Información Geográfica (SIG) para obtener la impresión de paisaje.Fuente de datos: La Unión Europea, 5 º Programa Marco de proyectos IST
  • Mapas de la Ciencia en Scimaps.org Cartographic Map
  • Mapas de la Ciencia en Scimaps.org Concept Map
  • Mapas de la Ciencia en Scimaps.org Domain Map
  • Mapas de la Ciencia Wheel of science de Scival SpotlightRueda de la Ciencia de Scival Spotlight American science en the Spotlight. SciVal Spotlight map for the 5 years ending 2009, showing 1,707 distinctive competencies (DCs). http://www.researchtrends.com/issue22-march-2011/an-update-on- obama-and-american-science-uncovering-us-competencies/
  • Mapas Bibliométricos Bibliometric mapping
  • Mapas Bibliométricos Bibliometric mapping
  • Mapas Bibliométricos Bibliometric mapping
  • Sistemas de Información Geográfica, SIG (1)Un Sistema de InformaciónGeográfica (SIG o GIS, en suacrónimo inglés) es unaintegración organizada dehardware, software, datosgeográficos y personal, diseñadopara capturar, almacenar,manipular, analizar y desplegar entodas sus formas la informacióngeográficamente referenciada conel fin de resolver problemascomplejos de planificación ygestión. También puede definirsecomo un modelo de una parte dela realidad referido a un sistema decoordenadas terrestre y construidopara satisfacer unas necesidadesconcretas de información.
  • Sistemas de Información Geográfica, SIG (2)
  • ArcView GIS 3.2 (1)
  • ArcView GIS 3.2 (2)
  • Áreas Naturales Protegidas (1)Área protegida: "Un área protegida es una superficie de tierra y/o marespecialmente consagrada a la protección y el mantenimiento de la diversidadbiológica, así como de recursos naturales y los recursos culturales asociados,y manejada a través de medios jurídicos u otros medios eficaces“ (UICN,1992).
  • Áreas Naturales Protegidas (2)Categoría UICN Denominación Descripción Categoría I Reserva natural Espacio protegido gestionado integral principalmente con fines científicos o de protección de la vida silvestre Categoría II Parque Nacional Espacio protegido gestionado principalmente para la protección de ecosistemas y recreo. Categoría III Monumento Natural Espacio protegido gestionado principalmente para la conservación de rasgos naturales específicos. Categoría IV Área de gestión de Espacio protegido para la conservación hábitats y especies mediante intervención gestora Categoría V Paisaje protegido Espacio protegido gestionado terrestre/marino principalmente para la protección del paisaje terrestre/marino y el recreo Categoría VI Área protegida de Espacio protegido gestionado recursos gestionados principalmente para el aprovechamiento sostenible de los recursos naturales Fuente. Directrices para las Categorías de Manejo de Áreas Protegidas. ComISIón Mundial de Áreas Protegidas con la colaboración del Centro Mundial de Monitoreo de la Conservación. (http://www.unep-wcmc.org/protected_areas/categories/esp/ )
  • Metodología
  • PrincipalesTécnicas empleadas (1)• Gestión bibliográfica de los registros. Depuración de duplicados y de no pertinentes. Control de Autoridades.• Diseño de las bases de conocimiento (BC): BC de palabras clave (PC), BC de autores (A), BC de revistas (R). Determinación de la ocurrencia mínima y de la coocurrencia mínima.• Análisis de Palabras Asociadas (PC, PCA, PCR, AR y PCAR) en gestión del conocimiento de la base documental.
  • PrincipalesTécnicas empleadas (2)• Escalamiento Multidimensional (MDS) en el tratamiento estadístico de las matrices normalizadas de similitud. Obtención de los Diagramas Perceptuales de las redes.• Diseño del tamaño de las subredes: nº mínimo y máximo de descriptores.• Análisis de las redes: visualización mediante la aplicación del Algoritmo de Kamada-Kawai y asignación de similitudes a los valores de las líneas.
  • PrincipalesTécnicas empleadas (3)• Formación de subredes mediante la aplicación del algoritmo de agrupación sobre Centros Simples (CoPalRed) o el nuevo método de eliminación en la red de los enlaces de valor inferior a un valor determinado (de resultado similar al obtenido con el algoritmo de agrupación de Enlaces Simples).• Cálculo del centroide de la red. Establecimiento de las distancias euclídeas de los nodos al centroide como medida de su centralidad.• Construcción de los Diagramas Estratégicos de las Redes.
  • PrincipalesTécnicas empleadas (4)• Cartografía GIS en la creación de mapas 2D y 3D.• Visualización de mapas 3D en realidad virtual.
  • Software empleado• Gestión Bibliográfica, Procite® .• Ingeniería del Conocimiento, CoPalRed®.• Cálculo y Análisis Estadístico, Microsoft Excel® y SPSS®.• Análisis y Visualización de Redes, Pajek®.• Cartografía del Conocimiento, ArcView® GIS 3.2• Realidad Virtual, 3D Scene (herramienta de 3D Analyst, extensión de ArcView GIS 3.2)
  • Ámbitos de la Investigación• Dominio Documental estudiado: – Artículos científicos sobre Áreas Naturales Protegidas (Parques Nacionales, Parques Naturales, Reservas Naturales, Áreas Protegidas o Espacios Naturales Protegidos) indexados en las BD del IEDCYT (ISOC, ICYT e IME) y de ISI (Web of Science: SCI- EXPANDED, SSCI e A&HCI)• Ámbito temporal: – Artículos publicados desde el 01/01/1981 al 31/12/2005. Un periodo de 25 años.• Ámbito geográfico: – España como origen de los artículos.
  • Dominio Documental “Investigación española sobre Áreas protegidas en las BD del IEDCYT e ISI” Nos encontramos con un dominio documental que presenta las siguientes características: – El dominio de análisis es horizontal, multidisciplinar, representativo y diverso. – El dominio es amplio, cubre el periodo de 25 años de la literatura científica española de finales del siglo XX e inicio del siglo XXI. – El conjunto documental recoge artículos publicados en un ámbito nacional e internacional, se ha extraído de bases de datos bibliográficas nacionales e internacionales. – Es un conjunto documental discreto, en cuanto al número total de artículos. – Es un dominio vivo y creciente aunque no expansivo.
  • Elección de las BD fuenteLas áreas protegidas son objeto de estudios encuadrables en unaamplia y diversa gama de materias científicas. Los requerimientosexigidos a las Bases de Datos fuente son representatividad,diversidad temática, ámbito temporal y territorial. – Análisis de la investigación con visibilidad nacional: Las bases del IEDCYT (ICYT, ISOC e IME), en su conjunto, cumplen los requisitos exigidos. – ISOC: BD de Ciencias Sociales y Humanidades. – ICYT: BD de Ciencia y Tecnología. – IME: BD de Ciencias Biomédicas– Análisis de la investigación con visibilidad internacional: Las Bases de Datos de la Web of Science adolecen de una incompleta representatividad y diversidad temática, en cambio, los ámbitos temporal y territorial están bien cubiertos. – SCI-EXPANDED: BD de Ciencias. – SSCI: BD de Ciencias Sociales. – A&HCI: BD de Artes y Humanidades.
  • Estrategias de búsquedas en las BD• Estrategia de búsqueda en las BD del IEDCYT: Artículos (td) publicados entre 1981 y 2005 con origen (og) en España en cuyos campos de título (ti), descriptores (df) o resumen (rse) aparecen los términos: «parque nacional o parques nacionales o parque natural o parques naturales o reserva natural o reservas naturales o área protegida o áreas protegidas o espacio natural protegido o espacios naturales protegidos »• Estrategia de búsqueda en las BD de la Web of Science: Artículos (Document Type) publicados entre 1981 y 2005 con origen (CU) en España en cuyos campos de títle, abstract, author-keyword y keyword Plus (TS) aparecen los términos: «natural reserve o natural reserves o natural preserve o natural preserves o national park o national parks o natural park o natural parks o protected area o protected areas o protected natural area o protected natural areas »
  • Base Documental Inicial• Documentos en las BD del IEDCYT: – ISOC, 405 documentos – ICYT, 604 documentos – IME, 0 documentos• Documentos en las BD de la Web of Science: – SCI-EXPANDED, SSCI and A&HCI, 724 documentos
  • Base Documental Depurada*• BD del IEDCYT, 902 documentos• BD de la Web of Science, 560 documentos [Una vez eliminados los registros duplicados (indexados en ISOC e ICYT) y los no pertinentes de las Bases Documentales Iniciales].
  • Periodo de estudio (1)El presente estudio tiene como antecedente el trabajo deinvestigación tutelada "Integración de sistemas deinformación textuales y espaciales. Análisisestratégico de la investigación sobre áreas protegidasen España“ (Pino, 2006), realizado para la obtención delDiploma de Estudios Avanzados.En el trabajo anterior se realiza el análisis estratégico dela investigación sobre áreas protegidas objeto de tesisdoctorales leídas en España en el periodo 1979-2004.
  • Periodo de estudio (2)Tras la obtención del DEA (otoño de 2006) se presenta elplan de trabajo de tesis, que fue aprobado por laAutoridad Académica a comienzos del 2007.Se determina entonces realizar el análisis de lainvestigación española en áreas protegidas durante unperiodo suficientemente representativo, en este caso de25 años. Las fechas se eligieron a contar desde el 31 dediciembre de 2005 hacia atrás, asumiendo que losartículos fechados en ese año se encontraban en sutotalidad indexados en las bases de datos fuente delestudio.
  • Periodo de estudio (3)Se ha considerado un periodo de estudio de 25 años,desde el 1 de enero de 1981 hasta el 31 de diciembrede 2005.Se han considerado cinco subperiodos de 5 añoscada uno: 1º) Del 01/01/1981 al 31/12/1985 2º) Del 01/01/1986 al 31/12/1990 3º) Del 01/01/1991 al 31/12/1995 4º) Del 01/01/1996 al 31/12/2000 5º) Del 01/01/2001 al 31/12/2005
  • Situación del periodo de estudio en la línea del tiempo de “Eventos históricos en las ANP” Situación del periodo de estudio respecto a eventos importantes en la creación de Áreas Naturales Protegidas.
  • Vigilancia Estratégica Científica y Tecnológica (VECT) Ingeniería y Cartografía del ConocimientoSistema de Conocimiento “CoPalRed”
  • CoPalRed, Sistema de Conocimiento.Con el software CoPalRed se ha tratado la información contenida en las basesde datos para transformarla en nuevo conocimiento, que no estaba explícito enla información contenida en las bases de datos, sino que se ha generado a partirde la información contenida en ellas.CoPalRed emplea el método de Análisis de Palabras Asociadas.CoPalRed es capaz de realizar una depuración previa de la información y llevade forma totalmente automatizada tres tipos de análisis: 1. Análisis estructural. Pone de manifiesto la estructura en forma de red del campo científico en estudio, definiendo los actores y sus relaciones. 2. Análisis estratégico. Sitúa a cada actor en una posición relativa dentro de la red, definiéndolo según la intensidad de sus relaciones externas (centralidad) y según su cohesión interna (densidad) 3. Análisis dinámico. CoPalRed analiza las transformaciones (traducciones-translaciones) de los actores con el tiempo. Identifica acercamientos, bifurcaciones, apariciones y desapariciones de los actores.
  • Diagrama de flujo de CoPalRed
  • Análisis PCARCopalred permite la creación de un nuevo campo de registro, el campoPCAR.La asociación en un solo campo de estudio de las palabras clave (PC), de losautores (A) y de la revista de publicación (R), permite analizar lascoocurrencias de descriptores de campos diferentes de los registros de lasbases de datos; se logra así evidenciar las relaciones palabras clave-autores, palabras clave-revista y autores-revista.El establecimiento del nuevo campo PCAR crea un mayor número derelaciones de coocurrencia entre los descriptores (PC, A y R) y esto hace quela red sea más tupida, lo cual mejora el análisis de la misma."GORILLA-GORILLA/SOCIAL-STRUCTURE/LIFE-HISTORY-PATTERNS/IMPENETRABLE-NATIONAL-PARK/REPRODUCTIVE-SUCCESS/POPULATION-STRUCTURE/FEMALE-TRANSFER/ECOLOGY/PAN/EVOLUTION/PRIMATES/ROBBINS, M. M./BERMEJO, M./CIPOLLETTA,C./MAGLIOCCA, F./PARNELL, R. J./STOKES, E./AMERICAN-JOURNAL-OF-PRIMATOLOGY”"INSECTA/LEPIDOPTERA/PAPILIONOIDEA/HESPERIOIDEA/FAUNA/RIQUEZA-BIOLÓGICA/FACTOR-ANTRÓPICO/ACLAREO/CONSERVACIÓN-DE-ESPECIES/JIMÉNEZ-VALVERDE, A./MARTÍN CANO,J./MUNGUIRA, M.L./ANIMAL-BIODIVERSITY-AND-CONSERVATION"
  • Parámetros de las Redes Elección de la ocurrencia y de la coocurrencia mínima
  • Elección de la ocurrencia y de la coocurrencia mínimaTeniendo en consideración el “bajo” nº de registros obtenido de lasBD fuente (902 docs. de IEDCYT y 560 docs. de la Web ofScience), se ha optado por asumir un criterio de amplitud en lugarde un criterio de exhaustividad al fijar el umbral mínimo deocurrencia. Igualmente, para el caso de las coocurrencias entrepares de descriptores.a) Nº mínimo de ocurrencias, ci = 5b) Nº mínimo de coocurrencias, cij = 3
  • Parámetros de las RedesElección del tamaño mínimo y máximo de las subredes
  • Elección del tamaño de subred (1) Nº de palabras clave por registro. Diagrama de frecuencias. 22 20 21 20 19 18 16 17 16 15 14 12 13Nº docs. 12 11 11 10 9 7 8 6 7 6 4 5 3 3 4 2 3 1 1 1 1 1 2 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Nº palabras clave Diagrama de frecuencias. Nº de palabras clave por registro en la Base Documental IEDCYT. (Los datos pertenecen al periodo 1981-1989).
  • Elección del tamaño de subred (2) Nº de palabras clave por registro. Diagrama de frecuencias acumuladas. 100 90 80 70Nº de docs. 60 50 40 30 20 10 0 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Nº de palabras clave Diagrama de frecuencias acumuladas. Nº de palabras clave por registro en la Base Documental objeto de estudio del IEDCYT .
  • Elección del tamaño de subred (3)Fuente: GIL LEIVA, I., RODRIGUEZ MIÑOZ, J.V. (1997) Análisis de los descriptores de diferentes áreas de conocimientoindizadas en bases de datos de CSIC. Aplicación a la indización automática.
  • Elección del tamaño de subred (4) ISOC ICYT 120 120 100 100 80 80 Nº Artículos Nº Artículos 60 60 40 40 20 20 0 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Nº Palabras Clave Nº Palabras ClaveFuente: Elaboración propia. Datos de GIL LEIVA, I., ALONSO-ARROYO, A. (2005) La relación entre la palabras claveaportadas por autores de artículos de revista y su indización en las bases de datos ISOC, IME e ICYT.
  • Elección del tamaño de subred (5)Tomando como referencia los datos mostrados en las diapositivasanteriores se ha optado por fijar:a) Tamaño mínimo de subred, 2 nodosb) Tamaño máximo de subred, 10 nodos
  • Visualización de las Redes deInvestigación con software de análisis de redes
  • Procedimiento de Visualización de las Redes de investigación con Pajek 1) Se obtiene con CoPalRed el listado de descriptores (palabras clave, investigadores y/o revistas) con sus ocurrencias, ci 2) Se obtiene con CoPalRed el listado de pares de descriptores, sus coocurrencias, cij, y sus índices de equivalencia, eij. 3) Se realiza el listado de descriptores que superan el nº mínimo de ocurrencias fijado, cmin = 5. 4) Se realiza el listado de pares de descriptores y sus valores eij de índice de equivalencia; los pares del listado deben superar el nº mínimo de coocurrencias fijado, cminij = 3. 5) Se prepara el archivo de la Red (.txt) de entrada a Pajek. 6) Se dibuja la Red (se toman las opciones: “los valores de las líneas son similitudes”, “líneas de diferente ancho”): - Empleamos el algoritmo de Kamada-Kawai (KK) • Se separan componentes • Se estudia cada componente de la red por separado – Para cada componente se realizan sucesivas eliminaciones de enlaces por debajo de un valor determinado hasta obtener los grupos con un nº de nodos igual o inferior al máximo de nodos fijado (10 nodos).
  • Grafo de la Red Tecnocientífica Vértices y aristasArchivo de entrada, WoS_PCAR_53210.txt y grafo de la Red. *Vertices 236 1 DOÑANA-NATIONAL-PARK 2 SPAIN 3 POPULATIONS 4 BIOLOGICAL-CONSERVATION(R) 5 CONSERVATION 6 HEAVY-METALS 7 SW-SPAIN 8 DELIBES,M. *Edges 1 2 1337 1 3 418 1 4 280 1 5 253 1 6 825 1 7 2015
  • Grafo de la Red Tecnocientífica Coordenadas de los vértices PCAR X-coord Y-coord DOÑANA-NATIONAL-PARK 0,4859 0,4893 SPAIN 0,4822 0,4517 POPULATIONS 0,4101 0,399 BIOLOGICAL-CONSERVATION(R) 0,556 0,3561 CONSERVATION 0,614 0,4934 HEAVY-METALS 0,4333 0,5206 SW-SPAIN 0,4691 0,4755 DELIBES,M. 0,4874 0,3839Vértices y aristas MANAGEMENT 0,6231 0,488 DYNAMICS 0,8026 0,6851 PATTERNS 0,7495 0,6293 COMMUNITIES 0,6573 0,7676 ECOLOGY 0,5881 0,7431 NATIONAL-PARKS 0,587 0,3123 SOILS 0,4113 0,5717 DIVERSITY 0,8023 0,6398 VEGETATION 0,6929 0,4955 SEDIMENTS 0,4449 0,5911 LYNX-PARDINUS 0,5006 0,4005 Solo los vértices
  • Grafo de la Red Tecnocientífica Centroide (1)Definiremos el Centroide de la Red Pajek-KK como el vérticeimaginario que se corresponde con el isobaricentro de la Red-KK estable de mínima energía.Las coordenadas del Centroide de la Red-KK se obtienenaplicando la fórmula del isobaricentro, siendo las masas decada nodo de igual valor e igual a 1.
  • Grafo de la Red Tecnocientífica Centroide (2) 1 0,9 0,8 0,7 0,6coord_Y 0,5 Centroide 0,4 0,3 0,2 0,1 0 0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1 coord_X
  • Grafo de la Red Tecnocientífica Centroide y Centralidad nodal (3)Imágenes que muestran el resultado de aplicar en tres diferentes interacciones el algoritmo KK a una misma red. Se compruebacomo los dos grupos identificados mantienen la distancia con el centroide en cada interacción. El grupo naranja mejorrelacionado con el resto de la red se mantiene cercano al centroide y el grupo rojo, con pocos enlaces al resto de la red, semantiene alejado.Postulamos el “Teorema de la Centralidad Nodal”: “En una Red estable demínima energía, la distancia de cada nodo al centroide es medida de sucentralidad nodal, entendida ésta como medida de la posición de cada nodorespecto al resto de nodos de la red”.
