Pesquisa, Desenvolvimento e Inovação para Agricultura
Daniela Maciel
08 Abril, 2023
1 Objetivo
Investigar e identificar padrões, tendências e lacunas na literatura sobre avaliações de impacto da pesquisa pública agrícola, utilizando modelagem de tópicos e tokenização para revelar métodos e temas dominantes, bem como áreas emergentes que possam ser exploradas em futuras pesquisas e políticas.
2 Dados da Scopus
String de busca: ( TITLE ( agricult* AND ( research* OR scien OR “R&D” OR innovati* ) AND ( impact* OR assess* OR evaluat* OR criteria* OR benefit* OR adoption* OR adaptation* ) ) ) AND ( TITLE-ABS-KEY ( agricult* W/1 ( research* OR scien OR “R&D” OR innovati* ) AND ( research* OR scien OR “R&D” OR innovati* ) W/2 ( impact* OR assess* OR evaluat* OR criteria* OR benefit* OR adoption* OR adaptation* OR outcome* ) ) ). Total recuperado: 191.
2.1 Verificação de duplicidades da Scopus
Foram identificados dois títulos duplicados na base Scopus, sendo eles:
- Impact of innovative agricultural practices of carbon sequestration on soil microbial community
- The impact of science on agriculture
3 Dados da Web of Science
String de busca: “TI = (agricult* AND (research* OR scien OR”R&D” OR innovati) AND (impact OR assess* OR evaluat* OR criteria* OR benefit* OR adoption* OR adaptation)) AND TS = (agricult NEAR/1 (research* OR scien OR “R&D” OR innovati) AND (research OR scien OR “R&D” OR innovati) NEAR/2 (impact OR assess* OR evaluat* OR criteria* OR benefit* OR adoption* OR adaptation*))“. Total recuperado: 256.
3.1 Verificação de duplicidades da Web of Science
Foram identificados dois títulos duplicados na base Web of Science, os quais tiveram cinco duplicidades, sendo eles:
Science under scarcity: Principles and practice for agricultural research evaluation and priority setting - Alston,JM, Norton,GW, Pardey,PG ASSESSMENT OF AGRICULTURAL-RESEARCH PRIORITIES - AN INTERNATIONAL PERSPECTIVE - DAVIS,JS, ORAM,PA, RYAN,JG
4 Definição das variáveis para ambas as bases
Definição das variáveis de interesse, quais sejam: Autor, Título, Afiliação, Abstract, Palavra-chave, Palavra-chave Autor, Ano, Fonte, Tipo de documento e Base. Cada arquivo ficará com o quantitativo de suas observações (Scopus = 2614; WoS = 791) e as nove variáveis declaradas anteriormente.
5 Estruturando as bases Scopus e WoS para futura junção
Procedimentos realizados: alteração dos nomes das colunas, criação de uma variável para identifição de cada base e também o ordenamento das variáveis para futura junção.
## [1] FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE## [1] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE6 Junção das bases Scopus e Web of Science
Os arquivos correspondentes à Scopus e à Web of Science foram agrupados por meio da função rbind, que exige o ordenamento das colunas (o que foi realizado anteriormente).
Nesta etapa a base final corresponde a um dataframe de 440 observações e 10 variáveis
6.1 Verificando duplicidades e ausências de registros entre as bases Scopus e Web of Science
Na verificação de duplicidades entre as bases, identificou-se 64 documentos repetidos, os quais podem ser acessados em: Títulos duplicados.
Além das duplicidades, foram identificados outros 73 trabalhos sem preenchimento na variável “Resumo” e outros oito com preenchimento “[No abstract available]” na mesma variável.
6.2 Limpeza e transformação da base
Nesta etapa, busca-se iniciar a preparação da variável que servirá para a mineração de dados e modelagem de tópicos. Assim, serão retirados caracteres como aspas, hífens, pontuações etc. e palavras indesejadas, como artigos, preposições etc.
- Palavras indesejadas: assumiu-se Stopwords em inglês.
- Retirou-se, também, 10 publicações do ano de 2023.
