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Impacto en los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS)

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Gomez DAutor (correspondencia)

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17 de junio de 2024
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An Empirical Overview of the No Free Lunch Theorem and Its Effect on Real-World Machine Learning Classification.

Publicado en:Neural Computation. 28 (1): 216-228 - 2016-01-01 28(1), DOI: 10.1162/neco_a_00793

Autores: Gómez D; Rojas A

Afiliaciones

Telematics Engineering Department, Polytechnical University of Catalonia, Barcelona 08034, Spain alfonso@entel.upc.edu. - Autor o Coautor
Telematics Engineering Department, Polytechnical University of Catalonia, Barcelona 08034, Spain david.gomez.guillen@entel.upc.edu. - Autor o Coautor

Resumen

A sizable amount of research has been done to improve the mechanisms for knowledge extraction such as machine learning classification or regression. Quite unintuitively, the no free lunch (NFL) theorem states that all optimization problem strategies perform equally well when averaged over all possible problems. This fact seems to clash with the effort put forth toward better algorithms. This letter explores empirically the effect of the NFL theorem on some popular machine learning classification techniques over real-world data sets.

Palabras clave

Quality education

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista Neural Computation debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia Scopus (SJR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2016, se encontraba en la posición , consiguiendo con ello situarse como revista Q1 (Primer Cuartil), en la categoría Arts and Humanities (Miscellaneous).

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: 21.77, 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 2025-07-17, el siguiente número de citas:

  • Europe PMC: 26
  • Open Alex: 90

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 2025-07-17:

  • 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: 76 (PlumX).

Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

  • El trabajo se ha enviado a una revista cuya política editorial permite la publicación en abierto Open Access.
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 54% 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 (Gomez Guillen, David) .

el autor responsable de establecer las labores de correspondencia ha sido Gomez Guillen, David.