  • Centralidad nodal (1)• Distancia de un vértice al centroide. Toma valores entre 0 y 1. Valores próximos a 0 para los nodos cercanos al centroide.• Centralidad nodal del nodo A: Sus valores están entre 0 y 1. Valores próximos a 1 para los nodos cercanos al centroide. CA = 1 - distancia_centroide
  • Centralidad nodal (2)• La centralidad nodal es el parámetro que mide la posición de unnodo respecto al conjunto de nodos del grafo.• La centralidad nodal indica cuanto de centrado se encuentra esenodo respecto del conjunto de nodos del grafo.• La centralidad nodal indica cuanto de próximo al centroide se sitúadicho nodo.• En el Plano Euclídeo la distancia euclídea de un nodo al centroidees medida de su centralidad nodal.
  • Centralidad nodal (3)• El vector medio “distancia del nodo A1 al resto de vectores Ai de la red“, es el vector que une al nodo A1 al centroide C.• El módulo del vector distancia media del nodo A1 al resto devectores Ai de la red, es igual a la longitud del segmento A1C, igual ala distancia euclídea A1C.• La centralidad nodal de un nodo A1 se obtiene de sustraer de launidad el valor del módulo del vector distancia media del nodo A1 alresto de vectores Ai de la red o la distancia euclídea A1C.
  • Centralidad nodal (4)• La centralidad nodal es un parámetro de gran utilidad en elestudio, descubrimiento y creación de nuevo conocimientoestratégico a partir de conjuntos documentales. Es un conceptoinnovador, muy cercano al concepto de centralidad de las subredes.• Junto con el parámetro de densidad de las subredes, permiterealizar los análisis y mapas estratégicos de dichos conjuntosdocumentales; informes y mapas de gran interés en VigilanciaEstratégica Científica y Tecnológica, Inteligencia Competitiva oEvaluación de la Ciencia.• Su aplicación en recuperación de información permite clasificar yordenar los resultados de una búsqueda de acuerdo a su valor decentralidad nodal (centralidad temática) obtenido, tanto para losgrupos como para los nodos (descriptores).
  • Visualización de las Redes deInvestigación con Diagramas MDS
  • Diagramas MDSLos Diagramas MDS son diagramas obtenidos mediante el métodoestadístico de escalamiento multidimensional (MDS).En el presente estudio se asimila la matriz de enlaces o matriz normalizada,a una matriz de proximidades-similitudes. A partir de su correspondientematriz de proximididades-dIsimilitudes se obtiene mediante MDS elDiagrama de la Red y las coordenadas MDS de los nodos de la Red.La relación de aspecto en el gráfico de escalamiento es isótropa, es decir,en el gráfico bidimensional la distancia que representa una unidad en ladimensión 1 es igual la distancia que representa una unidad en ladimensión 2. En este gráfico la distancia entre dos puntos representa sudIsimilitud, de manera que a distancias pequeñas se correspondendIsimilitudes pequeñas (o lo que es lo mismo similitudes grandes). Lospuntos cercanos tiene un alto valor de similitud, es decir, su valor de enlacede equivalencia es alto.El enlace de equivalencia entre dos nodos se expresa:
  • Procedimiento de obtención de los Diagramas MDS de las redes de estudio con SPSSUna vez obtenida la red de investigación en el software de estudio de redes Pajek:a) Exportamos el archivo .net de Pajek a SPSS. El archivo .net lleva el número y nombre de los nodos de la red y los valores de los enlacesentre los nodos. Obtenemos el archivo N3_ISI_PCAR_53210.sps - Tools/Spss/send to Spss/current network - El archivo pajekSPSS.sps creado se encuentra en la carpeta C/pajek/pajekSPSS.sps - Se corta el archivo y se pega en la carpeta que hayamos creado para incluir todos los archivos de SPSS (Ej. spss_N3_ISI_ PCAR.sps)b) A partir del archivo N3_ISI_PCAR_53210.sps obtenemos el archivo N3_ISI_PCAR_53210.sav; el archivo N3_ISI_PCAR_53210.savcontiene las variables (nodos) y la matriz de enlaces (matriz de proximidades-similitudes, 0-10000; a mayor similitud mayor valor) entrevariables (nodos). Se trata de una matriz triangular inferior sin valores en la diagonal (en realidad, tratándose de una matriz de similitudes, suvalor debe ser 10000). Para ello se procede del siguiente modo - Abrimos SPSS - Archivos Abrir/archivo de análisis - Se selecciona el archivo .sps - se abre el archivo .sps y en la barra de menús le damos a ejecutar - Se nos crea un nuevo archivo .sav - Lo guardamos con el nombre apropiado - En el archivo .sav copiamos de la hoja "vista de variables" el conjunto de todas las etiquetas de la variables y lo pegamos en la columna VARNAME de la hoja "vista de datos". - Hacemos un análisis de este archivo .sav; Analizar/Escales/Proxscal - Se obtiene el archivo .spo de resultados; lo guardamos. - Del archivo .spo seleccionamos la matriz de datos de entrada y la exportamos como archivo .xls (Excel) a la carpeta que hemos creadoc) La matriz de enlaces es una matriz de similitudes. [los valores oscilan entre 0 y 10.000 (valores siempre positivos)]; a valor más alto, mayorsimilitud.d) Para pasar la matriz de proximidades-similitudes a matriz de proximidades-dIsimilitudes (la mayor similitud se corresponde con un menorvalor) lo hacemos en una hoja de cálculo, (¡OJO! la matriz del archivo N3_ISI_PCAR_53210.sav no tiene valores en la diagonal): 1 - sim/10.000 = disim (ahora pondremos valores 0 en la diagonal; la dIsimilitud entre un vértice y él mismo es 0)e) La matriz de proximidades-dIsimilitudes de la hoja excel, matriz_prox_dISIm_0-1.xls con la primera fila con el encabezamiento devariables, la llevamos a SPSS. Poner el nombre de las variables solo en la primera fila para poder importar la matriz desde SPSS. - Para importar desde SPSS: - Archivo/Abrir/Datos/matriz_prox_dISIm_0-1.xls - Elegir la hoja del archivo Excel que tiene la matriz - Seleccionar la matriz, se abre una ventana llamada "Apertura de datos de Excel"; marcar "leer nombre ..." - Aceptar
  • Procedimiento de obtención de los Diagramas MDS de las redes de estudio con SPSSPodemos realizar MDS con varios procedimientos, elegimos PROXSCAL.1) Se elige en los menús Analizar/Escala/Escalamiento multidimensional (PROXSCAL)2) Se accede al cuadro de diálogo "Formato de datos". Se eligen: - Formato de datos = "Los datos son proximidades" - Número de fuentes= "Una fuente matricial“3) Se accede al cuadro de diálogo "Proximidades en matriz entre columnas": - Se seleccionan las variables de proximidades (debe coincidir el orden de las variables de la lista con el orden de las variables en las columnas) - Se define el "MODELO": - Modelo de escalamiento = Identidad (todas las fuentes tienen la misma configuración) - Forma = Matriz triangular inferior - Proximidades = DIsimilitudes - Transformación de proximidades = Si las proximidades tienen valor positivo, se puede elegir "Razón" (las proximidades transformadas son proporcionales a las proximidades originales) o "Intervalo" (las proximidades transformadas son proporcionales a las proximidades originales, más un término de intersección. La intersección asegura que todas las proximidades transformadas sean positivas) - Aplicar transformaciones = las proximidades se comparan en cada fuente por separado. - Nº de Dimensiones = 2 - Se definen las "RESTRICCIONES" = No se impone ninguna restricción en el espacio común. - Se definen las "OPCIONES": - Configuración inicial = Simplex - Criterios de iteración: - Convergencia del stress = el nº especificado debe estar entre 0 y 1, por defecto 0.0001 - Stress mínimo = el nº especificado debe estar entre 0 y 1, por defecto 0,0001 - Iteraciones máximas = por defecto 100 - Se definen los "GRÁFICOS": - Gráfico de espacio común - Gráfico de proximidades originales frente a transformadas - Gráfico de proximidades transformadas frente a distancias - Se definen "RESULTADOS": - Mostrar coordenadas del espacio común, distancias, proximidades transformadas, datos de entrada, diversas medidas del stress, ... - se obtiene el archivo .spo de resultados; lo guardamos con el nombre apropiado.4) Se guarda en archivo nuevo las coordenadas del espacio común, el gráfico, ... - Del archivo .spo seleccionamos las coordenadas y el gráfico del espacio común y los exportamos, las primeras como archivo .xls y el gráfico como archivos .jpg y .htm.
  • Diagrama MDS de la Red IEDCYT_PCAR_53210MDS con matriz de enlaces de equivalencia (matriz de similitudes); la proximidad entre los nodoses medida de su índice de equivalencia (los nodos próximos son nodos con un alto valor de e).
  • Diagrama MDS de la Red WoS_PCAR_53210MDS con matriz de enlaces de equivalencia (matriz de similitudes); la proximidad entre los nodoses medida de su índice de equivalencia (los nodos próximos son nodos con un alto valor de e).
  • Diagrama MDS de la Red IEDCYT_PCAR_53210MDS con matriz de distancias geodésicas; la proximidad entre los nodos es medida de sudistancia geodésica (los nodos próximos son nodos con una distancia geodésica baja).
  • Diagrama MDS de la Red WoS_PCAR_53210MDS con matriz de distancias geodésicas; la proximidad entre los nodos es medida de sudistancia geodésica (los nodos próximos son nodos con una distancia geodésica baja).
  • Cartografía de lasRedes de investigación
  • Procedimiento para realizar mapascartográficos de dominios documentales
  • Cómo obtener mapas cartográficos a partir de las coordenadas MDS1) Obtenidas las coordenadas del espacio común (coord. MDS), las llevamos a un archivo .txt2) Creamos con el SIG ArcView un nuevo tema de puntos, archivo .shp, a partir del archivo .txt de coordenadas.3) Trabajamos con el SIG ArcView para obtener mapas de curvas de nivel, mapas TIN, etc.4) Con un visualizador VRML, podemos visualizar en realidad virtual (3D) los mapas obtenidos.
  • Cómo obtener mapas cartográficos a partir de las coordenadas Pajek1) Obtenidas las coordenadas Pajek de la Red, las llevamos a un archivo .txt2) Creamos con el SIG ArcView un nuevo tema de puntos,archivo .shp, a partir del archivo .txt de coordenadas.3) Trabajamos con el SIG ArcView para obtener mapas de curvas de nivel, mapas TIN, etc.4) Con un visualizador VRML, podemos visualizar en realidad virtual (3D) los mapas obtenidos.
  • Resultados
  • Base DocumentalWEB OF SCIENCE
  • Red WoS_PCAR (1981-1985)La Red WoS_PCAR (1981-2005) en cifras: 560 documentos 1.961 palabras clave 1.316 investigadores 249 revistas
  • Producción anual de documentos en el periodo de estudio Producción anual de docs. 80 74 69 70 61 60 54 50Nº de docs. 45 41 39 40 26 27 30 25 21 18 20 15 11 7 7 9 10 3 4 2 2 0 0 0 0 0 81 83 85 87 89 91 93 95 97 99 01 03 05 19 19 19 19 19 19 19 19 19 19 20 20 20 Años Diagrama de frecuencias.
  • Producción anual de documentos en el periodo de estudio Producción acumulada de docs. 1000 Exponencial (serie 1984-2005) 900 y = 3,7336e0,2485x 800 R2 = 0,9615 700 600Nº docs. 500 Polinomial (serie 1984-2005) 400 y = 1,7321x 2 - 15,563x + 38,052 300 R2 = 0,9942 200 100 0 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 Años Diagrama de frecuencias acumuladas.
  • Red WoS_PCAR_53210 (1981-2005) Análisis Estructural Análisis Dinámico Análisis Estratégico Cartografía del conocimiento
  • Análisis EstructuralRed WoS_PCAR_53210 (1981-2005)
  • Red WoS_PCAR_53210 (1)Grafo de la Red con todos los enlaces Grafo de la Red separando componentes o subredes yy nodos, tanto conectados como Eliminando los nodos huérfanoshuéfanos o aislados.
  • Red WoS_PCAR_53210 (2) Grafos de los dos componentes de la RedGrafo de la Red ISI_PCAR_53210
  • Red WoS_PCAR_53210 (3)Grafo de la Red, Componente o Subred principal.separando componentes. Grupos y centroide de la subred principalSubred principal eliminando Grupos de la Subred principal.los enlaces inferiores a 1819.
  • Estudio del centroide del Componenteprincipal. Enlaces entre subredes. (4)
  • Estudio del centroide del Componente principal. Enlaces entre subredes (5)
  • Estudio del centroide del Componenteprincipal. Subredes del área de investigación Parque Nacional de Doñana y enlaces. (6)
  • Estudio del centroide del Componenteprincipal. Subredes del área de investigación Sala, E. y enlaces. (7)
  • Estudio del centroide del Componenteprincipal. Subredes del área de investigación Álvarez Cobelas, M. y enlaces. (8)
  • Red WoS_PCAR_53210Áreas de Investigación del Componente principal Moreno, G. Parque Nacional de Doñana Bermejo, M. Lloret, F. Soriguer, R.C. Mar Mediterráneo Braza, F. Sala, E. Álvarez Cobelas, M.
  • Análisis estructuralde los componentes de la Red Grafo obtenido con Pajek. Algoritmo KK, separando componentes de la Red
  • Grafo del componente: Capa,M. Grafo obtenido con Pajek. Algoritmo KK, separando componentes dela Red
  • Grafo del componente principal de la Red Grafo obtenido con Pajek. Algoritmo KK, separando componentes dela Red
  • Grupos o Subredes de descriptores de la Red WoS_PCAR_53210 (Método gráfico).
  • Grafos de los grupos: Delibes,M. - Delibes,M.Grafo obtenido con Copalred. Algoritmo de agrupación de centros simples. Grafo obtenido con Pajek, eliminando en la Red los enlaces de valor inferior a 1819 y separando los componentes
  • Producción de documentos conteniendo el término “Delibes,M.” Delibes, M. 4 3 Nº de Documentos 2 1 0 Años
  • Grafos de los grupos:Doñana Nat. Park - Moreno,S - Age - Villafuerte,R. – Balbontín, J. Grafo obtenido con Pajek, Grafos obtenidos con Copalred. eliminando en la Red los Algoritmo de agrupación de enlaces de valor inferior a 1819 y centros simples. separando los componentes
  • Grafos de los grupos:Zunzunegui,M.- Zunzunegui,M. Grafo obtenido con Copalred. Algoritmo de agrupación de centros simples. Grafo obtenido con Pajek, eliminando en la Red los enlaces de valor inferior a 1819 y separando los componentes
  • Grafos de los grupos:Aznalcollar - Aznalcollar - Contamination Grafo obtenido con Copalred. Algoritmo de agrupación de centros simples. Grafo obtenido con Pajek, eliminando en la Red los enlaces de valor inferior a 1819 y separando los componentes
  • Producción de documentos conteniendo el término “Aznalcóllar” Producción anual de docs. 6 5 5 5 5 Desastre de Aznalcóllar 25 de abril de 1998 4 4 Nº de docs. 3 3 2 2 2 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 81 83 85 87 89 91 93 95 97 99 01 03 05 19 19 19 19 19 19 19 19 19 19 20 20 20 Años
  • Grafos de los grupos:González, M.J. – González, M.J. Grafo obtenido con Copalred. Algoritmo de agrupación de centros simples. Grafo obtenido con Pajek, eliminando en la Red los enlaces de valor inferior a 1819 y separando los componentes
  • Grafos de los grupos:Soriguer, R.C. - Soriguer, R.C. Grafo obtenido con Copalred. Algoritmo de agrupación de centros simples. Grafo obtenido con Pajek, eliminando en la Red los enlaces de valor inferior a 1819 y separando los componentes
  • Grafos de los grupos:Soils - Pb - Gómez-Ariza,J.L.Grafo obtenido con Copalred. Algoritmo de agrupación de centros simples. Grafo obtenido con Pajek, eliminando en la Red los enlaces de valor inferior a 1819 y separando los componentes
  • Grafos de los grupos: Fire – Lloret.F.Grafo obtenido con Copalred. Algoritmo de agrupación de centros simples. Grafo obtenido con Pajek, eliminando en la Red los enlaces de valor inferior a 1819 y separando los componentes
  • Producción de documentos conteniendo el término “Fire” Producción anual de docs. 5 4 4 Nº de docs. 3 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 0 Años
  • Grafos de los grupos:Lakes – Rojo, C. - LakesGrafo obtenido con Copalred. Algoritmo de agrupación de centros simples. Grafo obtenido con Pajek, eliminando en la Red los enlaces de valor inferior a 1819 y separando los componentes
  • Grafos de los grupos:Communities - Sala, E. – Species richness Grafo obtenido con Copalred. Algoritmo de agrupación de centros simples. Grafo obtenido con Pajek, eliminando en la Red los enlaces de valor inferior a 1819 y separando los componentes
  • Grafos de los grupos: Ecology – Bermejo,M.Grafo obtenido con Copalred. Algoritmo de agrupación de centros simples. Grafo obtenido con Pajek, eliminando en la Red los enlaces de valor inferior a 1819 y separando los componentes
  • Grafos de los grupos: Behavior – Braza, F.Grafo obtenido con Copalred. Algoritmo de agrupación de centros simples. Grafo obtenido con Pajek, eliminando en la Red los enlaces de valor inferior a 1819 y separando los componentes
  • Grafos de los grupos:Arsenic - Hiraldo, F. – Baos, R.Grafo obtenido con Copalred. Algoritmo de agrupación de centros simples. Grafo obtenido con Pajek, eliminando en la Red los enlaces de valor inferior a 1819 y separando los componentes
  • Grafos de los grupos:Communities – Diversity - García Rubies, A. – Sala, E. Grafos obtenidos con Copalred. Grafo obtenido con Pajek, Algoritmo de agrupación de eliminando en la Red los centros simples. enlaces de valor inferior a 1819 y separando los componentes
  • Grafos de los grupos:Crytogamie-Micologie (R) –Crytogamie- Micologie (R) Grafo obtenido con Copalred. Algoritmo de agrupación de centros simples. Grafo obtenido con Pajek, eliminando en la Red los enlaces de valor inferior a 1819 y separando los componentes
  • Grafo del Componente secundario de la Red: Capa, M. Grafo obtenido con Pajek, separando los componentes de la Red.
  • Análisis EstratégicoRed WoS_PCAR_53210 (1981-2005)
  • Diagrama estratégico obtenido con Copalred(algoritmo de agrupación sobre centros simples) (1) Medida de Centralidad de los grupos o subredes Centralidad del grupo o subred = La centralidad o índice de cohesión externa es la suma de los índices de equivalencia de todos los enlaces externos que posee un tema. Usualmente el valor de la centralidad se multiplica por 10. Medida de Densidad de los grupos o subredes Densidad del grupo o subred = La densidad o índice de cohesión interna es la intensidad de las asociaciones internas de un tema y representa el grado de desarrollo que posee. Se calcula como el cociente entre la suma de los índices de equivalencia internos y el número de palabras que definen el tema multiplicado por 100.
