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The authors would like to thank Dr L. R. Izquierdo for some advice and comments on this paper. The authors acknowledge support from the Spanish MICINN Project CSD2010-00034 (SimulPast CONSOLIDER-INGENIO 2010) and by the Junta de Castilla y Leon GREX251-2009.

Análisis de autorías institucional

Pereda, MAutor o Coautor

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30 de octubre de 2020
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Artículo
No

Direct quality prediction in resistance spot welding process: Sensitivity, specificity and predictive accuracy comparative analysis

Publicado en:Science And Technology Of Welding And Joining. 20 (8): 679-685 - 2015-11-01 20(8), DOI: 10.1179/1362171815Y.0000000052

Autores: Pereda, M; Santos, J I; Martin, O; Galan, J M

Afiliaciones

Univ Burgos, Escuela Politecn Super, Dept Ingn Civil, INSISOC,Area Org Empresas, Burgos 09001, Spain - Autor o Coautor
Univ Valladolid, Escuela Ingn Ind, Dept CMeIM EGI ICGF IM IPF, Ingn Proc Fabricac, E-47011 Valladolid, Spain - Autor o Coautor

Resumen

In this work, several of the most popular and state of the art classification methods are compared as pattern recognition tools for classification of resistance spot welding joints. Instead of using the result of a non-destructive testing technique as input variables, classifiers are trained directly with the relevant welding parameters, i.e. welding current, welding time and the type of electrode (electrode material and treatment). The algorithms are compared in terms of accuracy and area under the receiver operating characteristic curve metrics, using nested cross-validation. Results show that although there is not a dominant classifier for every specificity/sensitivity requirement, support vector machines using radial kernel, boosting and random forest techniques obtain the best performance overall.

Palabras clave

Artificial neural networksArtificial neural-networksClassificationPattern recognitionQuality controlRandom forestResistance spot weldingSelectionSupport vector machines

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista Science And Technology Of Welding And Joining debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia WoS (JCR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2015, se encontraba en la posición 16/73, consiguiendo con ello situarse como revista Q1 (Primer Cuartil), en la categoría Metallurgy & Metallurgical Engineering.

Desde una perspectiva relativa, y atendiendo al indicador del impacto normalizado calculado a partir de las Citas Mundiales de Scopus Elsevier, arroja un valor para la media Ponderada del Impacto Normalizado de la agencia Scopus: 1.12, lo que indica que, de manera comparada con trabajos en la misma disciplina y en el mismo año de publicación, lo ubica como trabajo citado por encima de la media. (fuente consultada: ESI 14 Nov 2024)

De manera concreta y atendiendo a las diferentes agencias de indexación, el trabajo ha acumulado, hasta la fecha 2025-07-30, el siguiente número de citas:

  • WoS: 16
  • Scopus: 16

Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2025-07-30:

  • El uso, desde el ámbito académico evidenciado por el indicador de la agencia Altmetric referido como agregaciones realizadas por el gestor bibliográfico personal Mendeley, nos da un total de: 39.
  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 40 (PlumX).

Con una intencionalidad más de divulgación y orientada a audiencias más generales podemos observar otras puntuaciones más globales como:

  • El Score total de Altmetric: 1.85.
  • El número de menciones en la red social X (antes Twitter): 3 (Altmetric).

Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Existe un liderazgo significativo ya que algunos de los autores pertenecientes a la institución aparecen como primer o último firmante, se puede apreciar en el detalle: Primer Autor (PEREDA GARCIA, MARIA) .