Characterizing the doctoral process in Brazil over the years: period of training and academic production

Authors

DOI:

https://doi.org/10.19132/1808-5245271.361-387

Keywords:

Scientometrics. Doctorate. Scientific production. Major areas of knowledge. Gender.

Abstract

The study of scientific production and academic training in a country, area or even an institution is one of the main functions of scientometrics, for example pointing out which ones have provided the highest return to society. This paper analyzes the universe of 174,318 individuals who, from 1970 to 2016, completed or supervised a Ph.D., based on data extracted from curricula registered in the Lattes Platform, outlining a broad panorama of the doctoral process in Brazil in the period. Special attention is given to the gender of the advisers and advisors, including the four possible configurations that may occur between them, as well as the differences between the nine major areas of knowledge. In addition to the doctoral process itself, this article assesses the scientific production of the advisee, with and without collaboration with the advisor, the relationship period between them and the percentage of the advisers who remain in the academic environment. The results show increasing female participation in the process, with the percentage of supervised women having surpassed that of supervised men in 2000 and that of supervisors’ women appearing to follow the same trend, but with a 20-year delay. They also show an increase in the production of journals' papers by the students, a drop in the percentage of students who follow an academic career, an aspect in which the year of finishing the Ph.D. showed to be the factor with the greatest influence.

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Author Biographies

Luciano Antonio Digiampietri, Universidade de São Paulo

Luciano Antonio Digiampietri possui graduação em Ciência da Computação pela Universidade Estadual de Campinas (2002), doutorado em Ciência da Computação pela Universidade Estadual de Campinas (2007) e o título de Livre-docente em Informação e Tecnologia pela USP (2015). Desde abril de 2008 é professor pesquisador no Bacharelado em Sistemas de Informação na Escola de Artes, Ciências e Humanidades da Universidade de São Paulo (EACH-USP) e desde 2010 é professor permanente no Mestrado em Sistemas de Informação da EACH-USP. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Biologia Computacional, Bancos de Dados e Inteligência Artificial, atuando principalmente nos seguintes temas: workflows científicos, bioinformática, composição automática de serviços, processamento de imagens e análise de redes sociais.

Esteban Fernandez Tuesta, Universidade de São Paulo

Graduação em Estatistica pela Universidad Nacional Federico Villarreal (UNFV) de Lima, mestrado em Estatística pelo Instituto de Matemática e Estatística (IME) da Universidade de São Paulo (1999) e doutorado em Engenharia Elétrica pela Escola Politécnica (EP) da Universidade de São Paulo (2002). Pós-doutorado na Universidad Carlos III de Madrid - Espanha (2014) com bolsa CAPES. Desde 2005 se desempenha como professor RDIDP da Escola de Artes, Ciências e Humanidades da Universidade de São Paulo e é atualmente professor do mestrado em Sistemas Complexos.

André Fontan Köhler, Universidade de São Paulo

Possui graduação em Administração pela Escola de Administração de Empresas de São Paulo da Fundação Getulio Vargas (FGV-EAESP), mestrado em Administração Pública e Governo pela FGV-EAESP e doutorado em Arquitetura e Urbanismo pela Faculdade de Arquitetura e Urbanismo da Universidade de São Paulo (FAUUSP). Desde 2006, é professor doutor da Escola de Artes, Ciências e Humanidades da Universidade de São Paulo (EACH-USP), no Curso de Bacharelado em Lazer e Turismo e nos mestrados stricto sensu em Gestão de Políticas Públicas e em Estudos Culturais.

Karina Valdivia Delgado, Universidade de São Paulo

Possui graduação em Engenharia de Sistemas pela Universidade Católica Santa María (1994), mestrado em Ciências da Computação pela Universidade de São Paulo (2005) e doutorado em Ciências da Computação pela Universidade de São Paulo (2010) com período sanduíche em Canberra, Austrália. Pelas contribuições da tese de doutorado, em 2009 recebeu o prêmio Silver IJAR Young Researcher Award, concedido pelos editores da revista International Journal of Approximate Reasoning. Também recebeu o premio de Melhor Tese de Doutorado no Concurso de Teses e Dissertações do Simpósio Brasileiro de Inteligência Artificial, organizado pela SBC, referente aos anos de 2009 e 2010. Desde setembro de 2010 é professor pesquisador no Bacharelado em Sistemas de Informação na Escola de Artes, Ciências e Humanidades da Universidade de São Paulo (EACH-USP), desde 2011 está credenciada no Mestrado em Sistemas de Informação da EACH-USP e desde 2016 no mestrado em Ciências da Computação do IME-USP. Atua na área de Ciência da Computação, com ênfase em Inteligência Artificial, atuando principalmente nos seguintes temas: planejamento probabilístico em Inteligência Artificial, tomada de decisão e processos de decisão markovianos.

João Luiz Bernardes Júnior, Universidade de São Paulo

É Doutor em Ciências, na área de Sistemas Digitais, Mestre em Engenharia e Engenheiro, graus obtidos na Escola Politécnica da USP em 2010, 2004 e 1999, respectivamente. Atualmente é professor doutor em regime de dedicação integral à docência e pesquisa no curso de sistemas de informação da Escola de Artes, Ciências e Humanidades da USP, onde desenvolve pesquisa na área de interação em 3D e suas aplicações em educação e entretenimento, e permanece membro do Laboratório de Tecnologias Interativas da USP. Trabalha com atividades de pesquisa e com desenvolvimento de software desde 1995, atualmente com foco em interação e computação Gráfica, incluindo análise, processamento, síntese de imagens e visualização científica. Anteriormente atuou também na área de simulação de sistemas dinâmicos, tendo como principal aplicação a exploração offshore de petróleo. Tem experiência de ensino em níveis de graduação e pós-graduação desde 2002, em instituições públicas e privadas, nas áreas de computação e engenharia.

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Published

2020-12-22

How to Cite

DIGIAMPIETRI, L. A.; TUESTA, E. F.; KÖHLER, A. F.; DELGADO, K. V.; BERNARDES JÚNIOR, J. L. Characterizing the doctoral process in Brazil over the years: period of training and academic production. Em Questão, Porto Alegre, v. 27, n. 1, p. 361–387, 2020. DOI: 10.19132/1808-5245271.361-387. Disponível em: https://seer.ufrgs.br/index.php/EmQuestao/article/view/101295. Acesso em: 24 jun. 2025.

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