  • Diagrama estratégico obtenido con CoPalRed(algoritmo de agrupación sobre centros simples) (2)
  • Diagrama estratégico obtenido según el nuevo método (eliminación en la red de los enlaces inferiores a un valor y centralidad nodal) (1)Medida de Centralidad de los grupos o subredesCentralidad del grupo o subred = Media de la centralidad nodal de los vértices(nodos o actores) que lo componen. La centralidad de un vértice es su valor desimilitud con el centroide.Medida de Densidad de los grupos o subredesDensidad del grupo o subred = Media de los valores de los enlaces entre losvértices (nodos o actores).
  • Diagrama estratégico obtenido según el nuevo método (eliminación en la red de los enlaces inferiores a un valor y centralidad nodal) (2) Grupos muy densos y cercanos al centroide Grupos muy densos y alejados del centroide Grupos poco densos y alejados del centroide Grupos poco densos y cercanos al centroide
  • Situación de los grupos en la red (componente principal) y en el diagrama estratégico (1) Grupos muy densos y cercanos al centroide Grupos muy densos y alejados del centroide centroide Grupos poco densos y alejados del centroide Grupos poco densos y cercanos al centroideSituación de dos grupos en el grafo y en el diagrama estratégico de la red
  • Zoom del componente principal: Área deInvestigación “Parque Nacional de Doñana” y diagrama estratégico (2) Grupos muy densos y cercanos al centroide Grupos muy densos y alejados del centroide Grupos poco densos y alejados del centroide Grupos poco densos y cercanos al centroide
  • Comparativa de diagramas estratégicos (1) Grupos muy densos y cercanos al centroide y Grupos muy densos cercanos al centroide Grupos muy densos y alejados del centroide Grupos muy densos y alejados del centroide Grupos poco densos y alejados del centroide Grupos poco densos y cercanos al centroide y Grupos poco densos cercanos al centroide Grupos poco densos y alejados del centroide
  • Comparativa de diagramas estratégicos (2) Cuadrante nº 1: Subredes al frente de la IAPE CoPalRed Nuevo método Delibes, M. Delibes, M. Aznalcollar-Mine-Toxic-Spill Del Valls, T.A. (Cuadrante nº 2) Soils Zinc Hernandez, L.M. Hernández, L.M. Zunzunegui, M. Zunzunegui, M. Lakes Sánchez Carrillo, S. Moreno, S. Hemorrhagic Disease Hiraldo, F. (Cuadrante nº 4) Baos, R. Doñana-National-Park Balbontín, J. (Cuadrante nº 2) Communities García-Rubies, A. (Cuadrante nº 4)Se observa una coincidencia exacta en siete grupos. Environmental Pollution (R) se sitúa entre el primer yel segundo cuadrante, Del Valls, T.A. y Balbontín, J. se sitúan en el cuadrante dos y García Rubies, A. sesitúa en el cuadrante nº 4. (Nota: Los grupos se denominan en cada método según un nodo diferente del grupo.La visualización de los grafos de los grupos ayuda a la comprensión de la tabla).
  • Comparativa de diagramas estratégicos (3) Cuadrante nº 3: Subredes periféricas pero muy densas CoPalRed Nuevo método Polichaeta Capa, M. Soriguer, R.C. Soriguer, R.C. Ecology Bermejo, M. Cryptogamie-Mycologie(R) Moreno, G. (Cuadrante nº 4) Fire Lloret, F. (Cuadrante nº 4)Se observa una coincidencia exacta en los tres grupos más densos. Cryptogamie Mycologie (R) yLloret, F. se sitúan en el cuarto cuadrante. (Nota: Los grupos se denominan en cada métodosegún un nodo diferente del grupo. La visión de los grafos de los grupos ayuda a la comprensión dela tabla).
  • Análisis estratégico del componente de la red: Capa,M. Área Natural Protegida: Parque Nacional Coiba (Panama) Elementos singulares de investigación: Syllidae, Polychaeta, Panama Investigadores: Mapa,C; Sanmartin,G. Lopez,E. Centro de Investigación: Univ Autonoma Madrid, Dept Biol Zool, Lab Biol Marina & Invertebrados.
  • Análisis estratégico de los grupos o subredes del componente principal de la red Grafo obtenido con Pajek. Algoritmo de agrupación de enlaces simples.
  • Análisis estratégico de los grupos: Áreas de Investigación y Elementos singulares de investigaciónP. Nac. Doñana1. Linx pardinus Moreno, G.2. Aquila adalberti, age3. Orictolagus cuniculus, Hemorrhagic disease.4. Shrub5. Arsenic6. Hevy Metals, pollution, Aznalcollar mine toxic spill,Guadalquivir Estuary, Guadiamar River,SW Spain, Doñana National Park Bermejo, M.7. Contamination Gorilla gorilla8. Cooper, Zn, Cd, Pb, soils.9. Sequential extraction Soriguer,R.C. Lloret, F. Fire Sierra Nevada National Park Mar Mediterráneo Mediterranean Sea Braza, F. Marine protected areas Cervus elaphus Sala, E. 1. Marine reserves, assemblages. Álvarez Cobelas, M. 2. Population structure, 1. Phytoplankton coral reefs. 2. Lakes 3. Diversity, Species richness
  • Análisis estratégico de los grupos: Áreas de Investigación e InvestigadoresP.Nac. Doñana1. Delibes,M, Ferreras,P; Aldama,JJ;Beltran,JF; Moreno, G.Fedriani,JM ; Palomares,F; Revilla,E. Moreno, G.2. Villafuerte,R;Moreno,S.3. Zunzunegui,JM; Baradas,MN; Novo,FG4. DelValls,TA5. Rico,MC; Baluja,G;Hernandez,LM;Fernandez,MA; Gonzalez,MJ.6. Gomez-Ariza,JL Bermejo, M.7. Baos,R; Montoro,R; Hiraldo, F. Bermejo,M.8. Ferrer,M; Balbotín,J. Lloret, F. Soriguer,R.C. Lloret,F. Ruiz-Martinez, I; Soriguer,RC; Perez,JM; Granados,JE. Mar Mediterráneo Sala, E. Braza, F. 1. Garcia Rubies,A. Braza, F. Álvarez Cobelas, M. 2. Sala,E.; Zabala, M. Rojo,C, Rodrigo,MA; Alvarez Cobelas,M; Sanchez Carrillo,S; Angeler,DG.
  • Análisis estratégico de los grupos: Áreas de Investigación y Revistas Moreno, G. Crytogamie MycologieP.Nac. Doñana1. Bulletin-of-Environmental-Contamination-and-Toxicology2. Environmental Pollution3. Science of the total environment Bermejo, M. Lloret, F. Soriguer, R.C. Mar Mediterráneo Braza, F. Sala, E. Marine Biology Álvarez Cobelas, M.
  • Análisis estratégico de los grupos: Áreas de Investigación y principales Centros de Investigación Moreno, G.P.Nac. Doñana Univ Alcala de Henares, Dept1. Csic, Estación Biológica de Doñana Biol Vegetal2. Univ Cadiz, Fac Ciencias Mar, Dept Quim Fis.3. EUniv Sevilla, Fac Biol, Dept Biol Vegetal & Ecol4. Csic,Inst Organ Chem,Dept Environm Contaminat Bermejo, M.5. Univ. Huelva, . Fac. Ciencias Experim. Univ Barcelona, Dept Biol Anim Vertebrados, Fac Biol Lloret, F. Univ Autonoma Barcelona, Ctr EcolSoriguer,R.C. Res & Forestry Applicat1. CSIC, Estac Biol Donana2. Univ Jaen, Dept Anim & Plant Biol & Ecol, Fac Expt Sci Áreas Marinas Protegidas3. Egmasa 1. Ctr . Estud. Avancats Blanes, Ceab Csic 2. Univ Alicante, Dept Ciencias Ambient. & Recursos Nat, Unidad Biol Marina, 3.. Fc, Marine Sci Fac, Dept Biol, Braza, F. Las Palmas Csic, Estación Biológica de Doñana 4. IEO 5. Csic, Inst Ciencias Mar 6. Univ Barcelona, Dept Ecol Álvarez Cobelas, M. Sala, E. Univ Valencia, Inst 1. Csic, Ctr Estud Avanzados Blanes, Cavanilles Biodiversidad & Biol Evolut. 2. Univ Barcelona,Fac Biol,Dept Ecol 3. Univ Illes Balears, Lab Biol Marina
  • Análisis estratégico de los grupos:etalle del Área de Investigación Parque Nacional de Doñana Elementos singulares de investigación: 1. Linx pardinus 2. Aquila adalberti, age 3. Orictolagus cuniculus, Hemorrhagic disease. 4. Shrub 5. Arsenic 6. Hevy Metals, pollution, Aznalcollar mine toxic spill, Guadalquivir Estuary, Guadiamar River, SW Spain, Doñana National Park 7. Contamination 8. Cooper, Zn, Cd, Pb, soils. 9. Sequential extraction Investigadores: 1. Delibes,M, Ferreras,P; Aldama,JJ;Beltran,JF; Fedriani,JM ; Palomares,F; Revilla,E. 2. Villafuerte,R; Moreno,S. 3. Zunzunegui,JM; Barradas,MN; Novo,FG 4. DelValls,TA 5. Rico,MC; Baluja,G; Hernandez,LM; Fernandez,MA; Gonzalez,MJ. 6. Gomez-Ariza,JL 7. Baos,R; Montoro,R; Hiraldo, F. 8. Ferrer,M; Balbotín,J. Centros de Investigación: 1. Csic, Estación Biológica de Doñana 2. Univ Cadiz, Fac Ciencias Mar, Dept Quim Fis. 3. Univ Sevilla, Fac Biol, Dept Biol Vegetal & Ecol 4. Csic,Inst Organ Chem,Dept Environm Contamin. 5. Univ. Huelva, . Fac. Ciencias Experim. Revistas en las subredes: 1. Bulletin-of-Environmental-Contamination-and- Toxicology 2. Environmental Pollution 3. Science of dethe total environment
  • Producción de documentos conteniendo el término “Doñana” Desastre de Aznalcóllar Desastre de Aznalcóllar 25 de abril de 1998 25 de abril de 1998 Producción anual Producción acumulada 14 13 100 12 90 12 11 80 10 9 70 8 Nº de docs.Nº de docs 8 60 7 6 6 50 6 5 40 4 4 4 3 3 30 20 2 1 1 10 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 81 83 85 87 89 91 93 95 97 99 01 03 05 81 83 85 87 89 91 93 95 97 99 01 03 05 19 19 19 19 19 19 19 19 19 19 20 20 20 19 19 19 19 19 19 19 19 19 19 20 20 20 Años Años
  • Análisis DinámicoRed WoS_PCAR_53210 (1981-2005)
  • Serie periódica de Subredes de Investigación, Red WoS_PCAR_53210, (1981-2005) Periodo 1981- Periodo 1986- Periodo 1991- Periodo 1996- Periodo 2001- 1985 1990 1995 2000 2005
  • Serie periódica de Subredes de Investigación, Red WoS_PCAR_53210, (1981-2005)
  • Serie periódica “Delibes, M.” Red WoS_PCAR_53210, (1981-2005)Periodo 1981- Periodo 1986- Periodo 1991- Periodo 1996- Periodo 2001- 1985 1990 1995 2000 2005 tema 2 tema 2 tema 2 DOÑANA- DELIBES,-M. PALOMARES,-F. NATIONAL-PARK FERRERAS,-P. REVILLA,-E. DELIBES,-M. LYNX-PARDINUS CARNIVORES VULPES-VULPES DELIBES,-M. PALOMARES,-F. LYNX-PARDINUS SPAIN PREDATION JOURNAL-OF- ZOOLOGY SW-SPAIN SIZE Serie del descriptor Delibes, M.
  • Serie periódica “Populations” Red WoS_PCAR_53210, (1981-2005)Periodo 1981- Periodo 1986- Periodo 1991- Periodo 1996- Periodo 2001- 1985 1990 1995 2000 2005 tema 1 tema 4 tema 1 POPULATIONS CONSERVATION DOÑANA- NATIONAL-PARK SW-SPAIN ECOLOGY SW-SPAIN MANAGEMENT ORYCTOLAGUS- BIODIVERSITY- CUNICULUS AND- AZNALCOLLAR- CONSERVATION(R) MINE-TOXIC- ORYCTOLAGUS- SPILL CUNICULUS POPULATIONS BIODIVERSITY HEAVY-METALS POPULATIONS ABUNDANCE DIVERSITY CONSERVATION SPAIN BIOLOGICAL- CONSERVATION(R) Serie del descriptor Populations
  • Serie periódica “Doñana National Park” Red WoS_PCAR_53210, (1981-2005)Periodo 1981- Periodo 1986- Periodo 1991- Periodo 1996- Periodo 2001- 1985 1990 1995 2000 2005 tema 2 tema 3 tema 1 DOÑANA- DOÑANA- DOÑANA- NATIONAL-PARK NATIONAL-PARK NATIONAL-PARK DELIBES,-M. SOILS SW-SPAIN ZINC ORYCTOLAGUS- CUNICULUS NOVO,-F.-G. AZNALCOLLAR- ORYCTOLAGUS- MINE-TOXIC- CUNICULUS SPILL AQUILA- ADALBERTI POPULATIONS FERRER,-M. HEAVY-METALS PB ABUNDANCE CADMIUM CONSERVATION WATERS SPAIN BIOLOGICAL- CONSERVATION(R) Serie del descriptor Doñana-National-Park
  • Serie periódica “SW Spain” Red WoS_PCAR_53210, (1981-2005)Periodo 1981- Periodo 1986- Periodo 1991- Periodo 1996- Periodo 2001- 1985 1990 1995 2000 2005 tema 1 tema 2 tema 1 POPULATIONS DELIBES,-M. DOÑANA- NATIONAL-PARK SW-SPAIN FERRERAS,-P. SW-SPAIN LYNX-PARDINUS ORYCTOLAGUS- VULPES-VULPES CUNICULUS PALOMARES,-F. AZNALCOLLAR- MINE-TOXIC- SPAIN SPILL PREDATION POPULATIONS JOURNAL-OF- ZOOLOGY HEAVY-METALS SW-SPAIN ABUNDANCE SIZE CONSERVATION SPAIN BIOLOGICAL- CONSERVATION(R) Serie del descriptor SW-Spain
  • Serie periódica “Aznalcóllar Mine Toxic Spill” Red WoS_PCAR_53210, (1981-2005) Periodo 1981- Periodo 1986- Periodo 1991- Periodo 1996- Periodo 2001- 1985 1990 1995 2000 2005 tema 1 tema 1 HEAVY-METALS DOÑANA- SCIENCE-OF-THE- NATIONAL-PARK TOTAL- SW-SPAIN ENVIRONMENT(R) ORYCTOLAGUS- AZNALCOLLAR- CUNICULUS MINE-TOXIC- AZNALCOLLAR- SPILL MINE-TOXIC- SPECIATION SPILL ARSENIC POPULATIONS GUADIAMAR-RIVER HEAVY-METALS SEDIMENTS ABUNDANCE SEQUENTIAL- CONSERVATION EXTRACTION SPAIN POLLUTION BIOLOGICAL- GÓMEZ-ARIZA,- CONSERVATION(R) J.-L. Serie del descriptor Aznalcóllar-Mine-Toxic-Spill
  • Serie periódica “Soils” Red WoS_PCAR_53210, (1981-2005)Periodo 1981- Periodo 1986- Periodo 1991- Periodo 1996- Periodo 2001- 1985 1990 1995 2000 2005 tema 3 tema 7 DOÑANA- SOILS NATIONAL-PARK SEDIMENTS SOILS ZINC NOVO,-F.-G. ORYCTOLAGUS- CUNICULUS AQUILA- ADALBERTI FERRER,-M. PB CADMIUM WATERS Serie del descriptor Soils
  • Serie periódica “Patterns” Red WoS_PCAR_53210, (1981-2005)Periodo 1981- Periodo 1986- Periodo 1991- Periodo 1996- Periodo 2001- 1985 1990 1995 2000 2005 tema 7 tema 5 PATTERNS DIVERSITY MEDITERRANEAN- SPECIES- SEA RICHNESS SALA,-E. PATTERNS Serie del descriptor Patterns
  • Serie periódica “Sucession” Red WoS_PCAR_53210, (1981-2005)Periodo 1981- Periodo 1986- Periodo 1991- Periodo 1996- Periodo 2001- 1985 1990 1995 2000 2005 tema 13 tema 8 SUCCESSION SUCCESSION ECOSYSTEMS FIRE Serie del descriptor Sucession
  • Serie periódica de Subredes de Investigadores Red WoS_A_32210, (1981-2005) Periodo 1981- Periodo 1986- Periodo 1991- Periodo 1996- Periodo 2001- 1985 1990 1995 2000 2005
  • Serie periódica de Subredes de Investigadores Red WoS_A_32210, (1981-2005)
  • Parámetros VECT de la RedRed WoS_PCAR_53210 (1981-2005)
  • Parámetros VECT Red WoS_PCAR_53210 (1981-2005)El parámetro z-VECT nos mide la importancia absoluta de un término(palabra clave, autor o revista) en la Red. Su valor máximo es 200. Seobtiene sumando los parámetros C-VECT y D-VECT.El parámetro C-VECT mide la centralidad nodal normalizada de un términoen la red. Su valor máximo es 100. El parámetro C-VECT del término A seobtiene:El parámetro D-VECT mide la densidad nodal normalizada de un término dela subred. Su valor máximo es 100. El parámetro D-VECT del término A seobtiene:
  • Parámetros VECT, Palabras clave Red WoS_PCAR_53210 (1981-2005) PALABRAS CLAVE C-VECT D-VECT Z-VECT PALABRAS CLAVE C-VECT D-VECT Z-VECT1 "SIERRA-NEVADA-NATIONAL-PARK" 75,04 100,00 175,04 20 "ZINC" 82,14 32,69 114,832 "HEMORRHAGIC-DISEASE" 99,60 46,58 146,18 21 "AGE" 83,69 30,61 114,303 "ORYCTOLAGUS-CUNICULUS" 98,88 46,58 145,46 22 "CADMIUM" 81,34 32,69 114,044 "SHRUBS" 87,57 55,71 143,29 23 "SEQUENTIAL-EXTRACTION" 85,90 27,73 113,635 "LYNX-PARDINUS" 97,06 36,99 134,05 24 "COPPER" 80,92 32,69 113,616 "PHYTOPLANKTON" 80,32 51,59 131,92 25 "CORAL-REEFS" 70,39 31,52 101,917 "GORILLA-GORILLA" 77,50 52,00 129,50 26 "POPULATION-STRUCTURE" 67,32 31,52 98,858 "DOÑANA-NATIONAL-PARK" 95,46 30,32 125,78 27 "MARINE-PROTECTED-AREAS" 85,12 10,40 95,529 "SW-SPAIN" 94,44 30,32 124,76 28 "YELLOWSTONE-NATIONAL-PARK" 76,67 17,45 94,1210 "ARSENIC" 86,92 37,26 124,18 29 "MEDITERRANEAN-SEA" 82,80 10,40 93,2011 "GUADIAMAR-RIVER" 92,64 30,32 122,96 30 "LAKES" 82,02 9,91 91,9312 "POLLUTION" 92,15 30,32 122,47 31 "FIRE" 74,19 17,45 91,6413 "CONTAMINATION" 90,75 31,52 122,27 32 "ASSEMBLAGES" 71,65 18,49 90,1414 "GUADALQUIVIR-ESTUARY" 91,04 30,32 121,36 33 "MARINE-RESERVES" 70,66 18,49 89,1515 "AZNALCOLLAR-MINE-TOXIC-SPILL" 90,68 30,32 121,00 34 "SPECIES-RICHNESS" 74,11 9,65 83,7716 "HEAVY-METALS" 89,22 30,32 119,54 35 "DIVERSITY" 72,78 9,65 82,4317 "AQUILA-ADALBERTI" 87,13 30,61 117,74 36 "CERVUS-ELAPHUS" 70,70 9,75 80,4518 "SOILS" 84,41 32,69 117,11 37 "PANAMA" 0,00 49,5 49,5019 "PB" 82,31 32,69 115,00 38 "POLYCHAETA" 0,00 49,5 49,50 39 "SYLLIDAE" 0,00 49,5 49,50
