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dc.contributor.authorLandeta López, Pablo Andrés-
dc.contributor.authorGuevara Vega, Cathy Pamela-
dc.date.accessioned2026-01-14T20:32:38Z-
dc.date.available2026-01-14T20:32:38Z-
dc.date.created2025-02-13-
dc.date.issued2026-01-14-
dc.identifier.issn2953-4917-
dc.identifier.urihttps://repositorio.utn.edu.ec/handle/123456789/18542-
dc.description.abstractLos experimentos computacionales son cruciales en diversos campos, como las ciencias biológicas, la ingeniería, las ciencias sociales, etc., y constituyen una poderosa herramienta para comprender sistemas complejos, optimizar procesos e impulsar la innovación. Su importancia radica en su capacidad para integrarse con métodos experimentales, facilitar el aprendizaje basado en la simulación y ofrecer soluciones rentables, escalables y flexibles para analizar sistemas complejos. El propósito de este estudio es realizar un análisis bibliométrico de la investigación relacionada con los Experimentos Computacionales en Informática. Método: este análisis bibliométrico se realizó utilizando artículos publicados entre 2013 y 2024 en las bases de datos Scopus y Web of Science. Este estudio bibliométrico siguió la guía propuesta en la publiación “How to conduct a bibliometric analysis: An overview and guidelines” del autor Gonthu N. Para responder a las preguntas de la investigación, se analizaron el número de artículos por año, el número de artículos por país, el número de artículos por área temática, la lista de revistas principales y el análisis de citas. Resultados: los resultados muestran que Scopus tiene más publicaciones sobre el tema, China es el país que más publica sobre el tema, Matemáticas es el área temática predominante, finalmente se realizó un análisis de co-ocurrencia donde se encontró un total de 27 clusters en Scopus y 10 clusters en WoS. A partir de esto, se identificó las 10 palabras clave más relevantes de cada una de las bases de datos. Conclusiones: esta revisión puede ser base para que los investigadores tengan un punto de inicio para futuras investigaciones en el estado de las publicaciones en Experimentos Computaciones.es_EC
dc.language.isoenges_EC
dc.publisherData and Metadataes_EC
dc.rightsopenAccesses_EC
dc.rightsAtribución-NoComercial-CompartirIgual 3.0 Ecuador*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ec/*
dc.subjectOPTIMIZACIÓNes_EC
dc.subjectCOMPUTACIÓNes_EC
dc.subjectANÁLISIS BIBLIOMÉTRICOes_EC
dc.titleExperimentos Computacionales en Ciencias de la Computación: Un estudio bibliométricoes_EC
dc.typeArticlees_EC
dc.description.degreeN/Aes_EC
dc.coverageIbarra. Ecuadores_EC
dc.contributor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-2914-8696es_EC
dc.contributor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-2470-8287es_EC
dc.title.enComputational experiments in Computer Science: A bibliometric studyes_EC
dc.subject.enCOMPUTATIONAL EXPERIMENTes_EC
dc.subject.enCOMPUTER SCIENCEes_EC
dc.subject.enOPERATIONS RESEARCHes_EC
dc.subject.enOPTIMIZATIONes_EC
dc.description.abstract-enComputational Experiments are crucial in various fields, including biological sciences, engineering, social sciences, etc., and are a powerful tool for understanding complex systems, optimizing processes, and driving innovation. Their importance lies in their ability to integrate with experimental methods, facilitate simulation-based learning, and provide cost-effective, scalable, and flexible solutions for analyzing complex systems. The purpose of this study is to make a bibliometric analysis of the research related to Computational Experiments in Computer Science. Methods: this bibliometric analysis was performed using information from 2013 and 2024 from the Scopus and Web of Science databases, with published articles This bibliometric study followed the guidelines proposed in the publication “How to conduct a bibliometric analysis: An overview and guidelines” by the author Gonthu N. To answer the research questions, the number of articles per year, number of articles per country, number of articles per subject area, list of main journals, and citation analysis were analyzed. Results: the results show that Scopus has more publications on the subject, China is the country that publishes more on the subject, Mathematics is the predominant subject area, finally, a co-occurrence analysis was performed where a total of 27 clusters were found in Scopus and 10 clusters in WoS. From this, the 10 most relevant keywords in each of the databases were identified. Conclusions: this review can be a basis in order that researchers to have a starting point for the current state of publications on Computational Experiments for future research.es_EC
dc.identifier.doihttps://dm.ageditor.ar/index.php/dm/article/view/188es_EC
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