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Más allá del acceso abierto: visiones para la evaluación abierta de trabajos científicos

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Kriegeskorte, N. and D. Deca (2012). [e-Book]  Beyond open access: visions for open evaluation of scientific papers by post-publication peer review, Frontiers, 2012.

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Un sistema de publicación científica tiene que proporcionar dos servicios básicos: acceso y evaluación. El sistema de publicación tradicional restringe el acceso a los documentos, exigiendo el pago, y que restringe la evaluación de trabajos basándose en tan sólo 2-4 revisiones por pares y manteniendo en secreto las críticas. Como resultado, el sistema actual adolece de una falta de calidad y transparencia del proceso de evaluación de revisión por pares, y la indicación de la nueva calidad del documento es el prestigio de la revista apareció. El acceso abierto es ahora ampliamente aceptado como deseable y está lentamente comenzando a convertirse en una realidad. Sin embargo, el segundo elemento esencial, la evaluación, ha recibido menos atención. El planteamiento de una «evaluación abierta» como un proceso continuo posterior a la publicación de la revisión por pares promete hacer frente a los problemas del sistema actual. Sin embargo, no está claro cómo debe realizarse exactamente.

El sistema de evaluación dirige la atención de la comunidad científica y, por lo tanto, el curso mismo de la ciencia. Para mejor o peor, los documentos más visibles determinan la dirección de la financiación y las decisiones de la política científica. La evaluación, por lo tanto, está en el corazón de todo el esfuerzo de la ciencia. A medida que el número de publicaciones científicas aumenta, la evaluación y selección sólo ganarán importancia. Un gran desafío de nuestro tiempo, por lo tanto, es diseñar el futuro sistema, mediante el cual se evalúen los documentos y se decidir cuáles merecen una gran atención. Hasta ahora los científicos han dejado el diseño del proceso de evaluación en manos de las revistas y editoriales. Sin embargo, el mecanismo de gestión de la ciencia debe ser diseñado por los científicos.

Las ciencias cognitivas y computacionales están mejor preparados para asumir esta tarea, lo que implicará consideraciones sociales y psicológicas, diseño de software y modelización de la red de artículos científicos y sus interrelaciones. La investigación en este tema Frontiers in Neurociencia Computacional recoge las visiones de un futuro sistema de evaluación abierta. Debido a que abundan los elementos críticos sobre el sistema actual, estos trabajos se centrarán en ideas constructivas y diseños integrales para sistemas de evaluación abiertas. Las decisiones de diseño incluyen: ¿Deben los comentarios y valoraciones ser enteramente transparentes, o se deben mantener en secreto algunos aspectos? En caso de que otros datos, tales como descargas se incluirán en la evaluación? ¿Cómo puede la objetividad científica fortalecerse en el sistema futuro? ¿En casos el sistema debe incluir comentarios y valoraciones firmadas y autenticadas? ¿Al tratarse de un sistema de evaluación continua supondrá que los documentos se evalúen más profundamente? ¿Cómo podemos llevar la ciencia y la estadística para el proceso de evaluación? ¿Cómo debe presentarse la información de la evaluación de cada documento? (por ejemplo, las evaluaciones compartidas) ¿En casos los diferentes individuos y organizaciones serán capaces de definir sus propias fórmulas de evaluación (por ejemplo, clasificaciones de ponderación de acuerdo con diferentes criterios)? ¿Cómo podemos hacer una transición eficiente hacia el futuro sistema?

Altmetrics : definiciones y casos de uso

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NISO Altmetrics Definitions and Use Cases. NISO, 2016

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La Organización Nacional de Normas de Información (NISO) necesita comentarios sobre el proyectoAltmetrics Definitions and Use Cases. , NISO RP-25-201X-1. Un documento de la iniciativa altmetrics NISO, un proyecto de dos fases con el objetivo de hacer frente a las limitaciones y deficiencias que pueden dificultar la adopción de altmetrics, una expansión de las herramientas disponibles para medir el impacto de la investigación académica en el entorno social de conocimiento.

Las definiciones y casos de uso de documentos es un texto corto, pero es un buen reflejo de las muchas discusiones del grupo de trabajo celebradas para revisar y discutir a fondo las definiciones de las diversas fuentes de información en materia altmetrics. También incluye una declaración sobre el papel que juega la métrica de evaluación alternativa de la investigación, para ayudar a contextualizar el documento en su contexto y asesorar sobre posibles aplicaciones de altmetrics.