  • Parámetros VECT, Investigadores Red WoS_PCAR_53210 (1981-2005) INVESTIGADORES C-VECT D-VECT Z-VECT INVESTIGADORES C-VECT D-VECT Z-VECT1 "PÉREZ,-J.-M." 76,40 100,00 176,40 22 "ALDAMA,-J.-J." 93,56 36,99 130,552 "GRANADOS,-J.-E." 76,01 100,00 176,01 23 "RODRIGO,-M.-A." 78,61 51,59 130,203 "SORIGUER,-R.-C." 75,82 100,00 175,82 24 "ROJO,-C." 78,48 51,59 130,074 "RUÍZ-MARTÍNEZ,-I." 75,75 100,00 175,75 25 "ANGELER,-D.-G." 78,37 51,59 129,965 "GONZÁLEZ,-M.-J." 81,26 72,03 153,29 26 "FEDRIANI,-J.-M." 92,94 36,99 129,936 "FERNÁNDEZ,-M.-A." 81,01 72,03 153,04 27 "BERMEJO,-M." 77,47 52,00 129,477 "RICO,-M.-C." 80,89 72,03 152,92 28 "BAOS,-R." 86,38 37,26 123,658 "HERNÁNDEZ,-L.-M." 80,65 72,03 152,68 29 "MONTORO,-R." 86,11 37,26 123,389 "BALUJA,-G." 79,44 72,03 151,47 30 "HIRALDO,-F." 86,01 37,26 123,2710 "MORENO,-S." 100,00 46,58 146,58 31 "DEL-VALLS,-T.-A." 91,28 30,32 121,6011 "VILLAFUERTE,-R." 99,63 46,58 146,21 32 "FERRER,-M." 86,10 30,61 116,7112 "NOVO,-F.-G." 89,99 55,71 145,70 33 "BALBONTIN,-J." 85,24 30,61 115,8513 "BARRADAS,-M.-C.-D." 89,68 55,71 145,39 34 "GÓMEZ-ARIZA,-J.-L." 85,44 27,73 113,1714 "ZUNZUNEGUI,-M." 89,29 55,71 145,00 35 "ZABALA,-M." 69,38 31,52 100,9015 "REVILLA,-E." 97,07 36,99 134,06 36 "SALA,-E." 68,85 31,52 100,3716 "PALOMARES,-F." 96,02 36,99 133,01 37 "LLORET,-F." 75,06 17,45 92,5117 "DELIBES,-M." 95,26 36,99 132,25 38 "GARCÍA-RUBIES,-A." 71,38 18,49 89,8718 "FERRERAS,-P." 94,29 36,99 131,28 39 "MORENO,-G." 65,56 18,72 84,2819 "BELTRAN,-J.-F." 94,02 36,99 131,01 40 "BRAZA,-F." 72,93 9,75 82,6820 "ALVAREZ-COBELAS,-M." 79,21 51,59 130,80 41 "CAPA,M." 0,00 49,5 49,5021 "SÁNCHEZ-CARRILLO,-S." 79,07 51,59 130,67 42 "LOPEZ,E" 0,00 49,5 49,50 43 "SANMARTIN,G" 0,00 49,5 49,50
  • Parámetros VECT, RevistasRed WoS_PCAR_53210 (1981-2005) REVISTAS C-VECT D-VECT Z-VECT 1 "BULLETIN-OF-ENVIR.-CONTAM.-AND-TOXIC." 80,24 72,03 152,27 2 "ENVIRONMENTAL-POLLUTION(R)" 89,25 31,52 120,78 3 "SCIENCE-OF-THE-TOTAL-ENVIRONMENT(R)" 88,25 30,32 118,57 4 "MARINE-BIOLOGY(R)" 67,12 31,52 98,64 5 "WETLANDS(R)" 82,46 9,91 92,37 6 "CRYPTOGAMIE-MYCOLOGIE(R)" 66,67 18,72 85,39
  • Cartografía del Conocimiento Atlas de la Red WoS_PCAR_53210 (1981-2005)
  • Mapas de conocimiento estratégico de las redes Los Mapas CERT son mapas topográficos, planos o de relieve, temáticos y cualitativos. A partir de la capa de situación de los nodos, obtenida en base a sus coordenadas (Pajek-KK-similitud), se ha dibujado, y superpuesto a la anterior, una capa topográfica de tintas hipsométricas; la altitud (elevación del terreno) se visualiza mediante diferentes colores. Esta última capa se ha obtenido a partir de las medidas de centralidad de los nodos y densidad de las subredes. En los Mapas CERT se representan gráficamente: • los nodos según su posición en la red (coordenadas Pajek-KK- similitud), en planimetría, • el parámetro z-VECT (suma de los parámetros C-VECT, centralidad nodal, y D-VECT, densidad nodal normalizada), en altimetría, • el relieve orográfico de la Red, y • la situación de las palabras clave, investigadores, revistas, subredes o áreas de investigación.
  • Mapa CERT e imagen 3D del relieveRed WoS_PCAR_53210 (1981-2005)
  • Mapa CERT, centroideRed WoS_PCAR_53210 (1981-2005) Centroide
  • Mapa CERT de SubredesRed Wos_PCAR_53210 (1981-2005) Sala, E. Sánchez Carrillo, S. García Rubies,A. Species richness Braza, F. Wetlands (R) Soriguer, R. C. Mediterranean Sea Delibes, M. Centroide Del Valls, T. A. Lloret, F. Hemorrhagic disease Zunzunegui, M. Environmantal Hernández, L. M. Pollution (R) Bermejo, M. Baos, R. Balbontín, J. Zinc Gómez-Ariza, J. L. Moreno, G.
  • Grafo de enlaces entre Subredes y Mapa CERT Red Wos_PCAR_53210 (1981-2005)
  • Mapa CERT de Áreas de Investigación Red WoS_PCAR_53210 Sala, E. Alvarez Cobelas, M. Braza, F. Parque Nacional de Mediterranean Sea Soriguer, R. C. Doñana Centroide Lloret, F. Bermejo, M. Moreno, G.
  • Vista 3D de Subredes Red WoS_PCAR_53210 Hernández, L. M. Soriguer, R. C. Baos, R. Braza, F. Zinc Del Valls, T. A. Hemorrhagic disease Gómez-Ariza,J.L. Delibes,M. Sánchez Carrillo, S. Balbontín, J.Moreno, G. Centroide Environmental Pollution (R) Bermejo, M. Zunzunegui, M. Sala, E. García Rubies,A. Lloret, F. Mediterranean Sea Species richness
  • Vista 3D de investigadores (1) Red WoS_PCAR_53210 Rojo,C, Rico,MC; Rodrigo,MA; Baluja,G; Zunzunegui,JM; Alvarez Cobelas,M; Hernandez,LM; Ruiz-Martinez,I; Moreno, G. Barradas,MN; Sanchez Carrillo,S; Fernandez,MA; Novo,FG Angeler,DG. Gonzalez,MJ. Soriguer,RC; Perez,JM; Bermejo,M. Villafuerte,R; Granados,JE Moreno,S.Lloret,F. Braza, F. Centroide
  • Vista 3D de investigadores (2) Red WoS_PCAR_53210 Delibes, M, Baos, R; Ferreras, P; Montoro, R; Aldama, J J; Hiraldo, F Beltran, J F; Del Valls, T. A. Fedriani, J M ; Palomares, F; Rojo, C, Villafuerte,R; Revilla, E. Gómez Ariza, J. L. Rodrigo, M. A; Moreno,S. Alvarez Cobelas, M; Ferrer,M; Sanchez Carrillo, S; Balbotín,J. Angeler, D. G.Moreno, G. Centroide Bermejo, M. Sala, E; Zabala, M. Garcia Rubies, A. Lloret,F.
  • Vista 3D de Investigadores del Área de Investigación “Parque Nac. de Doñana” Delibes,M, Baos,R; Ferreras,P; Montoro,R; Aldama,JJ; Rico,MC; Beltran,JF; Gonzalez,J; Hiraldo, F. Fedriani,JM ; Baluja,G; DelValls,TA Palomares,F; Hernandez,LM; Revilla,E. Fernandez,MA; Gonzalez,MJ. Villafuerte,R; Moreno,S. CentroideGomez-Ariza,JL Zunzunegui,JM; Ferrer,M; Barradas,MN; Balbotín,J. Novo,FG
  • Vista 3D de Palabras Clave del Área de Investigación “Parque Nac. de Doñana” Heavy Metals, pollution, Aznalcollar mine toxic spill, Arsenic Guadalquivir Estuary, Guadiamar River Cooper, Linx pardinus Zn, Cd, Pb, soils. Orictolagus cuniculus, Centroide Hemorrhagic diseaseSequential extraction Aquila adalberti, Shrubs age Contamination Doñaña-National-Park SW-Spain
  • Base Documental IEDCYT(ISOC, ICYT, IME)
  • Red IEDCYT_PCAR (1981-2005)La Red IEDCYT_PCAR (1981-2005) en cifras: 942 documentos 3.595 palabras clave 1.542 investigadores 223 revistas
  • Producción anual de documentos en el periodo de estudio Producción anual de docs. 120 104 100 80 72 72 73Nº de docs. 67 63 56 58 60 52 42 40 43 40 34 32 29 22 22 15 16 20 7 5 6 5 6 1 0 81 83 85 87 89 91 93 95 97 99 01 03 05 19 19 19 19 19 19 19 19 19 19 20 20 20 Años Diagrama de frecuencias.
  • Producción anual de documentos en el periodo de estudio Producción acumulada de docs. 1800 1600 1400 Exponencial y = 11,61e0,1952x 1200 R2 = 0,9614Nº de docs. 1000 800 Polinomial 600 y = 1,9638x 2 - 12,659x + 35,645 R2 = 0,9989 400 200 0 81 83 85 87 89 91 93 95 97 99 01 03 05 19 19 19 19 19 19 19 19 19 19 20 20 20 Años Diagrama de frecuencias acumuladas.
  • Red IEDCYT_PCAR_53210 (1981-2005) Análisis Estructural Análisis Dinámico Análisis Estratégico Cartografía del conocimiento
  • Análisis EstructuralRed IEDCYT_PCAR_53210 (1981-2005)
  • Red IEDCYT_PCAR_53210 (1)Grafo de la Red. Aparecen todos los nodos, enlazados y Grafo de la Red obtenido separando los componentes ohuérfanos, y todos los enlaces. subredes no conexas y eliminando los nodos huérfanos
  • Red IEDCYT_PCAR_53210 (2)Grafo de la Red Grafos de los diferentes componentes de la red
  • Red IEDCYT_PCAR_53210 (3) Subred principal Todos los nodos y enlaces Grupos y centroide de la subred principalGrupos o subredes obtenidos Separando los gruposeliminando los enlacesinferiores a 1800 y los nodoshuérfanos
  • Red IEDCYT_PCAR_53210 (4)Subredes del componente principal
  • Red IEDCYT_PCAR_53210Enlaces entre subredes (1)
  • Red IEDCYT_PCAR_53210Enlaces entre subredes (2)
  • Red IEDCYT_PCAR_53210Enlaces entre subredes (3)
  • Análisis estructuralde los componentes de la Red. Grafo obtenido con Pajek. Algoritmo KK, separando componentes de la Red.
  • Análisis estructural de los componentes de la Red IEDCYT_PCAR_53210.
  • Grafos del componente de la redOxyura-Rev. Zonas Húmedas - Oxyura-Rev. Zonas Húmedas Grafo obtenido con Copalred. Algoritmo de agrupación de centros simples. Grafo obtenido con Pajek, eliminando en la Red los enlaces de valor inferior a 1800 y separando los componentes
  • Grafos del componente de la redClasificación de suelos – Clasificación de suelos Grafo obtenido con Copalred. Algoritmo de agrupación de centros simples. Grafo obtenido con Pajek, eliminando en la Red los enlaces de valor inferior a 1800 y separando los componentes
  • Grafos del componente de la red Mammalia - Mammalia Grafo obtenido con Pajek, eliminando en la Red los enlaces de valor inferior a 1800 y separando los componentes
  • Grafos del componente de la red Aldezabal, A. - Aldezabal, A.Grafo obtenido con Copalred. Algoritmo de agrupación de centros simples. Grafo obtenido con Pajek, eliminando los enlaces inferiores a 1800
  • Grupos o subredes Insecta - ColeopteraGrafo obtenido con Copalred. Algoritmo de agrupación de centros simples. Grafo obtenido con Pajek, eliminando en la Red los enlaces de valor inferior a 1800 y separando los componentes
  • Grupos o subredes Insecta - LepidopteraGrafo obtenido con Copalred. Algoritmo de agrupación de centros simples. Grafo obtenido con Pajek, eliminando en la Red los enlaces de valor inferior a 1800 y separando los componentes
  • Grupos o subredes Insecta – Zabalegui, I.Grafo obtenido con Copalred. Algoritmo de agrupación de centros simples. Grafo obtenido con Pajek, eliminando en la Red los enlaces de valor inferior a 1800 y separando los componentes
  • Grupos o subredesCárdenas Talaverón, A.M. – Coleoptera Grafo obtenido con Copalred. Algoritmo de agrupación de centros simples. Grafo obtenido con Pajek, eliminando en la Red los enlaces de valor inferior a 1800 y separando los componentes
  • Grupos o subredesHymenoptera - HymenopteraGrafo obtenido con Copalred. Algoritmo de agrupación de centros simples. Grafo obtenido con Pajek, eliminando en la Red los enlaces de valor inferior a 1800 y separando los componentes
  • Grupos o subredesFungi - Bol. Soc. Micológica de Madrid Grafo obtenido con Copalred. Algoritmo de agrupación de centros simples. Grafo obtenido con Pajek, eliminando en la Red los enlaces de valor inferior a 1800 y separando los componentes
  • Grupos o subredes Humedales -Rojo,C.Grafo obtenido con Copalred. Algoritmo de agrupación de centros simples. Grafo obtenido con Pajek, eliminando en la Red los enlaces de valor inferior a 1800 y separando los componentes
  • Grupos o subredesHumedales – Ecosistemas Acuáticos Grafo obtenido con Copalred. Algoritmo de agrupación de centros simples. Grafo obtenido con Pajek, eliminando en la Red los enlaces de valor inferior a 1800 y separando los componentes
  • Grupos o subredesPerez Latorre,A.V. – Cabezudo,B. Grafo obtenido con Copalred. Algoritmo de agrupación de centros simples. Grafo obtenido con Pajek, eliminando en la Red los enlaces de valor inferior a 1800 y separando los componentes
  • Grupos o subredesCuadernos de Turismo - Araque Jimenez, E. Grafo obtenido con Copalred. Algoritmo de agrupación de centros simples. Grafo obtenido con Pajek, eliminando en la Red los enlaces de valor inferior a 1800 y separando los componentes
  • Grupos o subredesCuadernos de Turismo – Actividades recreativas Grafo obtenido con Copalred. Algoritmo de agrupación de centros simples. Grafo obtenido con Pajek, eliminando en la Red los enlaces de valor inferior a 1800 y separando los componentes
  • Grupos o subredes Biogeografía – Novoa, F.Grafo obtenido con Copalred. Algoritmo de agrupación de centros simples. Grafo obtenido con Pajek, eliminando en la Red los enlaces de valor inferior a 1800 y separando los componentes
  • Grupos o subredesHymenoptera - HymenopteraGrafo obtenido con Copalred. Algoritmo de agrupación de centros simples. Grafo obtenido con Pajek, eliminando en la Red los enlaces de valor inferior a 1800 y separando los componentes
  • Grupos o subredesClemente Salas, L. - Clemente Salas, L. Grafo obtenido con Copalred. Algoritmo de agrupación de centros simples. Grafo obtenido con Pajek, eliminando en la Red los enlaces de valor inferior a 1800 y separando los componentes
  • Grupos o subredes Flora – Valle Tendero, F.Grafo obtenido con Copalred. Algoritmo de agrupación de centros simples. Grafo obtenido con Pajek, eliminando en la Red los enlaces de valor inferior a 1800 y separando los componentes
  • Grupos o subredesAguas Subterráneas - Acuíferos Grafo obtenido con Copalred. Algoritmo de agrupación de centros simples. Grafo obtenido con Pajek, eliminando en la Red los enlaces de valor inferior a 1800 y separando los componentes
  • Grupos o subredesRev. Acad. Canaria - Mollusca Grafo obtenido con Copalred. Algoritmo de agrupación de centros simples. Grafo obtenido con Pajek, eliminando en la Red los enlaces de valor inferior a 1800 y separando los componentes
  • Grupo o subredGonzález Alonso, F. Grafo obtenido con Pajek, eliminando en la Red los enlaces de valor inferior a 1800 y separando los componentes
  • Grupo o subredPatrimonio Geológico Grafo obtenido con Pajek, eliminando en la Red los enlaces de valor inferior a 1800 y separando los componentes
  • Grupo o subredFlora silvestre Grafo obtenido con Pajek, eliminando en la Red los enlaces de valor inferior a 1800 y separando los componentes
  • Grupo o subredContaminación de aguas Grafo obtenido con Pajek, eliminando en la Red los enlaces de valor inferior a 1800 y separando los componentes
  • Grupo o subred Pastizales Grafo obtenido con Pajek, eliminando en la Red los enlaces de valor inferior a 1800 y separando los componentes
  • Grupo o subred Acuíferos Grafo obtenido con Pajek, eliminando en la Red los enlaces de valor inferior a 1800 y separando los componentes
  • Grupos o subred Musci Grafo obtenido con Pajek. Algoritmo de agrupación de enlaces simples.
  • Grupo o subred Ocio Grafo obtenido con Pajek, eliminando en la Red los enlaces de valor inferior a 1800 y separando los componentes
  • Grupo o SubredOferta Turística Grafo obtenido con Pajek, eliminando en la Red los enlaces de valor inferior a 1800 y separando los componentes
  • Grupo o subredGestión ambiental Grafo obtenido con Pajek, eliminando en la Red los enlaces de valor inferior a 1800 y separando los componentes
  • Grupo o subredPlaneamiento urbanístico Grafo obtenido con Pajek. Algoritmo de agrupación de enlaces simples.