## [1] "investigation relevance utility bridging gaps knowledge practice necessary justify endeavors public funding agencies investigated underlying causes research–practice gap bhutanese context aim realign relevance agricultural research enhance practice using rogers innovation attributes features mode knowledge production features articles published three agricultural journal publishers articles met criteria included principal component analysis pca variables yielded five variables contributed total variation first two dimensions contained total dataset inertia significantly greater reference value obtained simulating data tables equivalent size based normal distribution cluster analysis differentiated observations three distinct clusters significantly differed variable descriptive values innovation attributes ‘complexity’ ‘compatibility’ received highest score ‘observability’ lowest score innovation diffusion elements ‘time’ ‘social system’ aspects least considered thus affecting innovation adoption ‘context application’ innovation highest score whereas ‘diffusion’ knowledge transdisciplinarity received lowest score diversity ‘discipline’ ‘organization’ inclusion heterogeneity received lowest score informal communication social dimension received lowest score among mode knowledge production variables bhutan followed conventional linear unidirectional approaches research extension diffusion systems research institutions innovate extension workers bring innovation potential adopters bhutanese research policy strategy must consider reframing relevant agriculture innovation systems keep abreast modern technology development © "7 Estatística Descritiva da Base
Após a verificação de duplicidade e a limpeza da base, obteve-se um dataframe com 295 observações e 10 variáveis. Foram identificados 08 tipos de documentos e a quantidade de publicações por ano, conforme dados abaixo.
- Arquivo final utilizado para análise: base_pd&i
## [1] 0.3516788| Estatísticas Descritivas | ||
| Categoria | Nome | Contagem |
|---|---|---|
| Base de Dados | scopus | 179 |
| Base de Dados | web of science | 106 |
| Quantidade de Autoria com | 1 Autor(es) | 37 |
| Quantidade de Autoria com | 2 Autor(es) | 57 |
| Quantidade de Autoria com | 3 Autor(es) | 67 |
| Quantidade de Autoria com | 4 Autor(es) | 55 |
| Quantidade de Autoria com | 5 Autor(es) | 31 |
| Quantidade de Autoria com | 6 Autor(es) | 16 |
| Quantidade de Autoria com | 7 Autor(es) | 10 |
| Quantidade de Autoria com | 8 Autor(es) | 3 |
| Quantidade de Autoria com | 9 Autor(es) | 2 |
| Quantidade de Autoria com | 10 Autor(es) | 4 |
| Quantidade de Autoria com | 12 Autor(es) | 1 |
| Quantidade de Autoria com | 14 Autor(es) | 1 |
| Quantidade de Autoria com | 15 Autor(es) | 1 |
| Quantidade de Fontes | Periódicos, Livros etc | 196 |
| Tipo de Documento | Article | 139 |
| Tipo de Documento | Book | 2 |
| Tipo de Documento | Book Chapter | 7 |
| Tipo de Documento | C | 26 |
| Tipo de Documento | Conference Paper | 15 |
| Tipo de Documento | J | 80 |
| Tipo de Documento | Note | 1 |
| Tipo de Documento | Review | 15 |
| Ano | 1969 | 1 |
| Ano | 1972 | 1 |
| Ano | 1975 | 1 |
| Ano | 1977 | 1 |
| Ano | 1978 | 2 |
| Ano | 1979 | 1 |
| Ano | 1981 | 1 |