Los casos de uso para altmetrics fueron aportados por las diferentes partes interesadas en el ecosistema de la investigación. El documento de NISO significa poner de relieve las diferentes formas en que los grupos de interés recogen, elaboran y consumen altmetrics, y que explican y contextualizan en común necesidades, objetivos y usos de las partes interesadas.

La producción de de este documento esta relacionada con los desarrollos de los otros dos grupos de trabajo de manera que la definición de los términos utilizados permite que diferentes partes interesadas en este espacio se puedan entender cuando están hablando de lo mismo. Además, el desarrollo de casos de uso y su relación con grupos de interés aclara los requisitos y las prioridades para el desarrollo.

El proyecto de la Práctica Recomendada está abierto para comentarios del público hasta el 20 de abril de 2016. Para descargar el borrador o presentar comentarios en línea, visite la página web de la Iniciativa altmetrics NISO en http://www.niso.org/topics/tl/altmetrics_initiative/

Mendeley incorpora estadísticas de correlación con Scopus y ScienceDirect

Tutorial de Mendely con las nuevas incorporaciones y ejercicios

Más de 24.000 descargas actualmente

Oír PODCAST de Planeta Biblioteca

Entre los nuevos avances está la integración entre Mendeley y Scopus. Las estadísticas que encontramos en la versión web de Mendeley ya muestran la correlación entre los datos de veces que se ha compartido una publicación en Mendeley y las citas recibidas por SCOPUS. Esto también da lugar a que los usuarios de Mendeley tengan una manera fácil de acceder y agregar metadatos de millones de publicaciones de Scopus. De este modo el investigador podrá ser capaz de importar todas sus publicaciones a la vez, lo que evita la entrada de datos manualmente mediante un proceso tedioso.

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Estadísticas con datos de SCOPUS y SCIENCE DIRECT

Mendeley muestra cuántos lectores y las descargas tienen nuestras publicaciones, y se incluye en casi todos las plataformas de medición altmétrica como Altmetric.comImpactStory, o Plos Altmetrics; lo que configura a este gestor de referencias como la herramienta más adecuada para el investigador. Se trata de un índice de popularidad. 

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Correlación entre las veces que se compartió la publicación y las citas recibidas en SCOPUS

Pero no sólo proporciona datos de los lectores que compartieron la publicación que a veces pueden ser miles, si no que además da datos sobre perfiles de los lectores y áreas de procedencia temática y geográfica.

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Investigadores que compartieron la publicación por categorías y áreas

Otra de las novedades en la web es el módulo de recomendaciones, con sugerencias basadas en diferentes criterios
 
  • Todos los artículos de mi biblioteca
  • Añadidos más recientemente
  • Áreas de interés
  • Más populares de la disciplina
  • El último documento añadido
  • Último documento leído
  • Los más populares de la disciplina

La compañía se refiere a sí misma como una “Wikipedia para información académica”, donde los usuarios de una comunidad global de 4 millones de investigadores ha creado una base de datos compartida de más de 360 millones de documentos (según datos del blog Mendeley). Mendeley dice que esto cubre alrededor de un 97,2% a un 99,5% de los artículos de investigación publicados en los últimos años. Cifra que lo convierte en un recurso de información de gran alcance. Y lo más importante es que la información que alimenta este ecosistema ha sido creada por la propia comunidad científica. 

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La empresa considera que el crowdsourcing -microvoluntariado- de datos agrega una tinte social a la labor académica y a la cooperación científica. Cada documento incluye información en tiempo real sobre el estado de la investigación, su ubicación, y las palabras clave generadas por sus lectores. Mendeley también añade información acerca de los documentos de investigación relacionados y grupos públicos de Mendeley en los que se discute sobre la misma. Además a plataforma de Mendeley intenta a su vez satisfacer la necesidad de métricas rápidas y granulares del impacto científico de una investigación.

En la nueva versión Mendeley, se ha añadido un nuevo punto de vista que proporciona una manera fácil de encontrar rápidamente los artículos que están relacionados con el contenido en la versión de escritorio seleccionado en función de tes aspectos:

 

1. Recomendaciones instantánea basado en artículos específicos – Seleccionando un sólo documento, un grupo de documentos o una carpeta entera y pulsando el botón de ‘relacionados’ encuentra las investigaciones relacionadas con esos documentos.