  • Análisis EstratégicoRed IEDCYT_PCAR_53210 (1981-2005)
  • Diagrama estratégico de las subredes obtenido con Copalred (algoritmo de agrupación sobre centros simples) (1)
  • Diagrama estratégico de las subredes obtenidocon el nuevo método (eliminación en la red de losenlaces inferiores a un valor y centralidad nodal) (2)
  • Comparativa de los diagramas estratégicos (CoPalRed – Método gráfico)
  • Comparativa de diagramas estratégicos (1) Cuadrante nº 1: Subredes al frente de la IAPE CoPalRed Nuevo métodoFungi Boletín de la Soc. Micológica de Madrid (Cuadrante nº 3)Humedales Rojo, C.Cárdenas Talaverón, A.M. ColeopteraPérez Latorre, Andrés Cabezudo, B.Insecta ColeopteraInsecta LepidopteraInsecta Zabalegui, I.Musci Musci (Cuadrante nº 3)Cuadernos de Turismo Araque Jiménez, E.Boletín de la Soc. Micológica de Madrid se situa entre el primer y el tercer cuadrante (Nota: LasSubredes se denominan en cada método según un nodo diferente del grupo de descriptores quela componen. La vISIón de los grafos de las subredes ayuda a la comprensión de la tabla).
  • Comparativa de diagramas estratégicos (2) Cuadrante nº 1: Subredes al frente de la IAPE CoPalRed Nuevo métodoCuadernos de Turismo Actividades recreativas (Cuadrante nº 2)Biogeografía Novoa, F.Hymenoptera Hymenoptera (Cuadrante nº 2)Espacios Naturales Protegidos Gestión Ambiental (Cuadrante nº 2)Ocio (Cuadrante nº 3) OcioClemente Salas, L. (Cuadrante nº 3) Clemente Salas, L.Flora (Cuadrante nº 2) Valle Tendero, F.(Nota: Las subredes se denominan en cada método según un nodo diferente del grupo dedescriptores que la componen. La vISIón de los grafos de las subredes ayuda a la comprensiónde la tabla).
  • Comparativa de diagramas estratégicos (3) Cuadrante nº 3: Subredes periféricas pero muy densas CoPalRed Nuevo método González Alonso, F. González Alonso, F. Clemente Salas, L. Clemente Salas, L. (Cuadrante nº 1) Clasificación de suelos Clasificación de suelos Revista de Pastos Pastizales Aguas subterráneas Acuíferos Ocio Ocio (Cuadrante nº 1) Rev. Acad. Canaria de Ciencias Mollusca (Cuadrante nº 4) Aldezábal, Arantza Aldezábal, Arantza (Cuadrante nº 4)(Nota: Las subredes se denominan en cada método según un nodo diferente del grupo.La vISIón de los grafos de las subredes ayuda a la comprensión de la tabla).
  • Comparativa de diagramas estratégicos (4) Cuadrante nº 3: Subredes periféricas pero muy densas CoPalRed Nuevo método Patrimonio Geológico Patrimonio Geológico (Cuadrante nº 4) Oxyura - Rev. sobre las Zonas Oxyura - Rev. sobre las Zonas Húmedas Húmedas (Cuadrante nº 4) Contaminación de aguas Contaminación de aguas (Cuadrante nº 4) (Nota: Las subredes se denominan en cada método según un nodo diferente del grupo. La vISIón de los grafos de las sunredes ayuda a la comprensión de la tabla).
  • Diagrama estratégico (CoPalRed) de la RedIEDCYT_PCAR_53210 y grafos de los grupos del 1º cuadrante Diagrama estratégico y grafos (Copalred) de grupos del primer cuadrante
  • Diagrama estratégico (nuevo método) de laIEDCYT_PCAR_53210 y grafos de los grupos del 1º cuadrante Rojo, C. Novoa, F. Zabalegui, I. Araque, Cabezudo, B. Clemente Salas,L. B.Soc. Mic. Madrid Coleoptera Lepidoptera Ocio Valle Diagrama estratégico y grafos (Pajek) de los grupos del primer cuadrante
  • Análisis estratégico de los componentes de la Red IEDCYT_PCAR_53210 (1981-2005)
  • Análisis estratégico del componente de la red (1) Oxyura-Rev. Zonas Húmedas – Oxyura-Rev. Zonas Húmedas Grafo obtenido con Copalred. Grafo obtenido con Pajek., Algoritmo de agrupación de separando componentes en la Red. centros simples. Elementos singulares de investigación: Anatidae, aves acuáticas, censo. Investigador: Moreno Arroyo, Baldomero Centro de Investigación: Dep. Biol. Veg. Ecol. Fac. Cienc. Univ. Córdoba, Deleg. Prov. Cons. Medio Ambiente (Junta de Andalucía), Córdoba Revista: Oxyura – Revista sobre las zonas húmedas
  • Análisis estratégico del componente de la red (2) Clasificación de suelos – Clasificación de suelos Grafo obtenido con Copalred. Grafo obtenido con Pajek., Algoritmo de agrupación de separando componentes en la Red. centros simples. Elementos singulares de investigación: Clasificación de suelos, Análisis de suelos. Revista: Edafología (Madrid)
  • Análisis estratégico del componente de la red (3): Mammalia - Mammalia Grafo obtenido con Pajek., separando componentes en la Red. Elementos singulares de investigación: Mammalia Revistas: Miscellania Zoologica, Doñana Acta Vertebrata.
  • Análisis estratégico del componente de la red (4): Aldezabal, A. - Aldezabal, A. Grafo obtenido con Copalred. Grafo obtenido con Pajek., Algoritmo de agrupación de separando componentes en la Red. centros simples. Investigador: Aldezábal, Arantza Revista: Naturzale-Cuadernos de Ciencias Naturales
  • Análisis estratégico de las subredes Áreas de investigación Patrim. Geológico Turismo rural Acuíferos Urbanismo Teledetección Gestión ambiental Valle, F. F. Valle,Contaminación de aguas Hongos Insectos Ecosistemas acuáticos Moluscos Pastizales Cabezudo, B. Geomorfología Geomorfología Musgos Lazaroa
  • Insectos Subredes: - Coleoptera - Lepidoptera - Zabalegui, I. - Hymenoptera - Novoa, F.Elementos singulares de investigación: Insecta, Coleoptera, Lepidoptera,Papilionoidea, Hymenoptera, Formicidae.Investigadores: Novoa, F.; Baselga, A.; Cárdenas Talaverón, A.M.; Hidalgo,J.M.; Zabalegui, I., Nieves Aldrey, J.L.Centro de Investigación: Dep. Zool. Univ. Córdoba; Dep. Biodiv. Biol. Evol.Mus. Nac. Cienc. Nat. [CSIC]; Dep. Biol. Anim. Fac. Biol. Univ. Santiago deCompostela; Asoc. Gipuzkoana Entomol.Revistas: Boletín de la Asociación Española de Entomología, Boletín de laSEA, Shilap-Revista de Lepidopterología, Heteropterus-Revista deEntomología
  • Turismo rural Subredes: - Araque Jiménez, E. - Actividades recreativas - Ocio - Oferta turisticaElementos singulares de investigación: Actividades recreativas, espacio deocio, ocio, valor de uso, oferta turística, demanda turística.Investigadores: Araque Jiménez, E., Sánchez Martínez, J.D.Centro de Investigación: Universidad de Jaén, Área de Análisis GeográficoRegional.Revista: Cuadernos de Turismo
  • Ecosistemas acuáticos Subredes: - Rojo, C. - Ecosistemas AcuáticosElementos singulares de investigación: Eutrofización, fitoplancton,ecosistemas acuáticosInvestigadores: Rojo, C.,Centro de Investigación: Area Limnol. Inst. Cavanilles Biodiv. Biol. Evol.Revistas: Anales del Jardín Botánico de Madrid, Limnética
  • Hongos Subred: - FungiElementos singulares de investigación: Ascomycetes, Basidiomycetes,taxonomía, AgaricalesInvestigadores: Esteve Raventós, F., Moreno, G., Ortega, A.Centro de Investigación: Fac. Cienc. Secc. Biol. Univ. Alcalá de Henares Dep.Bot., Dep. Bot. Fac. Cienc. Univ. GranadaRevistas: Revista Catalana de Micología, Revista de la Sociedad Micológicade Madrid,
  • Gestión ambiental Subred: - Gestión AmbientalElementos singulares de investigación: Gestión ambientalRevistas: Colección Técnica del ICONA
  • Urbanismo Subred: - Planeamiento urbanísticoElementos singulares de investigación: Planeamiento urbanísticoRevistas: REA, Revista de Debats Territorials
  • Valle, F. Subred: - Valle, F.Investigadores: Valle, F.; Salazar, C.Centro de Investigación: Dep. Biol. Veg. Fac. Cienc. Univ. Granada, Dep.Biol. Anim. Biol. Veg. Ecol. Fac. Cienc. Exp. Univ. Jaén
  • Moluscos Subred: - MolluscaElementos singulares de investigación: MolluscaRevistas: Revista de la Academia Canaria de Ciencias
  • Cabezudo, B. Subred: - Cabezudo, B.Investigadores: Cabezudo, B.; Pérez Latorre, A.Centro de Investigación: Dep. Biol. Veg. Univ. MálagaRevistas: Acta Botanica Malacitana
  • Musgos Subred: - MusciElementos singulares de investigación: Musci, Hepaticae, Briophita
  • Geomorfología Subred: - Clemente salas, L.Elementos singulares de investigación: Holoceno, Geomorfología, EvoluciónInvestigadores: Clemente Salas, L.; Siljestrom, R.Centro de Investigación: Inst. Recur. Nat. Agrobiol. [CSIC]
  • Acuíferos Subred: - AcuíferosElementos singulares de investigación: Acuíferos, Hidrogeología, Aguassubterráneas
  • Patrimonio geológico Subred: - Patrimonio GeológicoElementos singulares de investigación: Patrimonio GeológicoRevistas: Geogaceta
  • Teledetección Subred: - González Alonso, F.Elementos singulares de investigación: TeledetecciónInvestigadores: González Alonso, F.; Cuevas Gozalo, J.M.Centro de Investigación: Lab. Teledetección [CIFOR-INIA]
  • Contaminación de aguas Subred: - Contaminación de aguasElementos singulares de investigación: Contaminación de aguas, aguasresiduales
  • Pastizales Subred: - PastizalesElementos singulares de investigación: PastizalesRevistas: Revista de Pastos
  • Flora silvestre Subred: - Flora silvestreElementos singulares de investigación: Flora silvestreRevistas: Lazaroa
  • Análisis DinámicoRed IEDCYT_PCAR_53210 (1981-2005)
  • Serie periódica de Subredes de Investigación Red IEDCYT_PCAR_53210 (1981-2005) Periodo 1981- Periodo 1986- Periodo 1991- Periodo 1996- Periodo 2001- 1985 1990 1995 2000 2005
  • Serie periódica “Conservación de la Naturaleza” Red IEDCYT_PCAR_53210 (1981-2005) Periodo 1981- Periodo 1986- Periodo 1991- Periodo 1996- Periodo 2001- 1995 2000 2005 1985 1990 tema 1 tema 1 tema 2 tema 1 tema 1 ESPACIOS- PARQUES- PARQUES- ESPACIOS- ESPACIOS- NATURALES- NATURALES- NATURALES- NACIONALES NATURALES PROTEGIDOS PROTEGIDOS PROTEGIDOS CONSERVACIÓN- CONSERVACIÓN- MEDIO-AMBIENTE- DESARROLLO- PROTECCIÓN-DEL- SOSTENIBLE DE-LA- DE-LA- CANARIAS MEDIO-AMBIENTE NATURALEZA NATURALEZA COLECCIÓN- POLÍTICA-DEL- PROTECCIÓN-DEL- TÉCNICA-ICONA PLANIFICACIÓN- MEDIO-AMBIENTE MEDIO-AMBIENTE AMBIENTAL POLÍTICA-DEL- PLANIFICACIÓN- PROTECCIÓN-DEL- MEDIO-AMBIENTE AMBIENTAL MEDIO-AMBIENTE ORDENACIÓN-DEL- CONSERVACIÓN- LEGISLACIÓN TERRITORIO DE-LA- PARQUES- NATURALEZA NACIONALES GESTIÓN- MEDIO- AMBIENTAL CONSERVACIÓN-DE- ESPACIOS- LA-NATURALEZA AMBIENTE- POLÍTICA-DEL- (REVISTA) NATURALES- MEDIO-AMBIENTE PROTECCIÓN- PROTEGIDOS DESARROLLO- RECURSOS- DEL-MEDIO- SOSTENIBLE NATURALES AMBIENTE PARQUES- TURISMO CONSERVACIÓN-DE- NACIONALES LA-NATURALEZA REVISTA- ARAGONESA-DE- POLÍTICA- GESTIÓN-DE- ADMINISTRACIÓN- COMUNITARIA RECURSOS PÚBLICA PARQUES- POLÍTICA-DEL- OFERTA- NACIONALES MEDIO-AMBIENTE TURÍSTICA PATRIMONIO- NATURAL Serie del descriptor Conservación de la Naturaleza
  • Serie periódica “Parques Nacionales” Red IEDCYT_PCAR_53210 (1981-2005) Periodo 1981- Periodo 1986- Periodo 1991- Periodo 1996- Periodo 2001- 1995 2000 2005 1985 1990tema 1 tema 1 tema 1 tema 1PARQUES- PARQUES- ESPACIOS- ESPACIOS- NATURALES- NATURALES-NACIONALES NATURALES PROTEGIDOS PROTEGIDOSCONSERVACIÓN- CONSERVACIÓN- MEDIO-AMBIENTE- PROTECCIÓN-DEL-DE-LA- DE-LA- CANARIAS MEDIO-AMBIENTENATURALEZA NATURALEZA COLECCIÓN- PROTECCIÓN-DEL- TÉCNICA-ICONA PLANIFICACIÓN- MEDIO-AMBIENTE AMBIENTAL POLÍTICA-DEL- PLANIFICACIÓN- PROTECCIÓN-DEL- MEDIO-AMBIENTE AMBIENTAL MEDIO-AMBIENTE LEGISLACIÓN ORDENACIÓN-DEL- TERRITORIO PARQUES- NACIONALES GESTIÓN- AMBIENTAL CONSERVACIÓN-DE- ESPACIOS- LA-NATURALEZA POLÍTICA-DEL- NATURALES- MEDIO-AMBIENTE PROTEGIDOS DESARROLLO- RECURSOS- SOSTENIBLE NATURALES PARQUES- CONSERVACIÓN-DE- NACIONALES LA-NATURALEZA REVISTA- ARAGONESA-DE- GESTIÓN-DE- ADMINISTRACIÓN- RECURSOS PÚBLICA PARQUES- POLÍTICA-DEL- NACIONALES MEDIO-AMBIENTE Serie del descriptor Parques Nacionales
  • Serie periódica “Espacios Naturales Protegidos” Red IEDCYT_PCAR_53210 (1981-2005) Periodo 1981- Periodo 1986- Periodo 1991- Periodo 1996- Periodo 2001- 1995 2000 2005 1985 1990 tema 1 tema 1 tema 2 tema 1 ESPACIOS- PARQUES- ESPACIOS- ESPACIOS- NATURALES- NATURALES- NATURALES- NATURALES PROTEGIDOS PROTEGIDOS PROTEGIDOS CONSERVACIÓN- MEDIO-AMBIENTE- DESARROLLO- PROTECCIÓN-DEL- SOSTENIBLE DE-LA- CANARIAS MEDIO-AMBIENTE NATURALEZA COLECCIÓN- POLÍTICA-DEL- PROTECCIÓN-DEL- TÉCNICA-ICONA PLANIFICACIÓN- MEDIO-AMBIENTE MEDIO-AMBIENTE AMBIENTAL POLÍTICA-DEL- PLANIFICACIÓN- PROTECCIÓN-DEL- MEDIO-AMBIENTE AMBIENTAL MEDIO-AMBIENTE ORDENACIÓN-DEL- CONSERVACIÓN- LEGISLACIÓN TERRITORIO DE-LA- PARQUES- NATURALEZA NACIONALES GESTIÓN- MEDIO- AMBIENTAL CONSERVACIÓN-DE- ESPACIOS- LA-NATURALEZA AMBIENTE- POLÍTICA-DEL- (REVISTA) NATURALES- MEDIO-AMBIENTE PROTECCIÓN- PROTEGIDOS DESARROLLO- RECURSOS- DEL-MEDIO- SOSTENIBLE NATURALES AMBIENTE PARQUES- TURISMO CONSERVACIÓN-DE- NACIONALES LA-NATURALEZA REVISTA- ARAGONESA-DE- POLÍTICA- GESTIÓN-DE- ADMINISTRACIÓN- COMUNITARIA RECURSOS PÚBLICA PARQUES- POLÍTICA-DEL- OFERTA- NACIONALES MEDIO-AMBIENTE TURÍSTICA PATRIMONIO- NATURALSerie de los descriptores Protección del Medio Ambiente, Política del Medio Ambiente yEspacios Naturales Protegidos.