| Ano | 1984 | 2 |
| Ano | 1985 | 4 |
| Ano | 1986 | 1 |
| Ano | 1989 | 2 |
| Ano | 1993 | 5 |
| Ano | 1994 | 2 |
| Ano | 1996 | 2 |
| Ano | 1997 | 5 |
| Ano | 1998 | 4 |
| Ano | 1999 | 4 |
| Ano | 2000 | 2 |
| Ano | 2001 | 3 |
| Ano | 2002 | 1 |
| Ano | 2003 | 18 |
| Ano | 2004 | 2 |
| Ano | 2005 | 4 |
| Ano | 2006 | 3 |
| Ano | 2007 | 8 |
| Ano | 2008 | 5 |
| Ano | 2009 | 11 |
| Ano | 2010 | 10 |
| Ano | 2011 | 10 |
| Ano | 2012 | 16 |
| Ano | 2013 | 8 |
| Ano | 2014 | 15 |
| Ano | 2015 | 8 |
| Ano | 2016 | 13 |
| Ano | 2017 | 10 |
| Ano | 2018 | 16 |
| Ano | 2019 | 15 |
| Ano | 2020 | 22 |
| Ano | 2021 | 21 |
| Ano | 2022 | 25 |
8 Tokenização
8.1 Visualização gráfica dos tokens
8.1.1 Ngrams
8.1.2 Bigrams
8.1.3 Trigrams
# Métodos identificados Explorando as palavras chave para descobrir métodos usados nos estudos
##
## Abordagens e modelos teóricos
## 16
## Análise de custo-benefício
## 4
## Análise de dados mistos (qualitativos e quantitativos)
## 3
## Estudos de caso e métodos específicos
## 3
## Métodos de pesquisa qualitativa
## 10
## Métodos de pesquisa quantitativa
## 24
9 Sentenças mais importantes de cada trabalho
10 Resultados
10.1 Quantidade de trabalhos por ano/base
10.2 Modelagem de tópicos - Resumo
## <<DocumentTermMatrix (documents: 285, terms: 5279)>>
## Non-/sparse entries: 23124/1481391
## Sparsity : 98%
## Maximal term length: 36
## Weighting : term frequency (tf)
10.3 Modelagem de tópicos - TexRank
## <<DocumentTermMatrix (documents: 285, terms: 740)>>
## Non-/sparse entries: 2762/208138
## Sparsity : 99%
## Maximal term length: 21
## Weighting : term frequency (tf)
11 Outra Abordagem
## cluster neighbor sil_width
## [1,] 3 1 0.0781721207
## [2,] 2 3 0.0501139717
## [3,] 1 3 0.0057418982
## [4,] 3 2 0.0657984346
## [5,] 2 3 0.0671829399
## [6,] 1 3 -0.0159213665
## [7,] 1 2 0.0004598455
## [8,] 2 3 0.0224704191
## [9,] 1 3 0.0041611687
## [10,] 3 2 0.0481896229
## [11,] 3 2 0.0213367658
## [12,] 1 2 -0.0068472964
## [13,] 2 3 0.0753691196
## [14,] 2 3 0.1008634301
## [15,] 1 2 0.0028880874
## [16,] 1 3 0.0070844184
## [17,] 1 3 -0.0106243387
## [18,] 2 3 0.0293349280
## [19,] 2 3 0.0757705362
## [20,] 3 2 0.0052580773
## [21,] 3 2 0.0607695163
## [22,] 1 3 0.0036575657
## [23,] 1 3 0.0090908556
## [24,] 1 3 -0.0096117351
## [25,] 2 3 0.0367091177
## [26,] 1 3 0.0018103222
## [27,] 2 3 0.0559950052
## [28,] 1 3 -0.0087829851
## [29,] 2 1 0.0881539983
## [30,] 1 3 0.0057702981
## [31,] 1 3 -0.0076122760
## [32,] 1 3 -0.0037563883
## [33,] 2 1 0.0526923546
## [34,] 1 2 -0.0072420346
## [35,] 3 1 0.0727517296
## [36,] 2 1 0.0526143790
## [37,] 1 3 0.0054269070
## [38,] 1 3 0.0033604314
## [39,] 1 3 0.0047320995
## [40,] 3 2 0.0640800436
## [41,] 3 2 0.0179648057
## [42,] 1 2 -0.0100579114
## [43,] 1 2 -0.0095219446
## [44,] 1 2 -0.0169733998
## [45,] 1 2 -0.0259469805
## [46,] 1 3 0.0081119426
## [47,] 2 3 0.0410200687
## [48,] 3 2 0.0552256590
## [49,] 2 1 0.0472235971
## [50,] 1 3 -0.0035302480
## [51,] 1 3 0.0035158172
## [52,] 1 2 -0.0073020456
## [53,] 3 1 0.0625141827
## [54,] 3 2 0.0737524322
## [55,] 1 3 0.0089582808
## [56,] 3 1 0.0768849746
## [57,] 1 3 -0.0053486980
## [58,] 2 3 0.0704797546
## [59,] 2 3 0.0670603034
## [60,] 2 3 0.0491895306
## [61,] 2 3 0.0418188833