 

2. Importación Rápida y fácil – Pudiendo añadir documentos recomendados a biblioteca personal “My Library” con un solo clic y si tenemos permiso para hacerlo, se incluirá también el texto completo del artículo. 

3. Drill-down en recomendaciones – Cuando encuentras una recomendación que te interesa, selecciona y haz clic en “Documentos relacionados” para ver más sugerencias basadas en ese documento.

Entre las novedades que quiere incorporar Mendeley en el futuro está la posibilidad de revisión por pares en la plataforma , al igual que hacen Arxiv o PloS, por lo que en un futuro próximo, los revisores podrán anotar documentos y ver los comentarios de los otros revisores directamente en Mendeley, antes de la publicación. De manera que el editor de la revista recibiría todos estos comentarios por correo electrónico y sólo tendrá que enviarlos todos a los autores del artículo.

Otro de los proyectos que quiere incorporar la aplicación es a través de la adquisición por parte de Elsevier  de la startup de noticias de seguimiento Newsflo. Su software puede ofrecer a los usuarios Mendeley una manera de seguir el impacto de sus investigaciones a través de la web, y convertirse en una nueva forma de medir el impacto de una investigación (Almétrics). Este tipo de métrica alternativa es uno de los caminos de la ciencia abierta que complementa el sistema de citas de las revistas tradicionales, donde la influencia de una revista por sí solo puede favorecer la carrera de un investigador a través de los índices de impacto.

¿Los tweets pueden predecir las citas? Métricas de impacto social basado en Twitter y correlación con los parámetros tradicionales de impacto científico.

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Comúnmente se acepta que las citas y el factor de impacto de los artículos revisados por pares son aceptados como medidas de impacto científico. Las herramientas Web 2.0 como Twitter, blogs o herramientas de marcadores sociales ofrecen la posibilidad de construir métricas innovadoras a nivel de artículo para medir el impacto y la influencia. Lo que se ha denominados métricas alternativas o altmetrics.

El artículo estudia la viabilidad de la medición del impacto social y la atención del público sobre los artículos académicos mediante el análisis del impacto en los medios sociales, para ellos explora la dinámica, el contenido y la sincronización de los tweets en relación con la publicación y explora si estas métricas son lo suficientemente sensibles y específicas para predecir cuales serán aquellos artículos muy citados.

MÉTODOS:

Entre julio de 2008 y noviembre de 2011, se extrajeron todos los tweets que contienían enlaces a artículos en la revista Journal of Medical Internet Research (JMIR). Para un subconjunto de 1.573 tweets sobre 55 artículos publicados con diferentes métricas de impacto social, que posteriormente se calcularon y compararon con datos de las citas que recibieron en Scopus y Google Académico durante los 17 a 29 meses posteriores. Para ello se validó una heurística para predecir los artículos más citados en cada tema a través de métricas.

RESULTADOS:

Un total de 4208 tweets de 286 artículos citados de JMIR se compararon con los tweets recibidos los primeros 30 días después de la publicación, la mayoría de los tweets realizados en el día en que se publicó un artículo (1458/3318, 43,94% de todos los tweets en una período de 60 días) o el día siguiente (528/3318, 15,9%), seguido de una rápida descomposición. Las correlaciones de Pearson entre tweets y citas tuvieron una moderación  estadísticamente significativa, con coeficientes de correlación que van desde 0,42 hasta 0,72 para las citas de Google Académico, pero esta relación no fue tan precisa para las citas de Scopus y correlaciones de rangos. Aquellos artículos altamente twitteados fueron 11 veces más propensos a ser citados que los artículos menos twitteados 

CONCLUSIONES:

Los tweets recibidos puede predecir aquellos artículos que son más altamente citados dentro de los 3 primeros días de la publicación del artículo. la actividad de los medios sociales o bien aumenta las citas o refleja las cualidades subyacentes del artículo para predecir futuras citas, pero el verdadero uso de estos indicadores es medir un concepto distinto de impacto social. Se proponen medidas de impacto social, sobre la base de tweets para complementar las estadísticas de citas tradicionales. El factor twimpact propuesto puede ser una métrica útil y oportuna para evaluar la absorción de los resultados de la investigación y para filtrar resultados de la investigación en tiempo real.