  • Serie periódica “Parques Naturales” Red IEDCYT_PCAR_53210 (1981-2005)Periodo 1981- Periodo 1986- Periodo 1991- Periodo 1996- Periodo 2001- 1985 1990 1995 2000 2005 tema 1 tema 2 tema 2 tema 4 PARQUES- PARQUES- PARQUES- PARQUES- NATURALES NATURALES NATURALES NATURALES REVISTA-DE- GESTIÓN-DE- LURRALDE CONSERVACIÓN- DE-LA- OBRAS-PÚBLICAS RECURSOS ESPACIO- NATURALEZA RESERVAS- ESPACIO-DE- TURÍSTICO NATURALES OCIO PROTECCIÓN-DEL- PLANIFICACIÓN ACCIÓN- AREA,-REV.-DE- MEDIO-AMBIENTE AMBIENTAL ANTRÓPICA DEBATS- POLÍTICA-DEL- ACTIVIDADES- LEGISLACIÓN TERRITORIALS MEDIO-AMBIENTE RECREATIVAS TURISMO IMPACTO- ANUARI- LEGISLACIÓN AMBIENTAL PATRIMONIO- ORNITOLOGIC PARQUES- GEOLÓGICO EQUIPAMIENTO- NACIONALES ECOSISTEMA TURÍSTICO ESPACIOS- CRECIMIENTO- GEOGACETA NATURALES- TURÍSTICO PROTEGIDOS ACTIVIDADES- CUADERNOS-DE- RECREATIVAS TURISMO MEDIO- AMBIENTE Serie del descriptor Parques Naturales
  • Serie periódica “Reservas Naturales” Red IEDCYT_PCAR_53210 (1981-2005)Periodo 1981- Periodo 1986- Periodo 1991- Periodo 1996- Periodo 2001- 1985 1990 1995 2000 2005 tema 2 tema 6 PARQUES- RESERVAS- NATURALES NATURALES REVISTA-DE- LEGISLACIÓN OBRAS-PÚBLICAS RESERVAS- PAISAJE-NATURAL NATURALES ACCIÓN- ANTRÓPICA LEGISLACIÓN IMPACTO- AMBIENTAL Serie del descriptor Reservas Naturales
  • Serie periódica “Desarrollo Sostenible” Red IEDCYT_PCAR_53210 (1981-2005)Periodo 1981- Periodo 1986- Periodo 1991- Periodo 1996- Periodo 2001- 1995 2000 2005 1985 1990 tema 1 tema 2 ESPACIOS- ESPACIOS- NATURALES- NATURALES- PROTEGIDOS PROTEGIDOS MEDIO-AMBIENTE- DESARROLLO- CANARIAS SOSTENIBLE POLÍTICA-DEL- PLANIFICACIÓN- MEDIO-AMBIENTE AMBIENTAL PROTECCIÓN-DEL- MEDIO-AMBIENTE ORDENACIÓN-DEL- CONSERVACIÓN- TERRITORIO DE-LA- NATURALEZA CONSERVACIÓN-DE- MEDIO- LA-NATURALEZA AMBIENTE- (REVISTA) PROTECCIÓN- DESARROLLO- DEL-MEDIO- SOSTENIBLE AMBIENTE PARQUES- TURISMO NACIONALES REVISTA- ARAGONESA-DE- POLÍTICA- ADMINISTRACIÓN- COMUNITARIA PÚBLICA POLÍTICA-DEL- OFERTA- MEDIO-AMBIENTE TURÍSTICA PATRIMONIO- NATURAL Serie del descriptor Desarrollo Sostenible
  • Serie periódica “Legislación” Red IEDCYT_PCAR_53210 (1981-2005)Periodo 1981- Periodo 1986- Periodo 1991- Periodo 1996- Periodo 2001- 1985 1990 1995 2000 2005 tema 1 tema 2 tema 6 PARQUES- PARQUES- RESERVAS- NATURALES NATURALES NATURALES CONSERVACIÓN- LEGISLACIÓN DE-LA- REVISTA-DE- NATURALEZA OBRAS-PÚBLICAS PROTECCIÓN-DEL- RESERVAS- PAISAJE-NATURAL MEDIO-AMBIENTE NATURALES POLÍTICA-DEL- MEDIO-AMBIENTE ACCIÓN- LEGISLACIÓN ANTRÓPICA PARQUES- NACIONALES ESPACIOS- LEGISLACIÓN NATURALES- PROTEGIDOS IMPACTO- AMBIENTAL Serie del descriptor Legislación
  • Serie periódica “Fauna” Red IEDYCT_PCAR_53210 (1981-2005)Periodo 1981- Periodo 1986- Periodo 1991- Periodo 1996- Periodo 2001- 2005 1985 1990 1995 2000 tema 1 tema 3 tema 4 INSECTA FLORA FAUNA BOLETÍN-DE-LA- BOLETÍN-DE-LA- FAUNA ASOCIACIÓN- SEA ESPAÑOLA-DE- ENTOMOLOGÍA BOLETÍN-DE-LA- CONSERVACIÓN- ASOCIACIÓN- DEL-MEDIO- PRIMERA-CITA ESPAÑOLA-DE- AMBIENTE ENTOMOLOGÍA BOLETÍN-DE-LA- FLORA SOCIEDAD- COLEOPTERA MICOLÓGICA-DE- MADRID FAUNA FUNGI LEPIDOPTERA ZABALEGUI,-I. HETEROPTERUS- REVISTA-DE- ENTOMOLOGÍA HYMENOPTERA DISTRIBUCIÓN- GEOGRÁFICA Serie del descriptor Fauna
  • Serie periódica “Fungi” Red IEDYCT_PCAR_53210 (1981-2005)Periodo 1981- Periodo 1986- Periodo 1991- Periodo 1996- Periodo 2001- 2005 1985 1990 1995 2000 tema 3 tema 3 tema 3 COROLOGÍA FLORA FUNGI TAXONOMÍA FUNGI FAUNA CATÁLOGOS CONSERVACIÓN- REVISTA- DEL-MEDIO- CATALANA-DE- AMBIENTE MICOLOGÍA BOLETÍN-DE-LA- BASIDIOMYCETES SOCIEDAD- BASIDIOMYCETES MICOLÓGICA-DE- BOLETÍN-DE-LA- MADRID SOCIEDAD- ECOLOGÍA MICOLÓGICA-DE- FUNGI MADRID VIERAEA CATÁLOGOS TAXONOMÍA COROLOGÍA DISTRIBUCIÓN- ACTA-BOTANICA- MALACITANA GEOGRÁFICA BIODIVERSIDAD FLORA NUEVA-CITA Serie del descriptor Fungi
  • Serie periódica de Subredes de Investigadores Red IEDCYT_A_32210 (1981-2005) Periodo 1981- Periodo 1986- Periodo 1991- Periodo 1996- Periodo 2001- 1985 1990 1995 2000 2005
  • Serie periódica de Subredes de Investigadores Red IEDCYT_A_32210 (1981-2005) 1981-1985 1986-1990 1991-1995 1996-2000 2001-2005 grupo1 grupo1 grupo1 grupo1 grupo1 HERNÁNDEZ,L.M. CLEMENTE-SALAS,L. CUEVAS-GOZALO,J.M. CAMPOS,A. CABEZUDO,B. GONZÁLEZ,M.J. SILJESTROM-RIBED,P. GONZÁLEZ-ALONSO,F. NOVOA,F. CABALLERO,G. BALUJA,G. BASELGA,A. NAVAS-FERNÁNDEZ,D. RICO,M.C. grupo2 PÉREZ-LATORRE,A.V. ROJO,C. GAVIRA-ROMERO,O. ORTEGA-MAYAGOITIA,E. grupo2 grupo3 OLANO,J.M. GARCÍA-MURILLO,P. LOIDI,J. SOUSA-MARTÍN,A. HERRERA,J. grupo4 ESCUDERO,A. VILA,J. grupo3 LLIMONA,X. MARRERO-GÓMEZ,M. CARQUÉ-ÁLAMO,E. BAÑARES-BAUDET,A. grupo4 MANDALUNIZ,N. OREGUI,L.M. grupo5 LOZANO-DE-SAN-CLETO,M.J. MARTÍN-LOU,M.A. grupo6 CAMPOS-PALACÍN,P. OVIEDO-PRO,J.L. grupo7 BASELGA,A. NOVOA,F. grupo8 CÁRDENAS-TALAVERÓN,A.M. HIDALGO,JUAN.M. grupo9 ARAQUE-JIMÉNEZ,E. SÁNCHEZ-MARTÍNEZ,J.D. grupo10 NIEVES-ALDREY,J.L. FONTAL-CAZALLA,F.
  • Parámetros VECT de la RedRed IEDCYT_PCAR_53210 (1981-2005)
  • Parámetros VECT Red IEDCYT_PCAR_53210 (1981-2005)El parámetro z-VECT nos mide la importancia absoluta de un término(palabra clave, autor o revista) en la red. Su valor máximo es 200. Seobtiene sumando los parámetros C-VECT y D-VECT.El parámetro C-VECT mide la centralidad nodal normalizada de un términoen la red. Su valor máximo es 100. El parámetro C-VECT del término A seobtiene:El parámetro D-VECT mide la densidad nodal normalizada de un término dela subred. Su valor máximo es 100. El parámetro D-VECT del término A seobtiene:
  • Palabras clave PALABRAS CLAVE C-VECT D-VECT z-VECT PALABRAS CLAVE C-VECT D-VECT z-VECTFITOPLANCTON 83,70 100,00 183,70 OFERTA-TURÍSTICA 93,21 19,75 112,96EUTROFIZACIÓN 83,48 100,00 183,48 ACTIVIDADES-RECREATIVAS 91,79 21,05 112,84TELEDETECCIÓN 71,35 97,31 168,66 DEMANDA-TURÍSTICA 93,03 19,75 112,78BRIOPHYTA 80,96 70,67 151,63 ESPACIO-DE-OCIO 91,39 21,05 112,44MUSCI 80,75 70,67 151,42 PLANEAMIENTO-URBANÍSTICO 91,76 15,56 107,32HEPATICAE 80,57 70,67 151,24 ECOSISTEMAS-ACUÁTICOS 85,08 19,66 104,74TAXONOMÍA 85,86 48,27 134,12 AGUAS-SUBTERRÁNEAS 74,92 29,75 104,67EVOLUCIÓN 86,44 47,63 134,07 ACUÍFEROS 74,74 29,75 104,49BASIDIOMYCETES 85,39 48,27 133,65 HIDROGEOLOGÍA 74,47 29,75 104,22FUNGI 84,96 48,27 133,23 MOLLUSCA 82,00 20,74 102,74ASCOMYCETES 84,84 48,27 133,11 PATRIMONIO-GEOLÓGICO 83,29 13,29 96,58GEOMORFOLOGÍA 85,45 47,63 133,08 PASTIZALES 57,64 31,60 89,24HOLOCENO 85,17 47,63 132,80 AGUAS-RESIDUALES 55,70 13,83 69,52AGARICALES 83,74 48,27 132,00 CONTAMINACIÓN-DE-AGUAS 54,69 13,83 68,52COLEOPTERA 91,55 40,15 131,70 FLORA-SILVESTRE 44,66 12,57 57,23INSECTA 90,72 40,15 130,88 ANálisis-DE-SUELOS 0,00 41,39 41,39LEPIDOPTERA 90,85 29,82 120,67 CLASIFICACIÓN-DE-SUELOS 0,00 41,39 41,39PAPILIONOIDEA 90,31 29,82 120,13 ANATIDAE 0,00 15,28 15,28VALOR-DE-USO 89,49 27,65 117,14 AVES-ACUÁTICAS 0,00 15,28 15,28OCIO 89,06 27,65 116,71 CENSO 0,00 15,28 15,28FORMICIDAE 91,47 23,05 114,52 MAMALIA 0,00 11,55 11,55HYMENOPTERA 91,05 23,05 114,10 ALIMENTACIÓN-ANIMAL 0,00 11,12 11,12GESTIÓN-AMBIENTAL 98,08 15,56 113,63 PASTOS 0,00 11,12 11,12
  • Investigadores INVESTIGADORES C-VECT D-VECT z-VECTROJO,CARMEN 83,46 100,00 183,46CUEVAS_GOZALO,J.M. 71,72 97,31 169,03GONZÁLEZ_ALONSO,F. 71,69 97,31 169,00NOVOA,FRANCISCO 92,52 69,14 161,66BASELGA,ANDRÉS 92,41 69,14 161,55ZABALEGUI,I. 89,54 69,14 158,68SÁNCHEZ_MARTÍNEZ,JOSÉ_DOMINGO 95,39 59,26 154,64ARAQUE_JIMÉNEZ,EDUARDO 95,22 59,26 154,47CABEZUDO,BALTASAR 82,97 57,53 140,50PÉREZ_LATORRE,ANDRÉS_V. 82,91 57,53 140,44SILJESTROM_RIBED,P. 86,15 47,63 133,77CLEMENTE_SALAS,L. 85,96 47,63 133,59ESTEVE_RAVENTÓS,FERNANDO 84,29 48,27 132,56ORTEGA,A. 84,27 48,27 132,53HIDALGO,JUAN_M. 92,16 40,15 132,31MORENO,GABRIEL 83,95 48,27 132,21CÁRDENAS_TALAVERÓN,A.M. 92,06 40,15 132,21SALAZAR,CARLOS 86,91 27,65 114,57VALLE_TENDERO,F. 86,81 27,65 114,47NIEVES_ALDREY,JOSÉ LUIS 90,26 23,05 113,30ALDEZABAL, ARANTZA 0,00 17,28 17,28MORENO ARROYO, BALDOMERO 0,00 15,28 15,28
  • Revistas REVISTAS C-VECT D-VECT z-VECTANALES-DEL-JARDÍN-BOTÁNICO-DE-MADRID 83,11 100,00 183,11HETEROPTERUS-REVISTA-DE-ENTOMOLOGÍA 89,55 69,14 158,68ACTA-BOTANICA-MALACITANA 83,53 57,53 141,06REVISTA-CATALANA-DE-MICOLOGÍA 85,74 48,27 134,00BOLETÍN-DE-LA-SOCIEDAD-MICOLÓGICA-DE-MADRID 84,71 48,27 132,97BOLETÍN-DE-LA-ASOCIACIÓN-ESPAÑOLA-DE-ENTOMOLOGÍA 91,26 40,15 131,41BOLETÍN-DE-LA-SEA 91,21 40,15 131,36SHILAP.-REVISTA-DE-LEPIDOPTEROLOGÍA 91,21 29,82 121,03COLECCIÓN-TÉCNICA-ICONA 97,31 15,56 112,87REA.-REVISTA-DE-DEBATS-TERRITORIALS 92,35 15,56 107,91LIMNETICA 84,36 19,66 104,03REVISTA-DE-LA-ACADEMIA-CANARIA-DE-CIENCIAS 82,64 20,74 103,38GEOGACETA 82,94 13,29 96,23REVISTA-DE-PASTOS 58,05 31,60 89,65LAZAROA 43,63 12,57 56,20EDAFOLOGÍA-MADRID 0,00 41,39 41,39NATURZALE-CUADERNOS-DE-CIENCIAS-NATURALES 0,00 17,28 17,28OXYURA-REVISTA-SOBRE-LAS-ZONAS-HÚMEDAS 0,00 15,28 15,28MISCELLANIA-ZOOLÓGICA 0,00 11,12 11,12DOÑANA-ACTA-VERTEBRATA 0,00 11,12 11,12
  • Cartografía del Conocimiento Atlas de la Red IEDCYT_PCAR_53210 (1981-2005)
  • Mapas de conocimiento estratégico de las redes Los Mapas CERT son mapas topográficos, planos o de relieve, temáticos y cualitativos. A partir de la capa de situación de los nodos, obtenida en base a sus coordenadas “Pajek-KK-similitud”, se ha dibujado, y superpuesto a la anterior, una capa topográfica de tintas hipsométricas; la altitud (elevación del terreno) se visualiza mediante diferentes colores. Esta última capa se ha obtenido a partir de las medidas de centralidad de los nodos y densidad de las subredes. En los Mapas CERT se representan gráficamente: • los nodos según su posición en la red (coordenadas Pajek-KK- similitud), en planimetría, • el parámetro z-VECT (suma de los parámetros C-VECT, centralidad nodal normalizada, y D-VECT, densidad nodal normalizada de la subred), en altimetría, • el relieve orográfico de la red, y • la situación de las palabras clave, investigadores, revistas, subredes o áreas de investigación.
  • Mapa CERTCentroide y curvas de distancia al centroide Red IEDCYT_PCAR_53210 (1981-2005) Centroide Vídeo
  • Mapa CERT de Subredes de InvestigaciónRed IEDCYT_PCAR_53210 (1981-2005) Centroide Centroide
  • Grafo de Enlaces entre Subredes y MapaCERT de Subredes de Investigación (1)Red IEDCYT_PCAR_53210 (1981-2005)
  • Grafo de Enlaces entre Subredes y MapaCERT de Subredes de Investigación (2)Red IEDCYT_PCAR_53210 (1981-2005)
  • Mapa CERT de Áreas de InvestigaciónRed IEDCYT_PCAR_53210 (1981-2005) Patrimonio Geológico Urbanismo Teledetección Gestión ambiental Turismo rural Acuíferos Centroide Valle, F. Centroide Hongos Contaminación de aguas Insectos Ecosistemas acuáticos Moluscos Cabezudo, B. Pastizales Geomorfología Musgos Patrim. Geológico Urbanismo Turismo rural Gestión ambiental Acuíferos Teledetección Centroide Valle, F. Hongos Contaminación de aguas Insectos Ecosistemas acuáticos Moluscos Pastizales Cabezudo, B. Geomorfología Musgos
  • Imagen 3D del relieveRed IEDCYT_PCAR_53210 (1981-2005) Centroide Vídeo
  • Imagen 3D de las Áreas de Investigación Red ECYDT_PCAR_53210 (1981-2005) Musgos Geomorfología Cabezudo, B. Insectos Hongos Centroide Valle, F. Pastizales Ecosistemas acuáticos TeledetecciónContaminación Gestiónde aguas ambiental Acuíferos Patrim. Turismo rural Geológico Urbanismo
  • Imagen 3D de las Subredes (1) Red IEDCYT_PCAR_53210 (1981-2005) González Alonso, F. Mollusca Colección Técnica del ICONA Fungi Cabezudo, B. Valle, F. Patrimonuio geológico Planeamieno urbanístico Musci Araque Jimenez, E. Actividades recreativas Centroide OcioClemente Salas, L. Oferta turística Acuíferos Rojo, C. Contaminación de aguas Pastizales
  • Imagen 3D de las Subredes (2)Red IEDCYT_PCAR_53210 (1981-2005) Coleoptera Novoa, F. Himenoptera Lepidoptera Zabalegui, I.
  • Imagen 3D de los InvestigadoresRed IEDCYT_PCAR_53210 (1981-2005) Novoa, F. Baselga, A. Cárdenas Talaverón, A.M., Hidalgo, J.M., Zabalegui, I., Esteve Raventós, F. Nieves Aldrey, J.L. Moreno, G., Ortega, A. Araque Jiménez, E., Valle, F. Sánchez Martínez, J.D. Salazar, C. González Alonso, F.; Cuevas Gozalo, J.M. Centroide Rojo, C. Cabezudo, B. Pérez Latorre, A. Clemente Salas, L.; Siljestrom, R.