## [62,] 1 3 0.0068217675
## [63,] 3 2 0.0584535137
## [64,] 1 3 -0.0020812353
## [65,] 3 2 0.0169904568
## [66,] 1 3 -0.0069516671
## [67,] 3 2 0.0661516553
## [68,] 2 3 0.0552617921
## [69,] 3 1 0.0672322507
## [70,] 2 3 0.0630625491
## [71,] 3 1 0.0618599323
## [72,] 1 2 -0.0163696868
## [73,] 1 3 0.0072393897
## [74,] 3 2 0.0162455357
## [75,] 2 3 0.0316802750
## [76,] 2 3 0.0049210504
## [77,] 1 3 0.0121290281
## [78,] 1 2 -0.0183748074
## [79,] 1 2 -0.0075797749
## [80,] 1 3 0.0080184424
## [81,] 3 2 0.0575561818
## [82,] 1 3 -0.0021799811
## [83,] 1 3 0.0015067419
## [84,] 1 3 0.0144451386
## [85,] 1 3 -0.0003156241
## [86,] 1 3 0.0001024218
## [87,] 2 1 0.0349066379
## [88,] 2 3 0.0515031220
## [89,] 1 2 -0.0012692930
## [90,] 1 2 0.0042234094
## [91,] 1 3 -0.0029055132
## [92,] 1 3 0.0003068878
## [93,] 2 3 0.0256528100
## [94,] 2 3 0.0405255503
## [95,] 1 3 0.0016441449
## [96,] 3 2 0.0185447142
## [97,] 1 3 0.0086564635
## [98,] 1 3 -0.0004746499
## [99,] 1 2 -0.0022007910
## [100,] 2 3 0.0311930655
## [101,] 1 3 -0.0018559474
## [102,] 1 3 0.0050861693
## [103,] 1 3 -0.0008643363
## [104,] 2 3 0.0433348189
## [105,] 1 3 0.0084435643
## [106,] 1 3 0.0057464147
## [107,] 1 3 0.0103217441
## [108,] 1 3 0.0048413916
## [109,] 1 3 -0.0021913450
## [110,] 3 2 0.0475423163
## [111,] 2 3 0.0465503800
## [112,] 1 3 0.0019999657
## [113,] 1 2 0.0068322098
## [114,] 3 2 0.0443131045
## [115,] 1 3 0.0053789570
## [116,] 1 3 -0.0034221367
## [117,] 1 3 -0.0034262448
## [118,] 1 3 -0.0074342059
## [119,] 1 3 0.0089739660
## [120,] 1 3 0.0071938584
## [121,] 1 2 -0.0089739572
## [122,] 1 3 0.0056346362
## [123,] 1 3 -0.0044470451
## [124,] 1 3 -0.0033001351
## [125,] 1 3 0.0035504688
## [126,] 1 3 0.0107685390
## [127,] 1 3 0.0045987585
## [128,] 1 2 0.0030584392
## [129,] 1 3 0.0091535292
## [130,] 1 2 -0.0152232602
## [131,] 1 3 0.0027936870
## [132,] 1 3 -0.0072896248
## [133,] 2 3 0.0475776896
## [134,] 1 3 0.0004620692
## [135,] 2 3 0.0362926137
## [136,] 3 2 0.0067412830
## [137,] 3 2 0.0747738078
## [138,] 1 3 -0.0116667500
## [139,] 3 1 0.0807523252
## [140,] 3 2 0.0718358453
## [141,] 3 1 0.0663527919
## [142,] 1 3 0.0072465400
## [143,] 1 3 -0.0136563537
## [144,] 3 1 0.0774719398
## [145,] 1 3 0.0091863829
## [146,] 3 2 0.0269586955
## [147,] 2 3 0.0109373612
## [148,] 1 3 0.0046411613
## [149,] 3 2 0.0186807299
## [150,] 2 3 0.0113247003
## [151,] 1 3 0.0020300190
## [152,] 1 3 0.0032165043
## [153,] 1 3 0.0009245557
## [154,] 3 2 0.0676103506
## [155,] 1 3 -0.0032482658
## [156,] 1 3 -0.0018283074
## [157,] 1 3 0.0072210315
## [158,] 1 3 -0.0018774043
## [159,] 1 3 -0.0008982260
## [160,] 2 3 0.0501827740
## [161,] 1 3 0.0015986197
## [162,] 1 3 0.0092786435
## [163,] 1 3 0.0084222724
## [164,] 1 3 0.0018882426
## [165,] 1 3 -0.0016185721
## [166,] 1 3 0.0058654672
## [167,] 3 2 0.0288464923
## [168,] 2 3 0.0314572590
## [169,] 1 3 0.0056197639
## [170,] 1 3 0.0052964072
## [171,] 1 3 0.0006740199
## [172,] 1 3 0.0035841419
## [173,] 1 3 0.0087241072
## [174,] 2 3 0.0023759715
## [175,] 1 3 0.0046577141
## [176,] 1 3 -0.0002427542
## [177,] 1 3 -0.0052107061
## [178,] 2 3 0.0520404401
## [179,] 1 3 -0.0034805181
## [180,] 2 3 0.0757705362
## [181,] 2 3 0.0020808744
## [182,] 