Acciones inmediatas para mejorar la visibilidad científica

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En internet el producto último son los portales, su visibilidad y aceptación depende de su posicionamiento, usabilidad, contenidos, diseño y rapidez. Visibilidad implica estar en la Web y poder ser encontrado y visitado.La disponibilidad a través de la Web de información referencial y, sobre todo, de documentos a texto completo en acceso libre aporta un servicio de valor añadido de gran utilidad para el profesional y el investigador. Supone una excelente oportunidad para el autor, al cual le garantiza una alta visibilidad de su producción y por lo tanto un alto reconocimiento profesional. El 85% de investigadores comienzan la búsqueda documental en Internet, y utilizan motores de búsqueda para satisfacer sus necesidades de información. Por lo tanto es importante que nuestra investigación este indexada a través de los principales canales de investigación, con metadatos de calidad que garanticen su capacidad de recuperación.

Las nuevas posibilidades de comunicación también ofrecen nuevas oportunidades para la formación, el análisis y evaluación de la investigación. Los científicos y los investigadores están utilizando de forma rutinaria las aplicaciones basadas en web en sus investigaciones. En prácticamente todos los ámbitos de investigación, las herramientas digitales se han convertido en indispensables, la aparición de nuevos paradigmas como el acceso abierto, métricas alternativas y redes sociales son un ejemplo importante de cómo estos cambios han afectado a la forma en que los estudiosos piensan en el futuro de las publicaciones académicas. Estos acontecimientos han creado nuevas posibilidades y desafíos en la evaluación de la calidad de la investigación, también a nivel de investigadores individuales y desarrollos de carrera. Es en este nivel donde la biblioteca juega un papel indispensable en la formación de competencias, destrezas y habilidades informativas que repercutirá en la valoración social del profesional, su satisfacción laboral y en última instancia en la calidad de la propia institución. Se destacan los aspectos más sobresalientes en los nuevos paradigmas de comunicación y difusión científica y se recomiendan las acciones de formación más adecuadas al respecto.

RECOMENDACIONES

  • Tener en cuenta la calidad de las publicaciones
  • Selección meditada de la revista donde se va a publicar.Lo óptimo es seleccionar: revistas indexadas con índice de calidad relativo (Journal Citation Reports,.Scopus)
  • Cuidado con el número de autores que publican
  • Tener una identidad digital unívoca (ORCID)
  • Incluir toda la producción del investigador en repositorios: Incrementa la visibilidad
  • Incluir la producción del investigador en herramientas 2.0. (Gestores sociales, etc.)
  • Incluir la producción en herramientas especializadas en gestión de la investigación: Ej. Researcher ID, Research Gate, Academia.edu, ISSRN
  • Divulgar la información sobre nuestra investigación en blog y en redes sociales genéricas y especializadas.

Escucha

¿Qué tiene que saber un investigador sobre acreditación y visibilidad científica?

Consultar

Alonso-Arévalo, Julio Alfabetización en Comunicación Científica: Acreditación, OA, redes sociales, altmetrics, bibliotecarios incrustados y gestión de la identidad digital., 2014 . In Alfabetización informacional: Reflexiones y Experiencias, Lima (Perú) , Lima-Perú, 20 Y 21 de marzo del 2014. (Unpublished) [Conference paper]

Texto completo conferencia

 

 

Elsevier expande sus perspectivas métricas con el lanzamiento de proyecto piloto altmetrics

 

Elsevier que ha sido durante mucho tiempo un defensor a ultranza de la informetría robusta, parece ser que está particularmente interesada en la comprensión de cómo se pueden utilizar estas nuevas medidas en relación con los datos de uso y citación de sus artículos de revista, para proporcionar nuevos indicadores significativos para la comunidad investigadora.

Altmetrics, (la medida de la actividad académica en las redes sociales y en las herramientas sociales), es una palabra de moda importante en este momento, y aunque es una disciplina muy nueva, su interés está creciendo rápidamente, como lo demuestran los volúmenes de búsqueda relativas en el siguiente gráfico.

Con Internet y los avances en el análisis de ‘big data’ cada vez más interconectados, en la actualidad hay muchas maneras para medir el impacto de la investigación. Las estadísticas de Mendeley, por ejemplo, parece proporcionar más conocimientos sobre el uso académico de un documento que Twitter.