  • Imagen 3D de las RevistasRed IEDCYT_PCAR_53210 (1981-2005) Boletín de la Asociación Española de Entomología, Boletín de la SEA, Shilap-Revista de Lepidopterología, Heteropterus-Revista de Entomología Revista Catalana de Micología, Revista de la Sociedad Micológica de Madrid REA, Colección Técnica del ICONA Revista de Debats Territorials Cuadernos de Turismo Geogaceta Anales del Jardín Botánico de Madrid, Limnética Centroide Revista de Pastos Revista de la Academia Canaria de Ciencias Acta Botanica Malacitana
  • Imagen 3D de los Centros de Investigación Red IEDCYT_PCAR_53210 (1981-2005) Dep. Biol. Anim. Fac. Biol. Univ. Santiago de Compostela Dep. Zool. Univ. Córdoba, Dep. Bot Fac. Cienc. Secc. Biol. Dep. Biodiv. Biol. Evol. Mus. Nac. Cienc. Nat. [CSIC]. Univ. Alcalá de Henares, Asoc. Gipuzkoana Entomol. Dep. Bot. Fac. Cienc. Univ. Granada Dep. Biol. Veg. Fac. Cienc. Universidad de Jaén, Área de Análisis Univ. Granada; Dep. Biol. Geográfico Regional. Anim. Biol. Veg. Ecol. Fac. Cienc. Exp. Univ. Jaén Lab. Teledetección [CIFOR-INIA Area Limnol. Inst. Cavanilles Biodiv. Centroide Biol. Evol. Dep. Biol. Veg. Univ. Málaga. Inst. Recur. Nat. Agrobiol. [CSIC]
  • Evaluación de las Redes Tecnocientíficas“Investigación española sobre ÁreasProtegidas en el periodo 1981-2005”
  • Análisis Estratégico de las Redes Tecnocientíficas
  • Resumen del Análisis Estratégico de las Redes Tecnocientíficas Análisis Estratégico Investigación Española Áreas Protegidas (1981-2005) Red WoS (Web of Science) Red IEDCYT (ISOC-ICYT)Nº Documentos 560 942Nº Investigadores 1317 3595Nº Revistas 249 223Élite de Investigadores 39 58Élite de Revistas 16 15Nº Nodos PCAR (Oc. = 5, Cooc. = 3) 185 259Nº Componentes de las Redes de 2 (Método gráfico) 6 (Método gráfico)Investigación (53210)Nº Subredes Estratégicas de 27 (CoPalRed) / 20 (Método 40 (CoPalRed) / 30 (MétodoInvestigación (53210) gráfico) gráfico)Nº Nodos Estratégicos 145 / 76 182 / 88Nº Palabras Clave Estratégicas 91 / 32 125 / 46Nº Investigadores Estratégicos 46 / 40 24 / 22Nº Revistas Estratégicas 8/4 33 / 20Nº Áreas Estratégicas de Invest. 9 (Método gráfico) 22 (Método gráfico)
  • Diagramas Estratégicos de las Redes Tecnocientíficas
  • Diagramas Estratégicos de la RedWoS_PCAR_53210 (1981-2005) Grupos muy densos y cercanos al centroide y Grupos muy densos cercanos al centroide Grupos muy densos y alejados del centroide Grupos muy densos y alejados del centroide Grupos poco densos y alejados del centroide Grupos poco densos y cercanos al centroide y Grupos poco densos cercanos al centroide Grupos poco densos y alejados del centroide
  • Diagramas Estratégicos de la RedIEDCYT_PCAR_53210 (1981-2005)
  • Periodos de actividad de las subredes estratégicasRed WoS_PCAR_53210 (1981-2005)
  • Periodos de actividad de las Subredes Red WoS_A_32210 (1981-2005) Periodos de mayor actividad Áreas de Red Subredes de investigación PC, A y R investigación 1981-1985 1986-1990 1991-1995 1996-2000 2001-2005 ORYCTOLAGUS-CUNICULUS, HEMORRHAGIC-DISEASE, Hemorrhagic disease MORENO,S. y VILLAFUERTE,R. DELIBES,M., LYNX-PARDINUS, PALOMARES,F., Delibes, M. FERRERAS,P., REVILLA,E., BELTRAN,J.F., FEDRIANI,J.M. y ALDAMA,J.J. SHRUBS, NOVO,F.G., BARRADAS,M.C.D. y Zunzunegui,M. ZUNZUNEGUI,M. HIRALDO,F., ARSENIC, BAOS,R. y MONTORO,R. Baos, R. SOILS, CADMIUM, PB, ZINC y COPPER Zinc Parque Nacional de HERNÁNDEZ,L.M., GONZÁLEZ,M.J., FERNÁNDEZ,M.A., Doñana BULLETIN-OF-ENVIRONMENTAL-CONTAMINATION-AND- Hernández, L.M. TOXICOLOGY, RICO,M.C., y BALUJA,G. HEAVY-METALS, AZNALCOLLAR-MINE-TOXIC-SPILL, POLLUTION, GUADIAMAR-RIVER, GUADALQUIVIR- Del Valls, T.A. ESTUARY, DEL VALLS,T.A., DOÑANA-NATIONAL-PARK y SW-SPAIN CONTAMINATION y ENVIRONMENTAL-POLLUTION(R) Environmental Pollution-R FERRER,M., AQUILA-ADALBERTI, AGE y BALBONTIN,J. Balbontín, J. GÓMEZ-ARIZA,J.L. y SEQUENTIAL-EXTRACTION Gómez Ariza, J.L. ALVAREZ-COBELAS,M., PHYTOPLANKTON, SÁNCHEZ- Sánchez Carrillo, S. CARRILLO,S., ANGELER,D.G., RODRIGO,M.A. y ROJO,C. WEB OF SCIENCE Álvarez Cobelas, M. WETLANDS-R y LAKES Wetlands-R MEDITERRANEAN-SEA y MARINE-PROTECTED-AREAS Mediterranean Sea Mediterranean Sea PÉREZ,J.M., GRANADOS,J.E., RUÍZ-MARTÍNEZ,I., SIERRA- Soriguer, R.C. Soriguer, R.C. NEVADA-NATIONAL-PARK y SORIGUER,R.C. BERMEJO,M. y GORILLA-GORILLA Bermejo, M. Bermejo, M. CAPA,M., LOPEZ,E, SANMARTIN,G, PANAMA, POLYCHAETA Capa, M. Capa, M. y SYLLIDAE FIRE, YELLOWSTONE-NATIONAL-PARK y LLORET,F. Lloret, F. Lloret, F. BRAZA, F. y CERVUS ELAPHUS Braza, F. Braza, F. DIVERSITY y SPECIES RICHNESS Species richness MARINE-RESERVES, ASSEMBLAGES y GARCÍA-RUBIES,A. Sala, E. García Rubies, A. SALA,E., ZABALA,M., CORAL-REEFS, MARINE-BIOLOGY(R) Sala, E. y POPULATION-STRUCTURE CRYPTOGAMIE-MYCOLOGIE(R) y MORENO,G. Moreno, G. Moreno, G. Subredes motor de investigación (centrales y densas) Subredes generalistas (centrales y no densas) Subredes adyacentes (no centrales y densas) Subredes nacientes/en desaparición (no centrales y no densas)
  • Periodos de actividad de las subredes estratégicasRed IEDCYT_PCAR_53210 (1981-2005)
  • Periodos de actividad de las Subredes Red IEDCYT_PCAR_53210 (1981-2005) Periodos de mayor actividad Red Áreas de investigación Subredes de investigación PC, A y R 1981-1985 1986-1990 1991-1995 1996-2000 2001-2005 INSECTA, HIDALGO,J. M., COLEOPTERA, CÁRDENAS Coleoptera TALAVERÓN,A. M., BOLETÍN DE LA SEA, BOLETÍN DE LA ASOCIACIÓN ESPAÑOLA DE ENTOMOLOGÍA SHILAP, REVISTA DE LEPIDOPTEROLOGÍA, Lepidoptera PAPILIONOIDEA, LEPIDOPTERA Insectos HETEROPTERUS REVISTA DE ENTOMOLOGÍA, Zabalegui, I. ZABALEGUI,I. NOVOA,F., BASELGA,A. Novoa, F. NIEVES ALDREY,J. L., HYMENOPTERA, FORMICIDAE Hymenoptera TAXONOMÍA, REVISTA CATALANA DE MICOLOGÍA, ORTEGA, A., MORENO, G., FUNGI, ESTEVE RAVENTÓS, F., Hongos Boletín Soc. Micológica de Madrid BOLETÍN DE LA SOCIEDAD MICOLÓGICA DE MADRID, BASIDIOMYCETES, ASCOMYCETES, AGARICALES VALLE TENDERO,F., SALAZAR, C. Valle, F. Valle Tendero, F. SILJESTROM RIBED, P., HOLOCENO, GEOMORFOLOGÍA, Geomorfología Clemente Salas, L. EVOLUCIÓN, CLEMENTE SALAS, L. SÁNCHEZ MARTÍNEZ,J. D., ARAQUE JIMÉNEZ, E. Araque Jiménez, E. VALOR DE USO, OCIO Ocio Turismo rural ESPACIO DE OCIO, ACTIVIDADES RECREATIVAS Actividades recreativas OFERTA-TURÍSTICA, DEMANDA-TURÍSTICA Oferta turística ROJO, C., FITOPLANCTON, EUTROFIZACIÓN, ANALES DEL Rojo, C. JARDÍN BOTÁNICO DE MADRID Ecosistemas acuáticos ECOSISTEMAS ACUÁTICOS, LIMNETICA Ecosistemas acuáticos ICYT-ISOC GESTIÓN AMBIENTAL, COLECCIÓN TÉCNICA ICONA Gestión ambiental Gestión ambiental REA, REVISTA DE DEBATS TERRITORIALS, Urbanismo Planeamiento urbanístico PLANEAMIENTO URBANÍSTICO TELEDETECCIÓN, GONZÁLEZ ALONSO, F., CUEVAS Teledetección González Alonso, F. GOZALO, J. M. PÉREZ LATORRE, A. V., CABEZUDO, B., ACTA BOTANICA Cabezudo, B. Cabezudo, B. MALACITANA MUSCI, HEPATICAE, BRIOPHYTA Musgos Musci PASTIZALES, REVISTA-DE-PASTOS Pastizales Pastizales CLASIFICACIÓN DE SUELOS, ANálisis DE SUELOS Clasificación de suelos Clasificación de suelos AGUAS-SUBTERRÁNEAS, ACUÍFEROS, HIDROGEOLOGÍA Acuíferos Acuíferos CONTAMINACIÓN DE AGUAS, AGUAS RESIDUALES Contaminación de aguas Contaminación de aguas PATRIMONIO GEOLÓGICO, GEOGACETA Patrimonio Geológico Patrimonio geológico REVISTA DE LA ACADEMIA CANARIA DE CIENCIAS, Moluscos Mollusca MOLLUSCA FLORA SILVESTRE, LAZAROA Flora silvestre Flora silvestre ALDEZABAL, A., NATURZALE CUADERNOS DE CIENCIAS Aldezábal, A. Aldezábal, A. NATURALES ANATIDAE, AVES ACUÁTICAS, CENSO, MORENO ARROYO, Oxyura, Rev. Zonas Húmedas Oxyura, Rev. Zonas Húmedas B., OXYURA REVISTA SOBRE LAS ZONAS HÚMEDAS MAMMALIA, MISCELLANIA ZOOLOGICA Mammalia Mammalia ALIMENTACIÓN ANIMAL, PASTOS Alimentación animal Alimentación animal Subredes motor de investigación (centrales y densas) Subredes generalistas (centrales y no densas) Subredes adyacentes (no centrales y densas) Subredes nacientes/en desaparición (no centrales y no densas)
  • Índice de Importancia Absoluta z-VECTRed WoS_PCAR_53210 (1981-2005)
  • Índice de Importancia Absoluta, z-VECT Red WoS_PCAR_53210 (1981-2005)El índice z-VECT nos mide la importancia absoluta de un término (palabraclave, autor o revista) en la red. Su valor máximo es 200. Se obtienesumando los parámetros C-VECT y D-VECT.El parámetro C-VECT mide la centralidad nodal normalizada de un términoen la red. Su valor máximo es 100. El parámetro C-VECT del término A seobtiene:El parámetro D-VECT mide la densidad nodal normalizada de un témino dela subred. Su valor máximo es 100. El parámetro D-VECT del término A seobtiene:
  • Ranking de Importancia Absoluta, z-VECT, Palabras clave Red WoS_PCAR_53210 (1981-2005) PALABRAS CLAVE C-VECT D-VECT Z-VECT PALABRAS CLAVE C-VECT D-VECT Z-VECTSIERRA-NEVADA-NATIONAL-PARK 71,14 100,00 171,14 CADMIUM 89,91 32,70 122,60SHRUBS 92,82 55,71 148,53 LYNX-PARDINUS 90,20 32,11 122,31ORYCTOLAGUS-CUNICULUS 94,37 46,58 140,95 COPPER 89,57 32,70 122,27HEMORRHAGIC-DISEASE 94,04 46,58 140,61 AQUILA-ADALBERTI 84,25 30,62 114,87PHYTOPLANKTON 80,60 51,59 132,19 AGE 80,23 30,62 110,84ARSENIC 92,94 37,26 130,21 DOÑANA-NATIONAL-PARK 98,71 10,48 109,19GUADIAMAR-RIVER 96,64 32,08 128,72 SW-SPAIN 96,53 10,48 107,01HEAVY-METALS 95,88 32,08 127,96 CONTAMINATION 91,17 13,00 104,17GUADALQUIVIR-ESTUARY 95,09 32,08 127,17 CORAL-REEFS 68,99 31,52 100,51POLLUTION 94,96 32,08 127,04 YELLOWSTONE-NATIONAL-PARK 79,53 17,45 96,98AZNALCOLLAR-MINE-TOXIC-SPILL 94,42 32,08 126,50 POPULATION-STRUCTURE 65,15 31,52 96,67SOILS 93,20 32,70 125,90 FIRE 76,49 17,45 93,94SEQUENTIAL-EXTRACTION 96,37 27,74 124,10 MARINE-PROTECTED-AREAS 82,59 10,40 92,99GORILLA-GORILLA 71,81 52,00 123,80 MEDITERRANEAN-SEA 80,77 10,40 91,16ZINC 90,88 32,70 123,57 ASSEMBLAGES 70,67 18,49 89,16PB 90,84 32,70 123,53 MARINE-RESERVES 68,82 18,49 87,31
  • Ranking de Importancia Absoluta, z-VECT, Investigadores Red WoS_PCAR_53210 (1981-2005) INVESTIGADORES C-VECT D-VECT Z-VECT INVESTIGADORES C-VECT D-VECT Z-VECTPÉREZ,J.M. 72,93 100,00 172,93 MONTORO,R. 92,02 37,26 129,28GRANADOS,J.E. 72,55 100,00 172,55 BAOS,R. 90,96 37,26 128,22RUÍZ-MARTÍNEZ,I. 72,36 100,00 172,36 DELVALLS,T.A. 95,93 32,08 128,01SORIGUER,R.C. 72,15 100,00 172,15 HIRALDO,F. 90,29 37,26 127,55GONZÁLEZ,M.J. 89,38 68,93 158,31 GÓMEZ-ARIZA,J.L. 96,50 27,74 124,24FERNÁNDEZ,M.A. 88,72 68,93 157,65 BERMEJO,M. 71,55 52,00 123,55HERNÁNDEZ,L.M. 87,94 68,93 156,87 REVILLA,E. 90,61 32,11 122,72GONZÁLEZ,J. 86,62 68,93 155,55 PALOMARES,F. 90,11 32,11 122,22BALUJA,G. 86,58 68,93 155,50 DELIBES,M. 88,28 32,11 120,39RICO,M.C. 86,25 68,93 155,18 FERRERAS,P. 87,20 32,11 119,31NOVO,F.G. 95,29 55,71 151,00 BELTRAN,J.F. 87,18 32,11 119,29BARRADAS,M.C.D. 94,92 55,71 150,63 ALDAMA,J.J. 86,27 32,11 118,38ZUNZUNEGUI,M. 94,50 55,71 150,21 FEDRIANI,J.M. 85,98 32,11 118,09MORENO,S. 95,39 46,58 141,96 FERRER,M. 83,34 30,62 113,96VILLAFUERTE,R. 95,00 46,58 141,58 BALBONTIN,J. 82,15 30,62 112,77ANGELER,D.G. 84,64 51,59 136,23 ZABALA,M. 67,64 31,52 99,16SÁNCHEZ-CARRILLO,S. 83,81 51,59 135,40 SALA,E. 67,10 31,52 98,62ALVAREZ-COBELAS,M. 83,69 51,59 135,28 LLORET,F. 78,11 17,45 95,56RODRIGO,M.A. 82,25 51,59 133,84 GARCÍA-RUBIES,A. 69,90 18,49 88,39ROJO,C. 80,91 51,59 132,50 MORENO,G. 60,66 18,72 79,37
  • Ranking de Importancia Absoluta, z-VECT, Revistas Red WoS_PCAR_53210 (1981-2005) REVISTAS C-VECT D-VECT Z-VECT BULLETIN-OF-ENVIRONMENTAL-CONTAMINATION-AND-TOXICOLOGY 87,58 68,93 156,50 ENVIRONMENTAL-POLLUTION(R) 89,47 13,00 102,47 MARINE-BIOLOGY(R) 64,98 31,52 96,50 CRYPTOGAMIE-MYCOLOGIE(R) 61,95 18,72 80,67
  • Índice de Importancia Absoluta z-VECTRed IEDCYT_PCAR_53210 (1981-2005)
  • Índice de Importancia Absoluta, z-VECT Red IEDCYT_PCAR_53210 (1981-2005)El parámetro z-VECT nos mide la importancia de un término (palabra clave,autor o revista) en la Red. Su valor máximo es 200. Se obtiene sumando losparámetros C-VECT y D-VECT.El parámetro C-VECT mide la centralidad nodal normalizada de un términoen la red. Su valor máximo es 100. El parámetro C-VECT del término A seobtiene:El parámetro D-VECT mide la densidad nodal normalizada de un término dela subred. Su valor máximo es 100. El parámetro D-VECT del término A seobtiene:
  • Ranking z-VECT, Palabras clave PALABRAS CLAVE C-VECT D-VECT z-VECT PALABRAS CLAVE C-VECT D-VECT z-VECTFITOPLANCTON 83,70 100,00 183,70 OFERTA-TURÍSTICA 93,21 19,75 112,96EUTROFIZACIÓN 83,48 100,00 183,48 ACTIVIDADES-RECREATIVAS 91,79 21,05 112,84TELEDETECCIÓN 71,35 97,31 168,66 DEMANDA-TURÍSTICA 93,03 19,75 112,78BRIOPHYTA 80,96 70,67 151,63 ESPACIO-DE-OCIO 91,39 21,05 112,44MUSCI 80,75 70,67 151,42 PLANEAMIENTO-URBANÍSTICO 91,76 15,56 107,32HEPATICAE 80,57 70,67 151,24 ECOSISTEMAS-ACUÁTICOS 85,08 19,66 104,74TAXONOMÍA 85,86 48,27 134,12 AGUAS-SUBTERRÁNEAS 74,92 29,75 104,67EVOLUCIÓN 86,44 47,63 134,07 ACUÍFEROS 74,74 29,75 104,49BASIDIOMYCETES 85,39 48,27 133,65 HIDROGEOLOGÍA 74,47 29,75 104,22FUNGI 84,96 48,27 133,23 MOLLUSCA 82,00 20,74 102,74ASCOMYCETES 84,84 48,27 133,11 PATRIMONIO-GEOLÓGICO 83,29 13,29 96,58GEOMORFOLOGÍA 85,45 47,63 133,08 PASTIZALES 57,64 31,60 89,24HOLOCENO 85,17 47,63 132,80 AGUAS-RESIDUALES 55,70 13,83 69,52AGARICALES 83,74 48,27 132,00 CONTAMINACIÓN-DE-AGUAS 54,69 13,83 68,52COLEOPTERA 91,55 40,15 131,70 FLORA-SILVESTRE 44,66 12,57 57,23INSECTA 90,72 40,15 130,88 ANálisis-DE-SUELOS 0,00 41,39 41,39LEPIDOPTERA 90,85 29,82 120,67 CLASIFICACIÓN-DE-SUELOS 0,00 41,39 41,39PAPILIONOIDEA 90,31 29,82 120,13 ANATIDAE 0,00 15,28 15,28VALOR-DE-USO 89,49 27,65 117,14 AVES-ACUÁTICAS 0,00 15,28 15,28OCIO 89,06 27,65 116,71 CENSO 0,00 15,28 15,28FORMICIDAE 91,47 23,05 114,52 MAMALIA 0,00 11,55 11,55HYMENOPTERA 91,05 23,05 114,10 ALIMENTACIÓN-ANIMAL 0,00 11,12 11,12GESTIÓN-AMBIENTAL 98,08 15,56 113,63 PASTOS 0,00 11,12 11,12
