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Tipo: TCC
Título: Análise bibliométrica das teses de doutorado em economia do Caen/UFC
Autor(es): Cesar, Lucas Coelho Lenz
Orientador: Irffi, Guilherme Diniz
Palavras-chave: Literatura Econômica, Teses de Doutorado, CAEN/UFC, Código JEL
Data do documento: 2021
Citação: CESAR, L. C. L. Análise bibliométrica das teses de doutorado em economia do Caen/UFC. 2021. 47 p. Monografia (Graduação em Ciências Econômicas) - Faculdade de Economia, Administração, Atuária e Contabilidade, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2021.
Resumo: O Programa de Pós-graduação em Economia CAEN/UFC teve sua primeira turma de doutorado em 2000, e ao longo de duas décadas formou 90 doutores(as). O banco de teses é um importante acervo científico, pode sinalizar o que se estuda no curso de doutorado e, diante disso, optou por utilizar o código do Journal of Economics Literature (JEL) para classificar os temas abordados nas teses. A partir da análise bibliométrica das palavras-chave e dos códigos JEL, identificou por meio do software Word Clouds, os tópicos mais estudados no curso de doutorado do CAEN/UFC. Em termos de resultados, observa-se que as teses, em geral, são compostas de três ensaios empíricos, ou seja, utilizam métodos quantitativos, especialmente, modelos econométricos. Ao longo dessas duas décadas, pode-se inferir que houve mudança de tendência na literatura nas teses apresentadas. Na primeira década, os tópicos mais estudados foram modelos econométricos conjuntamente com análises empíricas sobre o Crescimento Econômico, enquanto na segunda década os temas que tratam de Inflação, Desemprego, Educação e Políticas Públicas estaduais e municipais foram predominantes. Em relação ao sexo do doutorando, observou nas teses dos alunos uma maior ocorrência dos tópicos sobre Desenvolvimento e Crescimento, Economia do Crime e análises sobre Educação e Desigualdade. Enquanto as doutoras se dedicaram a temas como Economia de Gênero, Educação, Mercado de Trabalho (Emprego e Desemprego), Políticas Públicas e Crescimento Econômico. De modo geral, pode-se inferir que o espectro de tópicos em Economia é amplamente estudado nas teses de doutorado no CAEN, e, pela quantidade de estudos econométricos, pode-se inferir que os concluintes do programa possuem formação em econometria aplicada.
Abstract: This project sought to build a database containing the doctorate thesis presented at CAEN since the first doctorate class in 2000 and classify them by JEL codes. These codes are utilized to classify the economic scientific production in different areas within the literature. Later, it identified, through the Word Clouds software, what are the most studied topics at UFC (Federal University of Ceara) doctorate program. Besides that, the study was able to separate the academic production by gender and check if there was a difference in the literary trend defended in the thesis between the first and second decade of the program’s existence. In all the works, a great utilization of mathematical and quantitative methods was observed. In the theses presented by male students, it was observed a great occurrence of studies about Development and Growth, Economics of Crime, and Analysis of Education and Inequality. In the ones presented by the females, it was observed a great interest in areas about Gender Economics, Education, Employment and Unemployment, Public Policies, and Economic Growth in open economies. In the first decade, the most studied topics were econometric models conjunctly with empirical analysis of economic Growth. In the second decade of the doctorate program, the focus shifts to subjects that discuss Inflation, Unemployment, Education and Public Policies with a higher dedication to State and Municipal Government analysis. In general, it is possible to conclude that the spectrum of topics in Economics is broadly studied by doctorate students at CAEN, and, by the amount of econometric studies presented, it is possible to infer that the program’s concludents go through a deep learning in econometrics.
URI: http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/64058
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