 

Los datos bibliométricos tradicionales pueden ser complementados con datos de uso (visitas y descargas), mientras que el éxito de las comunidades y las herramientas en línea han dado lugar a una visibilidad más amplia para un comentario erudito, las estadísticas de lectores, y otras medidas de atención en línea. Altmetrics abarcan la actividad social en la forma de menciones en las redes sociales, la actividad académica en las bibliotecas digitales, índices de popularidad en los gestores de referencias, comentarios erudito a través de blogs científicos y referencias en los medios sociales.

Altmetrics ofrecen una visión alternativa sobre el uso e impacto de la investigación por parte de los lectores de artículos académicos, y esta información ha impulsado a autores, investigadores, editores a tratar de entender cual es la importancia de estos datos. Por ello, Elsevier ha empezado a participar en la proyecto NISO Altmetrcs y esta linea sigue en su proyecto Article Usage Reports, un programa que informa a los autores que han publicado en las revistas de Science Direct y Elsevier.com sobre cómo se está visualizando su artículo.

 

 

Los datos proporcionados por Mendeley -que Elsevier adquirió el año pasado-, siguen proporcionando una fuente de datos invaluable y libre sobre situación de los investigadores en su disciplina. Ya que Mendeley recoge datos de más de 2 millones de investigadores a través de más de 100 millones de referencias compartidas que tienen el gestor de referencias.

También Elsevier ha establecido relaciones  con alguna start-ups relacionada con altmetrics como Altmetric.com explorer un  producto para comprender y analizar las tendencias, así como informar a algunas de las campañas de marketing. Y se ha unido a un piloto  a través de Kudos para investigar cómo los autores de Elsevier pueden publicitar sus investigaciones. Incluso ha empezado a participar en un proyecto piloto en altmetric.com

Cómo funciona Altmetric.com

 

 

Altmetric.com muestra el impacto de la investigación a sus autores y lectores en un modo muy visual por medio de los “Donut almetrics”. Monitorear, buscar y medir todas las conversaciones acerca de los artículos de una revista, así como los publicados por sus competidores.  Recoge las menciones de artículos académicos de todas partes de la Web mediante la recopilación de menciones en los periódicos, blogs, redes sociales y otros sitios web. En cuestión de minutos, permite al autor disponer de los datos Altmetrics para insertarlos y mostrarlos en su plataforma o aplicación. Hoy en día la base de datos Altmetric contiene menciones de más de 4 millones de fuentes de investigación (incluyendo artículos de revistas, bases de datos, imágenes, documentos, informes y más), y está en constante crecimiento. Para realizar un seguimiento de las menciones en línea para una parte específica de la investigación, se tiene en cuenta tres cuestiones

  1. Un documento fuente (artículo de revista, informes, imágenes)
  2. Un identificador (DOI, RePeC, PUbMed id, Arxiv ID, SSRN… )
  3. Menciones recibidas

 

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los identificadores también ayudan a reconocer las diferentes versiones de una investigación y a su desambiguación. Por ejemplo, un artículo de una revista puede estar originalmente disponible en una plataforma editorial y con un DOI, y luego estar alojado en PubMed o en un repositorio institucional.

 

Cada uno de los colores de la rosca Altmetric representan una fuente diferente de la atención recibida por la publicación:

 

La cantidad de cada color en el donut cambiará dependiendo de qué fuentes ha recibido la atención los resultados de una salida de la investigación. En la siguiente figura vemos que cuando la atención ha sido recibida por medios de comunicación tiene fundamentalmente colores rojos, cuando las menciones vienen de blog tendrá un color predominantemente amarillo, y en el tercer donut la atención fundamental proviene de twitter

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La ficha resumen proporciona los datos demográficos de los usuarios y la «puntuación en contexto» y cada pestaña muestra el nivel de atención que la investigación ha recibido y se compara con otros productos publicados en la misma época, o en la misma revista.