1 3 -0.0018283074
## [183,] 1 3 -0.0069516671
## [184,] 1 3 0.0068217675
## [185,] 2 3 0.0034474136
## [186,] 2 3 0.0703488720
## [187,] 1 3 0.0061245488
## [188,] 1 3 -0.0053486980
## [189,] 3 2 0.0443131045
## [190,] 1 3 0.0080113182
## [191,] 2 3 0.0501827740
## [192,] 2 3 0.0362926137
## [193,] 1 3 -0.0028061477
## [194,] 3 2 0.0737524322
## [195,] 3 2 0.0640800436
## [196,] 1 3 0.0001037772
## [197,] 1 3 0.0033604314
## [198,] 3 2 0.0685466565
## [199,] 2 3 0.0501139717
## [200,] 1 3 0.0034000968
## [201,] 3 2 0.0269586955
## [202,] 1 3 0.0055933060
## [203,] 3 2 0.0185447142
## [204,] 3 2 0.0134990325
## [205,] 1 3 -0.0050697986
## [206,] 1 3 -0.0011793830
## [207,] 3 1 0.0807523252
## [208,] 3 2 0.0718358453
## [209,] 1 3 0.0071686295
## [210,] 2 3 0.0475776896
## [211,] 3 2 0.0747738078
## [212,] 1 3 0.0024980579
## [213,] 2 3 0.0500817142
## [214,] 2 3 0.0375292745
## [215,] 1 3 0.0084435643
## [216,] 2 3 0.0628044430
## [217,] 3 2 0.0309348667
## [218,] 2 1 0.0881539983
## [219,] 1 2 -0.0037320353
## [220,] 3 2 0.0204859866
## [221,] 2 3 0.0275829352
## [222,] 1 3 0.0071938584
## [223,] 3 1 0.0781721207
## [224,] 1 3 0.0010821243
## [225,] 1 3 0.0090908556
## [226,] 1 2 0.0042234094
## [227,] 1 2 -0.0075210427
## [228,] 2 3 0.0671829399
## [229,] 3 2 0.0356196549
## [230,] 2 3 0.0183215544
## [231,] 2 3 0.0433348189
## [232,] 2 3 0.0559950052
## [233,] 2 3 0.0535835593
## [234,] 1 2 -0.0199397660
## [235,] 3 2 0.0543225069
## [236,] 1 3 0.0144451386
## [237,] 1 3 0.0005251433
## [238,] 1 2 -0.0191353983
## [239,] 2 3 0.0011358878
## [240,] 2 3 0.0387693408
## [241,] 1 2 -0.0275748725
## [242,] 1 3 -0.0047184622
## [243,] 2 3 0.0193842173
## [244,] 1 2 -0.0192595386
## [245,] 2 3 0.0253600191
## [246,] 1 2 -0.0073020456
## [247,] 2 3 0.0197426338
## [248,] 3 1 0.0774719398
## [249,] 1 3 -0.0051118430
## [250,] 1 3 -0.0003156241
## [251,] 3 2 0.0039174264
## [252,] 2 3 0.0465503800
## [253,] 1 3 0.0103217441
## [254,] 3 2 0.0404168072
## [255,] 1 2 -0.0212931360
## [256,] 1 2 -0.0068472964
## [257,] 1 3 -0.0018081204
## [258,] 1 3 0.0042429894
## [259,] 3 2 0.0465635230
## [260,] 1 3 0.0047722805
## [261,] 1 2 0.0068322098
## [262,] 2 3 0.0009031919
## [263,] 1 3 0.0064701021
## [264,] 1 3 0.0084613503
## [265,] 1 3 -0.0062855034
## [266,] 3 2 0.0179648057
## [267,] 3 2 0.0047520411
## [268,] 1 2 0.0066348599
## [269,] 3 2 0.0029746124
## [270,] 1 3 0.0057702981
## [271,] 1 2 -0.0173501685
## [272,] 1 3 0.0099533119
## [273,] 2 3 0.0221176655
## [274,] 2 3 0.0470511617
## [275,] 1 3 -0.0180150193
## [276,] 3 2 0.0089853405
## [277,] 3 2 0.0464005838
## [278,] 1 3 -0.0017783235
## [279,] 1 3 -0.0076417060
## [280,] 1 2 -0.0122015184
## [281,] 1 3 0.0121290281
## [282,] 1 2 -0.0144403391
## [283,] 3 2 0.0043220153
## [284,] 1 2 -0.0068033868
## [285,] 1 3 -0.0002117116
## attr(,"Ordered")
## [1] FALSE
## attr(,"call")
## silhouette.default(x = km$cluster, dist = dist(dtm))
## attr(,"class")
## [1] "silhouette"12 Países
Identificação dos países com o maior número de estudo. Para isso, foi utilizado o campo “Afiliação”. * Foram identificados 60 países, em que os dez primeiros foram: Estados Unidos, China, Austrália, Holanda, Reino Unido, Canadá, Itália, França, Alemanha e Brasil.