  • Ranking z-VECT, Investigadores INVESTIGADORES C-VECT D-VECT z-VECTROJO,CARMEN 83,46 100,00 183,46CUEVAS_GOZALO,J.M. 71,72 97,31 169,03GONZÁLEZ_ALONSO,F. 71,69 97,31 169,00NOVOA,FRANCISCO 92,52 69,14 161,66BASELGA,ANDRÉS 92,41 69,14 161,55ZABALEGUI,I. 89,54 69,14 158,68SÁNCHEZ_MARTÍNEZ,JOSÉ_DOMINGO 95,39 59,26 154,64ARAQUE_JIMÉNEZ,EDUARDO 95,22 59,26 154,47CABEZUDO,BALTASAR 82,97 57,53 140,50PÉREZ_LATORRE,ANDRÉS_V. 82,91 57,53 140,44SILJESTROM_RIBED,P. 86,15 47,63 133,77CLEMENTE_SALAS,L. 85,96 47,63 133,59ESTEVE_RAVENTÓS,FERNANDO 84,29 48,27 132,56ORTEGA,A. 84,27 48,27 132,53HIDALGO,JUAN_M. 92,16 40,15 132,31MORENO,GABRIEL 83,95 48,27 132,21CÁRDENAS_TALAVERÓN,A.M. 92,06 40,15 132,21SALAZAR,CARLOS 86,91 27,65 114,57VALLE_TENDERO,F. 86,81 27,65 114,47NIEVES_ALDREY,JOSÉ LUIS 90,26 23,05 113,30ALDEZABAL, ARANTZA 0,00 17,28 17,28MORENO ARROYO, BALDOMERO 0,00 15,28 15,28
  • Ranking z-VECT, Revistas REVISTAS C-VECT D-VECT z-VECTANALES-DEL-JARDÍN-BOTÁNICO-DE-MADRID 83,11 100,00 183,11HETEROPTERUS-REVISTA-DE-ENTOMOLOGÍA 89,55 69,14 158,68ACTA-BOTANICA-MALACITANA 83,53 57,53 141,06REVISTA-CATALANA-DE-MICOLOGÍA 85,74 48,27 134,00BOLETÍN-DE-LA-SOCIEDAD-MICOLÓGICA-DE-MADRID 84,71 48,27 132,97BOLETÍN-DE-LA-ASOCIACIÓN-ESPAÑOLA-DE-ENTOMOLOGÍA 91,26 40,15 131,41BOLETÍN-DE-LA-SEA 91,21 40,15 131,36SHILAP.-REVISTA-DE-LEPIDOPTEROLOGÍA 91,21 29,82 121,03COLECCIÓN-TÉCNICA-ICONA 97,31 15,56 112,87REA.-REVISTA-DE-DEBATS-TERRITORIALS 92,35 15,56 107,91LIMNETICA 84,36 19,66 104,03REVISTA-DE-LA-ACADEMIA-CANARIA-DE-CIENCIAS 82,64 20,74 103,38GEOGACETA 82,94 13,29 96,23REVISTA-DE-PASTOS 58,05 31,60 89,65LAZAROA 43,63 12,57 56,20EDAFOLOGÍA-MADRID 0,00 41,39 41,39NATURZALE-CUADERNOS-DE-CIENCIAS-NATURALES 0,00 17,28 17,28OXYURA-REVISTA-SOBRE-LAS-ZONAS-HÚMEDAS 0,00 15,28 15,28MISCELLANIA-ZOOLÓGICA 0,00 11,12 11,12DOÑANA-ACTA-VERTEBRATA 0,00 11,12 11,12
  • Índice de Importancia Estratégica I-VECT Red WoS_PCAR_53210 (1981-2005) yRed IEDCYT_PCAR_53210 (1981-2005)
  • Índice I-VECT de Importancia EstratégicaEl índice I-VECT permite realizar rankings con las subredes, losinvestigadores, las revistas y las palabras clave de las redes (RedWoS_PCAR_53210 y Red IEDCYT_PCAR_53210).Se obtiene: I-VECT = (rangocentr.% + rangodens.%) x CC = cte.C = 1,00 para cuadrante 1C = 0,75 para cuadrante 2C = 0.50 para cuadrante 3C = 0,25 para cuadrante 4
  • Ranking de Importancia Estratégica I-VECT de las Subredes de Investigación de la Red WoS_PCAR_53210 (1981-2005) PCAR rango_cent% rangoden% SUMA CUADRANTE I-VECT1 "HEMORRHAGIC-DISEASE" 100,00 68,75 168,75 1 169,002 "ZUNZUNEGUI,-M." 78,95 81,25 160,20 1 160,003 "DELIBES,-M." 94,74 62,50 157,24 1 157,004 "HERNÁNDEZ,-L.-M." 57,89 87,50 145,39 1 145,005 "BAOS,-R." 73,68 62,50 136,18 1 136,006 "SÁNCHEZ-CARRILLO,-S." 52,63 75,00 127,63 1 128,007 "ZINC" 63,16 56,25 119,41 1 119,008 "ENVIRONMENTAL-POLLUTION(R)" 84,21 50,00 134,21 2 100,509 "DEL-VALLS,-T.-A." 89,47 37,50 126,97 2 95,2510 "BALBONTIN,-J." 73,68 43,75 117,43 2 87,5011 "GÓMEZ-ARIZA,-J.-L." 73,68 31,25 104,93 2 78,7512 "SORIGUER,-R.-C." 42,11 100,00 142,11 3 71,0013 "BERMEJO,-M." 47,37 75,00 122,37 3 61,0014 "MEDITERRANEAN-SEA" 68,42 6,25 74,67 2 56,2515 "WETLANDS(R)" 63,16 6,25 69,41 2 51,7516 "CAPA,M." 5,26 93,75 99,01 3 49,5017 "SALA,-E." 15,79 50,00 65,79 4 16,5018 "LLORET,-F." 36,84 12,50 49,34 4 12,2519 "GARCÍA-RUBIES,-A." 21,05 18,75 39,80 4 10,0020 "SPECIES-RICHNESS" 31,58 6,25 37,83 4 9,5021 "MORENO,-G." 10,53 25,00 35,53 4 9,0022 "BRAZA,-F." 26,32 6,25 32,57 4 8,25
  • Ranking de Importancia Estratégica I-VECT de las PC, investigadores y revistas de la Red IEDCYT_PCAR_53210 (1981-2005) PALABRAS CLAVE I-VECT INVESTIGADORES I-VECT REVISTAS I-VECT1 "HEMORRHAGIC-DISEASE" 169,00 1 "MORENO,-S." 169,00 1 "BULLETIN-OF-ENVIR.-CONTAM.-AND-TOXIC." 145,002 "ORYCTOLAGUS-CUNICULUS" 169,00 2 "VILLAFUERTE,-R." 169,00 2 "ENVIRONMENTAL-POLLUTION(R)" 100,503 "SHRUBS" 160,00 3 "NOVO,-F.-G." 160,00 3 "SCIENCE-OF-THE-TOTAL-ENVIRONMENT(R)" 95,254 "LYNX-PARDINUS" 157,00 4 "BARRADAS,-M.-C.-D." 160,00 4 "WETLANDS(R)" 51,75 5 "ZUNZUNEGUI,-M." 160,00 5 "MARINE-BIOLOGY(R)" 16,505 "ARSENIC" 136,00 6 "REVILLA,-E." 157,00 6 "CRYPTOGAMIE-MYCOLOGIE(R)" 9,006 "PHYTOPLANKTON" 128,007 "SOILS" 119,00 7 "PALOMARES,-F." 157,008 "PB" 119,00 8 "DELIBES,-M." 157,00 9 "FERRERAS,-P." 157,009 "ZINC" 119,00 10 "BELTRAN,-J.-F." 157,0010 "CADMIUM" 119,00 11 "ALDAMA,-J.-J." 157,0011 "COPPER" 119,00 12 "FEDRIANI,-J.-M." 157,0012 "CONTAMINATION" 100,50 13 "GONZÁLEZ,-M.-J." 145,0013 "DOÑANA-NATIONAL-PARK" 95,25 14 "FERNÁNDEZ,-M.-A." 145,0014 "SW-SPAIN" 95,25 15 "RICO,-M.-C." 145,0015 "GUADIAMAR-RIVER" 95,25 16 "HERNÁNDEZ,-L.-M." 145,0016 "POLLUTION" 95,25 17 "BALUJA,-G." 145,0017 "GUADALQUIVIR-ESTUARY" 95,25 18 "BAOS,-R." 136,0018 "AZNALCOLLAR-MINE-TOXIC-SPILL" 95,25 19 "MONTORO,-R." 136,0019 "HEAVY-METALS" 95,25 20 "HIRALDO,-F." 136,0020 "AQUILA-ADALBERTI" 87,50 21 "ALVAREZ-COBELAS,-M." 128,0021 "AGE" 87,50 22 "SÁNCHEZ-CARRILLO,-S." 128,0022 "SEQUENTIAL-EXTRACTION" 78,75 23 "RODRIGO,-M.-A." 128,0023 "SIERRA-NEVADA-NATIONAL-PARK" 71,00 24 "ROJO,-C." 128,0024 "GORILLA-GORILLA" 61,00 25 "ANGELER,-D.-G." 128,0025 "MARINE-PROTECTED-AREAS" 56,25 26 "DEL-VALLS,-T.-A." 95,2526 "MEDITERRANEAN-SEA" 56,25 27 "FERRER,-M." 87,5027 "LAKES" 51,75 28 "BALBONTIN,-J." 87,5028 "PANAMA" 49,50 29 "GÓMEZ-ARIZA,-J.-L." 78,7529 "POLYCHAETA" 49,50 30 "PÉREZ,-J.-M." 71,0030 "SYLLIDAE" 49,50 31 "GRANADOS,-J.-E." 71,0031 "CORAL-REEFS" 16,50 32 "SORIGUER,-R.-C." 71,0032 "POPULATION-STRUCTURE" 16,50 33 "RUÍZ-MARTÍNEZ,-I." 71,0033 "YELLOWSTONE-NATIONAL-PARK" 12,25 34 "BERMEJO,-M." 61,0034 "FIRE" 12,25 35 "CAPA,M." 49,5035 "ASSEMBLAGES" 10,00 36 "LOPEZ,E" 49,50 37 "SANMARTIN,G" 49,5036 "MARINE-RESERVES" 10,00 38 "ZABALA,-M." 16,5037 "SPECIES-RICHNESS" 9,50 39 "SALA,-E." 16,5038 "DIVERSITY" 9,50 40 "LLORET,-F." 12,2539 "CERVUS-ELAPHUS" 8,25 41 "GARCÍA-RUBIES,-A." 10,00 42 "MORENO,-G." 9,00 43 "BRAZA,-F." 8,25
  • Ranking de Importancia Estratégica I-VECT de las Subredes de Investigación de la Red IEDCYT_PCAR_53210 (1981-2005) SUBREDES-PCAR I-VECT 1 ARAQUE_JIMÉNEZ,EDUARDO 181,34 2 NOVOA,FRANCISCO 177,35 3 ZABALEGUI,I. 154,27 4 COLEOPTERA 143,59 5 LEPIDOPTERA 128,49 6 CLEMENTE_SALAS,L. 127,92 7 BOLETÍN-DE-LA-SOC.-MICOLÓGICA-DE-MADRID 127,78 8 OCIO 113,39 9 VALLE_TENDERO,F. 109,54 10 OFERTA-TURÍSTICA 97,01 11 GESTIÓN-AMBIENTAL 94,45 12 ACTIVIDADES-RECREATIVAS 93,91 13 HYMENOPTERA 90,93 14 PLANEAMIENTO-URBANÍSTICO 82,91 15 ROJO,CARMEN 71,16 16 CABEZUDO,BALTASAR 59,97 17 MUSCI 59,76 18 GONZÁLEZ_ALONSO,F. 57,77 19 ACUÍFEROS 39,32 20 PASTIZALES 39,18 21 CLASIFICACIÓN-DE-SUELOS 37,11 22 ECOSISTEMAS-ACUÁTICOS 19,88 23 MOLLUSCA 17,88 24 PATRIMONIO-GEOLÓGICO 12,36 25 ALDEZABAL,A. 8,37 26 CONTAMINACIÓN-DE-AGUAS 7,52 27 OXYURA-REVISTA-SOBRE-LAS-ZONAS-HÚMEDAS 6,52 28 FLORA-SILVESTRE 4,7 29 MAMMALIA 2,81 30 ALIMENTACIÓN-ANIMAL 1,89
  • Ranking de Importancia Estratégica I-VECTde las PC, investigadores y revistas de la Red WoS_PCAR_53210 (1981-2005)
  • Mapas I-VECT de las redesLos Mapas I-VECT de las redes son mapas topográficos, temáticos ycualitativos, representan sobre una base topográfica hipsométrica, obtenida apartir de las medidas de centralidad de los nodos y densidad de las subredes, lasituación de los nodos según su posicionamiento en el diagrama estratégico dela red. En los Mapas I-VECT de las redes, se representa gráficamente: • En planimetría la centralidad nodal o distancia al centroide se visualiza mediante curvas de isovalor. • En altimetría la importancia absoluta de un nodo, parámetro z-VECT (suma de los parámetros C-VECT, centralidad nodal normalizada, y D-VECT, densidad nodal normalizada). El parámetro z-VECT (elevación del terreno) se visualiza mediante diferentes tintas hipsométricas. • La posición de los nodos en el diagrama estratégico de la red mediante símbolos.
  • Mapa de Importancia Estratégica I-VECT Red WoS_PCAR_53210 (1981-2005)
  • Mapa de Importancia Estratégica I-VECT Red WoS_PCAR_53210 (1981-2005)
  • Mapa de Importancia Estratégica I-VECT Red WoS_PCAR_53210 (1981-2005)
  • “Atlas de conocimiento estratégico de las redes tecnocientíficas de la Investigación Española sobre Espacios Naturales Protegidos”. José Pino-Díaz, Evaristo Jiménez-Contreras , Rosario Ruíz-Baños y Rafael Bailón-Moreno.
  • “Atlas de conocimiento estratégico de las redes tecnocientíficas de la Investigación Española sobre Espacios Naturales Protegidos”. José Pino-Díaz, Evaristo Jiménez-Contreras , Rosario Ruíz-Baños y Rafael Bailón-Moreno.
  • “Atlas de conocimiento estratégico de las redes tecnocientíficas de la Investigación Española sobre Espacios Naturales Protegidos”. José Pino-Díaz, Evaristo Jiménez-Contreras , Rosario Ruíz-Baños y Rafael Bailón-Moreno.
  • Mapa de Importancia Estratégica I-VECTRed IEDCYT_PCAR_53210 (1981-2005)
  • Mapa de Importancia Estratégica I-VECTRed IEDCYT_PCAR_53210 (1981-2005)
  • Mapa de Importancia Estratégica I-VECTRed IEDCYT_PCAR_53210 (1981-2005)
  • “Atlas de conocimiento estratégico de las redes tecnocientíficas de la Investigación Española sobre Espacios Naturales Protegidos”. José Pino-Díaz, Evaristo Jiménez-Contreras , Rosario Ruíz-Baños y Rafael Bailón-Moreno.
  • “Atlas de conocimiento estratégico de las redes tecnocientíficas de la Investigación Española sobre Espacios Naturales Protegidos”. José Pino-Díaz, Evaristo Jiménez-Contreras , Rosario Ruíz-Baños y Rafael Bailón-Moreno.
  • “Atlas de conocimiento estratégico de las redes tecnocientíficas de la Investigación Española sobre Espacios Naturales Protegidos”. José Pino-Díaz, Evaristo Jiménez-Contreras , Rosario Ruíz-Baños y Rafael Bailón-Moreno.
  • Conclusiones
  • Conclusiones (1)Nuevas aportaciones para la ciencia en estudio de Grafos. 1. Se ha desarrollado el concepto de Centroide de un grafo G, del espacio vectorial V, proyectado mediante la función KK (algorirmo Kamada Kawai) sobre el plano euclídeo E. 2. Se ha desarrollado el concepto de Centralidad nodal de un nodo A perteneciente a un grafo G, del espacio vectorial V, proyectado mediante la función KK (algorirmo Kamada Kawai) sobre el plano euclídeo E.
  • Conclusiones (2)Nuevas aportaciones en Vigilancia EstratégicaCientífica y Tecnológica:Se ha desarrollado un nuevo método para el análisis de las redestecnocientíficas. 1. Visualización de la red tecnocientífica, mediante el algoritmo KK, a partir de los datos obtenidos por el sistema de conocimiento CoPalRed, 2. Cálculo y visualización del centroide de la red, 3. Construcción de las subredes eliminando los enlaces inferiores a un valor y separando componentes en la red, 4. Cálculo de la centralidad nodal, y 5. Cálculo de la densidad de las subredes como media de los enlaces de equivalencia entre sus nodos.
  • Conclusiones (3)Nuevas aportaciones en Cartografía delConocimiento:Se ha desarrollado un nuevo método para la construcción demapas de las redes tecnocientíficas. 1. Percepción visual o principios de diseño utilizados: Mapas cartográficos como medio de visualización de información textual. 2. Principios cognitivos o metáforas empleadas: Metáfora visual del paisaje (topográfica y orográfica). 3. Datos utilizados: Colección de artículos sobre áreas protegidas de la Web of Science y de las bases del IEDCYT. 4. Técnicas aplicadas al análisis de los datos: Análisis de palabras asociadas y análisis de redes. 5. Técnicas aplicadas en el diseño espacial: Uso de Sistemas de Información Geográfica.
  • Conclusiones (4)Nuevas aportaciones en Evaluación de laCiencia:Se han obtenido los nuevos índices: 1. Centralidad nodal normalizada, C-VECT, 2. Densidad nodal normalizada, D-VECT 3. Importancia absoluta de un término, Z-VECT, (suma de C-VECT y D-VECT), e 4. Importancia estratégica de un término, I-VECT.Estos indicadores: a) Adquieren valores entre 1 y 200 (Z-VECT e I-VECT), b) Permiten construir rankings conjuntos con las palabras clave, los investigadores y/o las revistas, c) Permiten construir rankings conjuntos con datos obtenidos de Bases Bibliográficas distintas (ciencias experimentales y tecnología (ICYT) y de ciencias sociales y humanidades (ISOC))
  • Conclusiones (5)Nuevas aportaciones sobre la “InvestigaciónEspañola en Áreas Protegidas”: 1. Análisis estructural de las redes y de las subredes estratégicas de investigación, 2. Análisis dinámico de las subredes estratégicas y de las palabras clave, investigadores y revistas que las forman. 3. Análisis estratégico de las subredes de investigación y de las palabras clave, investigadores y revistas que las forman. 4. Cartografía del nuevo conocimiento, y 5. Ranking de centralidad nodal normalizada, ranking de densidad nodal normalizada y rankings de importancia absoluta y de importancia estratégica de las subredes, palabras clave, investigadores o revistas.