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Ver sample de ficha resumen

La puntuación Altmetric es calculada automáticamente, por conteo ponderado en función de la atención recibida por la investigación. Se basa en 3 factores principales:

  • Volumen. número de menciones
  • Fuente. Cada categoría es puntuada de diferente forma. Por ejemplo puntúa más la mención en un artículo de prensa que en un blog. (ver tabla)
  • Autores. Puntúa en función de la categoría del autor que haya hecho la medición, o en que revista se haya hecho en función de su impacto o audiencia

En conjunto, el resultado final de la puntuación representa una aproximación ponderada de todas las menciones que se han hecho en diferentes medios a esa investigación. La puntuación para los artículos de Wikipedia es estática. Esto significa que si una investigaciónse ha  menciionado en Wikipedia, la puntuación se incrementará en 3 puntos. El redondeo siempre es con números enteros. En el caso de Twitter y Sina Weibo, los re-tweets se puntúan con 0.85 puntos, en lugar de 1, ya que reciben una mención de segunda mano en lugar de la atención inicial. El total combinado de estos re-tweets siempre se redondea al número entero más próximo. En el caso de noticias en medios de comunicación se les asigna un nivel, basado en el alcance que tiene ese medio. la puntuación por lo tanto depende del nivel de esa fuente de la noticia. Esto significa que una mención de un medio de comunicación nacional y popular, como The New York Times contribuirá más a la puntuación que una mención noticias de una publicación de nicho más pequeño, como Medicina 2minute.

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El algoritmo Altmetric.com calcula una puntuación global teniendo en cuenta el volumen, la fuente y el autor en función de las menciones que recibe un documento. Esto incluye las menciones de artículos académicos sobre los sitios de medios sociales (por ejemplo, Twitter, Facebook, Pinterest, Google+), blogs científicos, muchos medios de comunicación convencionales, incluyendo The New York Times, The Guardian, las publicaciones en idiomas distintos al inglés, como Die Zeit y Le Monde, y publicaciones de interés especial como Scientific American y New Scientist, y sitios de revisión por pares de referencia como Publons.

 

 

Las dinámica se basa en que noticias se ponderan más a través de los blogs y los blogs se ponderan más de tweets. El algoritmo también mide factores de carácter de autoridad de los autores, por lo que una mención por un experto en el campo vale más que una mención por un laico. La representación visual – la rosquilla Altmetric.com – muestra la distribución proporcional de menciones por tipo de fuente. Cada tipo de fuente viene representado por un color diferente – azul para Twitter, amarillo para los blogs, y el rojo para los principales medios de comunicación. Los enlaces a las fuentes de datos también están disponibles. Altmetric.com recoge alrededor de cien mil menciones a la semana, con cerca de 3.000 artículos nuevos incluidos cada día.

 

Planes y precios

Comparación de los indicadores altmetricos con las citas desde una perspectiva multidisciplinar

Costas, R., Z. Zahedi, et al. “Do “altmetrics” correlate with citations? Extensive comparison of altmetric indicators with citations from a multidisciplinary perspective.” Journal of the Association for Information Science and Technology vol., n. (2014).  pp. n/a-n/a.  Texto completo por suscripción

 

Análisis de la presencia de diferentes indicadores altmetricos proporcionados por Altmetric.com en distintos campos científicos, centrándose especialmente en su relación con las citas. Los resultados confirman que la presencia y densidad de los recuentos altmétricos siguen siendo muy bajas y es muy frecuente entre las publicaciones científicas, encontrar entre sólo un un 15% a un 24% de publicaciones que presentan alguna actividad altmétrica concentrada en las publicaciones más recientes, aunque su presencia ha aumentado con el tiempo. Las publicaciones de las ciencias sociales, humanidades y las ciencias médicas y de la vida muestran la más alta presencia de indicadores altmétricos, indicando su valor potencial y el interés para estos campos. El análisis de las relaciones entre altmetrics y citas confirma afirmaciones anteriores de correlaciones positivas pero relativamente débiles, lo que apoya la idea de que altmetrics no reflejan el mismo tipo de impacto que las citas. Además, los recuentos altmetrics no siempre presentan un mejor filtrado de las publicaciones más citadas de la revista. El valor de altmetrics como una herramienta complementaria de análisis de citas es evidente, aunque se sugiere que se debe investigar más profundamente sobre esta cuestión para desentrañar el significado y el valor de los indicadores para la evaluación de su potencial.

El acceso abierto a los datos científicos, la literatura y la evaluación de la investigación por métricas

International Council of Science. (2014). [e-Book]  Open access to scientific data and literature and the assessmentof research by metrics, International Council of Science.