## País Freq
## 1 United States 37
## 2 Australia 20
## 3 China 18
## 4 Netherlands 18
## 5 United Kingdom 15
## 6 Canada 14
## 7 Italy 14
## 8 France 13
## 9 Germany 12
## 10 Brazil 9
## 11 India 8
## 12 Colombia 6
## 13 Mexico 6
## 14 South Africa 6
## 15 New Zealand 5
## 16 Cameroon 4
## 17 Indonesia 4
## 18 Japan 4
## 19 Niger 4
## 20 Nigeria 4
## 21 Pakistan 4
## 22 Belgium 3
## 23 Burkina Faso 3
## 24 Ethiopia 3
## 25 Greece 3
## 26 Thailand 3
## 27 Turkey 3
## 28 Azerbaijan 2
## 29 Bangladesh 2
## 30 Benin 2
## 31 Chile 2
## 32 Costa Rica 2
## 33 Cote d'Ivoire 2
## 34 Ghana 2
## 35 Kenya 2
## 36 Malawi 2
## 37 Mongolia 2
## 38 Spain 2
## 39 Syrian Arab Republic 2
## 40 Zimbabwe 2
## 41 Algeria 1
## 42 Cuba 1
## 43 Denmark 1
## 44 Egypt 1
## 45 Finland 1
## 46 Ireland 1
## 47 Malaysia 1
## 48 Nepal 1
## 49 Norway 1
## 50 Peru 1
## 51 Philippines 1
## 52 Portugal 1
## 53 Republic of Korea 1
## 54 Russian Federation 1
## 55 Saudi Arabia 1
## 56 Slovenia 1
## 57 Switzerland 1
## 58 Uganda 1
## 59 Uruguay 1
## 60 Zambia 1| País | Freq |
|---|---|
| United States | 37 |
| Australia | 20 |
| China | 18 |
| Netherlands | 18 |
| United Kingdom | 15 |
| Canada | 14 |
| Italy | 14 |
| France | 13 |
| Germany | 12 |
| Brazil | 9 |
| India | 8 |
| Colombia | 6 |
| Mexico | 6 |
| South Africa | 6 |
| New Zealand | 5 |
| Cameroon | 4 |
| Indonesia | 4 |
| Japan | 4 |
| Niger | 4 |
| Nigeria | 4 |
| Pakistan | 4 |
| Belgium | 3 |
| Burkina Faso | 3 |
| Ethiopia | 3 |
| Greece | 3 |
| Thailand | 3 |
| Turkey | 3 |
| Azerbaijan | 2 |
| Bangladesh | 2 |
| Benin | 2 |
| Chile | 2 |
| Costa Rica | 2 |
| Cote d’Ivoire | 2 |
| Ghana | 2 |
| Kenya | 2 |
| Malawi | 2 |
| Mongolia | 2 |
| Spain | 2 |
| Syrian Arab Republic | 2 |
| Zimbabwe | 2 |
| Algeria | 1 |
| Cuba | 1 |
| Denmark | 1 |
| Egypt | 1 |
| Finland | 1 |
| Ireland | 1 |
| Malaysia | 1 |
| Nepal | 1 |
| Norway | 1 |
| Peru | 1 |
| Philippines | 1 |
| Portugal | 1 |
| Republic of Korea | 1 |
| Russian Federation | 1 |
| Saudi Arabia | 1 |
| Slovenia | 1 |
| Switzerland | 1 |
| Uganda | 1 |
| Uruguay | 1 |
| Zambia | 1 |
13 Tendências ao longo dos anos
14 Identificação de novas metodologias a partir de lista
Com a identificação de metodologias utilizadas em avaliações de impactos, descritas nos referenciais de Araújo (2022) e IDIS (2018), produziu-se uma listagem contendo cerca de 60 métodos. A partir disso, relacionou-se a lista de métodos com a base de dados, a partir do campo “Abstract”.
