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Impacto en los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS)

Análisis de autorías institucional

Magdalena LAutor (correspondencia)

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22 de enero de 2021
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Fuzzy Systems Interpretability: What, Why and How

Publicado en:Studies In Fuzziness And Soft Computing. 394 111-122 - 2021-01-01 394(), DOI: 10.1007/978-3-030-54341-9_10

Autores: Magdalena L

Afiliaciones

Escuela Tecnica Superior de Ingenieros Informaticos, Universidad Politecnica de Madrid - Autor o Coautor

Resumen

© 2021, The Editor(s) (if applicable) and The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Switzerland AG. Interpretability has been always present in Machine Learning and Artificial Intelligence. However, it is difficult to measure it (even to define it), and quite commonly it collides with other properties as accuracy, with a clear meaning and well defined metrics. This situation has reduced its influence in the area. But due to different external reasons, interpretability is now gaining importance in Artificial Intelligence, and particularly in Machine Learning. This new situation has two effects on the field of fuzzy systems. First, considering the capability of the fuzzy formalism to describe complex phenomena in terms that are quite close to human language, fuzzy systems have gained significant presence as an interpretable modeling tool. Second, the attention paid to interpretability of fuzzy systems, that grew during the first decade of this century and then experienced a certain decay, is growing again. The present paper will consider four questions regarding interpretability: what is, why is it important, how to measure it, and how to achieve it. These questions will be first introduced in the general framework of Artificial Intelligence, to be then focused from the point of view of fuzzy systems.

Palabras clave

Quality education

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

Esta aportación ha sido publicada por la editorial Springer Publishing Company según la Clasificación ie-CSIC, se ha convertido en una referencia en su campo..

Desde una perspectiva relativa, y atendiendo al indicador del impacto normalizado calculado a partir del Field Citation Ratio (FCR) de la fuente Dimensions, arroja un valor de: 2.53, 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: Dimensions Jul 2025)

De manera concreta y atendiendo a las diferentes agencias de indexación, el trabajo ha acumulado, hasta la fecha 2025-07-06, el siguiente número de citas:

  • Scopus: 8
  • Open Alex: 8

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 2025-07-06:

  • 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: 8 (PlumX).
Siguiendo con el impacto social del trabajo, es importante enfatizar el hecho de que, por su contenido, puede ser asignado a la línea de interés del ODS 4 - Quality Education, con una probabilidad del 60% según el algoritmo mBERT desarrollado por Aurora University.

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 (MAGDALENA LAYOS, LUIS) y Último Autor (MAGDALENA LAYOS, LUIS).

el autor responsable de establecer las labores de correspondencia ha sido MAGDALENA LAYOS, LUIS.