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El Consejo Internacional para la Ciencia es defensor de los objetivos de acceso abierto. Las nuevas tecnologías digitales y la comunicación ubicua ofrecen oportunidades sin precedentes para la ciencia basada en procesos abiertos. El acceso abierto a la literatura científica, a los datos y al software relacionados con esta tendencia son un mecanismo de gran alcance para crear y validar el conocimiento, y para el apoyo al desarrollo de la ciencia como un bien público. Esto es coherente con el principio de universalidad de la Ciencia, todo lo cual requiere además “… la libertad de comunicación para científicos, así como el acceso equitativo a los datos, información y recursos para la investigación”. La Declaración Universal de los Derechos Humanos como un principio fundamental igualitario incluye el derecho a participar en el progreso científico y en los beneficios de la ciencia. Gran parte de la discusión hasta la fecha sobre el acceso abierto se ha centrado en los aspectos económicos de la ciencia tradicional respecto a la edición de revistas científicas. Pero el acceso universal facilita disponer de muchos y buenos mecanismos para la difusión de los resultados de investigación científica, y el  La transición a esta nueva era presenta tanto retos como oportunidades. Quienes participan en la administración de la investigación utilizan métricas tradicionales para la evaluación de la importancia y el impacto de la investigación Estas métricas a su vez afectan el comportamiento de investigadores, tales como la elección de revistas, ya que se busca maximizar su desempeño, como por las métricas utilizadas, lo que contribuye al mantenimiento de los altos precios de las publicaciones. La apertura y el compartir, permite un nuevo reconocimiento del impacto de la investigación a través de nuevas contribuciones y la generación de conjuntos de datos, software, código, blogs, wikis y foros.

Las métricas utilizadas en la evaluación de la investigación y los investigadores debieran ayudar a promover el acceso abierto abierto y la ciencia abierta, y la comunidad científica debe participar en el plenamente en su diseño.Por lo que el Consejo Internacional para la Ciencia hace las siguientes recomendaciones adicionales:

1. Los modelos de negocio para las publicaciones científicas se deben construir en beneficio del bien científico, y tener en cuenta las necesidades de los países en desarrollo y desarrollados científicamente.

2. Los mecanismos para lograr el acceso abierto varían según la disciplina, y para algunos campos de la investigación puede haber restricciones éticas o legales legítimas sobre el acceso a datos de investigación y, en casos muy limitados a los resultados de investigación en sí mismos. Sin embargo, la apertura debe ser la norma, a no ser que existan circunstancias claramente justificadas.

3. Se requiere una vigilancia para que los nuevos modelos de publicación y difusión no comprometan la calidad. Hay una necesidad urgente revindicada desde hace años por las comunidades de investigación y publicación para desarrollar formas de señalización a los autores y los lectores las revistas y repositorios de datos que tienen las garantías necesarias de calidad y archivo seguro a través de los procedimientos implantados.

4. Los editores y redactores de publicaciones científicas requieren que los autores proporcionen referencias explícitas de los trabajos conjuntos de datos de instrumentos subyacentes publicados, utilizando identificadores persistentes individuales. Requiere también que los conjuntos de datos de la investigación sean depositados y disponibles en repositorios digitales fiables y sostenibles. Citándose los datos en las listas de referencia utilizando un formato estándar aceptado.

5. El Consejo Internacional para la Ciencia suscribe los principios y directrices para el acceso a datos de la investigación financiada con fondos públicos de la OCDE  referidos a acceso abierto: “La apertura significa acceso y agrupación en condiciones de igualdad para la comunidad científica internacional a los precios que pueden tener un costo marginal de difusión. El acceso abierto a los datos de investigación con financiación pública debe ser accesible a través de internet, de forma adecuada y fácil de utilizar”.

6. La falta de claridad en lo que a usos permitidos se refiere, o a los requisitos que requieren pedir permiso para usar datos específicos, son obstáculos a la apertura y a la reutilización. Por lo tanto, todos los conjuntos de datos debe ir acompañados de una licencia en regla que aclare los usos permitidos, así también, el generador de los datos debe ser reconocido, y, en su caso los datos de a quien necesita un investigador dirigirse para obtener el correspondiente permiso adicional para usar los datos.

7. Junto con los beneficios que se obtienen a través de la información de completa, abierta y gratuita de datos, los propios científicos tienen la responsabilidad de hacer que sus propios datos y resultados científicos estén ampliamente disponibles tan pronto como sea posible. Los períodos de embargo no contribuyen a  la buena ciencia.