- Com essa abordagem, foram identificadas ocorrências de métodos em 91 trabalhos, ou 32% da base.
## [1] 1
## [1] 67
## [1] 2
## [1] 9
## [1] 2
## [1] 17
## [1] 2
## [1] 27
## [1] 2
## [1] 28
## [1] 2
## [1] 31
## [1] 2
## [1] 37
## [1] 2
## [1] 41
## [1] 2
## [1] 48
## [1] 2
## [1] 56
## [1] 2
## [1] 59
## [1] 2
## [1] 62
## [1] 2
## [1] 66
## [1] 2
## [1] 67
## [1] 2
## [1] 69
## [1] 2
## [1] 106
## [1] 2
## [1] 107
## [1] 2
## [1] 108
## [1] 2
## [1] 117
## [1] 2
## [1] 119
## [1] 2
## [1] 128
## [1] 2
## [1] 131
## [1] 2
## [1] 136
## [1] 2
## [1] 139
## [1] 2
## [1] 150
## [1] 2
## [1] 165
## [1] 2
## [1] 177
## [1] 2
## [1] 183
## [1] 2
## [1] 184
## [1] 2
## [1] 207
## [1] 2
## [1] 232
## [1] 2
## [1] 241
## [1] 2
## [1] 251
## [1] 2
## [1] 253
## [1] 2
## [1] 255
## [1] 2
## [1] 263
## [1] 2
## [1] 266
## [1] 2
## [1] 276
## [1] 6
## [1] 193
## [1] 7
## [1] 130
## [1] 9
## [1] 66
## [1] 9
## [1] 183
## [1] 15
## [1] 53
## [1] 18
## [1] 64
## [1] 21
## [1] 224
## [1] 29
## [1] 42
## [1] 29
## [1] 110
## [1] 29
## [1] 139
## [1] 29
## [1] 207
## [1] 29
## [1] 280
## [1] 29
## [1] 282
## [1] 32
## [1] 254
## [1] 33
## [1] 254
## [1] 34
## [1] 13
## [1] 34
## [1] 18
## [1] 34
## [1] 19
## [1] 34
## [1] 33
## [1] 34
## [1] 49
## [1] 34
## [1] 58
## [1] 34
## [1] 78
## [1] 34
## [1] 79
## [1] 34
## [1] 102
## [1] 34
## [1] 108
## [1] 34
## [1] 126
## [1] 34
## [1] 180
## [1] 34
## [1] 186
## [1] 34
## [1] 255
## [1] 34
## [1] 260
## [1] 36
## [1] 5
## [1] 36
## [1] 8
## [1] 36
## [1] 10
## [1] 36
## [1] 17
## [1] 36
## [1] 29
## [1] 36
## [1] 44
## [1] 36
## [1] 61
## [1] 36
## [1] 69
## [1] 36
## [1] 76
## [1] 36
## [1] 80
## [1] 36
## [1] 85
## [1] 36
## [1] 108
## [1] 36
## [1] 111
## [1] 36
## [1] 118
## [1] 36
## [1] 137
## [1] 36
## [1] 141
## [1] 36
## [1] 152
## [1] 36
## [1] 211
## [1] 36
## [1] 218
## [1] 36
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## [1] 36
## [1] 250
## [1] 36
## [1] 252
## [1] 36
## [1] 263
## [1] 36
## [1] 265
## [1] 38
## [1] 273
## [1] 54
## [1] 108
## [1] 54
## [1] 267
## [1] 55
## [1] 9
## [1] 55
## [1] 18
## [1] 55
## [1] 61
## [1] 55
## [1] 148
## [1] 56
## [1] 1
## [1] 56
## [1] 14
## [1] 56
## [1] 90
## [1] 56
## [1] 96
## [1] 56
## [1] 203
## [1] 56
## [1] 223
## [1] 56
## [1] 226
## [1] 58
## [1] 1
## [1] 58
## [1] 14
## [1] 58
## [1] 79
## [1] 58
## [1] 223
## [1] 58
## [1] 234
## [1] 68
## [1] 254
## [1] 85
## [1] 18
## [1] 86
## [1] 58## [1] 91