8.  la preparación de la gestión de datos y un plan de difusión y la participación temprana de los administradores de datos “premium” deberían ser “requisitos para todos – o al menos para aquellos financiados con fondos públicos – como proyectos y programas de investigación. La evaluación del desempeño y el éxito de los programas y proyectos de investigación ofrecidos por los financiadores y las partes interesadas incluyen prácticas de gestión y difusión de datos.

9. Editores y redactores de publicaciones científicas requieren que los autores proporcionen referencias explícitas al software o código utilizado.

10.  En la evaluación de la investigación, las métricas deben considerarse como una ayuda, y no como un sustituto, para la buena toma de decisiones. Las citas únicamente no deberían utilizarse de forma aislada para la evaluación del desempeño de los investigadores, como el único método para distribuir fondos a personas o grupos de investigación. Es necesario además la opinión de expertos.

11. El Consejo Internacional para la Ciencia suscribe la Declaración de San Francisco de Evaluación de la Investigación (DORA), en la que se reconoce la necesidad de implementar metodologías sobre como se evalúan los resultados de la investigación.

12. Los términos de los contratos que se rigen para la adquisición de publicaciones periódicas científicas y bases de datos de las bibliotecas de las universidades y centros de investigación debe ser accesibles al público.

ImpactStory: métricas alternativas abiertas del impacto de tu investigación.

 

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https://impactstory.org/

Cómo crear un perfil en ImpactStory

ImpactStory es una herramienta basada en la web de código abierto que ayuda a los investigadores a explorar, dar visibilidad y compartir los diversos impactos de todos los productos de investigación, desde los tradicionales como libros y artículos de revistas, hasta los productos emergentes como blogs, bases de datos, diapositivas (slides)  y software. Es una herramientaaltmétrica que además de proporcionar a los investigadores datos de su impacto, está ayudando a construir un nuevo sistema de reconocimiento académico que valora y fomenta la repercusión de la investigación en la web.

ImpactStory fue creado en 2011 por Jason Priem, Heather Piwowar, y está financiado por la Fundación Nacional para la Ciencia y la Fundación Alfred P. Sloan una organización no lucrativa.

Las métricas proporcionadas por ImpactStory pueden ser utilizadas por los investigadores que quieren saber cuántas veces se ha descargado y compartido su trabajo, y también investigar el impacto de la investigación más allá de la consideración de la bibliometría clásica que solamente tenía en cuenta el impacto de las citas de los artículos de revista.

ImpactStory proporciona métricas abiertas en contexto para diversos productos:

Métricas abiertas: ImpactStory sigue las prácticas abiertas con sus datos (en la medida que lo permiten los términos de servicio de los proveedores), código, y gobierno.

Métrica en contexto: Para ayudar investigador en la recogida de datos altmétricos a partir de los perfiles y datos del propio investigador en diversos portales, clasifica las métricas por tipo de contenido y audiencia. Pero también basado en conjuntos de comparación: un evaluador no puede saber si 5 puntos en GitHub es una gran cantidad alta, pero se puede entender inmediatamente si el proyecto está clasificado en el percentil 95 de todos los repositorios de GitHub. Es decir proporciona  sus métricas  en el contexto, de modo que sean significativas para los no expertos

Métricas de productos diversos: Conjuntos de datos, software, diapositivas y otros productos de la investigación se presentan como una sección integrada de un informe global de impacto, junto con el impacto de los artículos en Scopus, cada uno teniendo su propio índice y  clase de impacto.

Lo primero que debes hacer es crear un perfil en el portal ImpactStory

A continuación te pedirá que importes datos de diversos portales donde aparecen productos de investigación (Figshare, github,Slideshare, Google Schoolar citations, ORCID, Twitter)

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Si proporcionamos la URL, o un fichero de datos en BibText sobre cada uno de ellos nos irá incorporando las publicaciones.

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Y hallando el impacto de las mismas en diversos productos como Facebook, Mendeley, Scopus, etc.

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Finalmente podremos ver cada uno de los productos (libros, artículos, gestores de referencias, slides… ) con el impacto en los diversos medios sociales.

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Y hacer más visibles las investigaciones incorporando el texto completo mediante el propio archivo en PDF o mediante una URL al texto completo

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