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Los recuentos de lectores que ofrece Mendeley son una de las evidencia más consistentes para la estimación temprana del impacto académico

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“Mendeley es, con mucho, la mejor fuente general de información temprana sobre el impacto académico. ya que, los conteos de descargas de los artículos de las propias revistas muchas veces no están disponibles, los conteos de Tweets son muy poco fiables como indicador de impacto y otros indicadores de impacto temprano por lo general son mucho más escasos y deficientes. Por lo que los recuentos de los lectores de un artículos proporcionados por Mendeley son una de las fuentes más válidas como evidencia para informar de las estimaciones del impacto de las publicaciones académicas.”

Mike Thelwall

 

Los recuentos de citas a artículos científicos son ampliamente utilizados como evidencia para informar las estimaciones del impacto de las publicaciones académicas. Esto se basa en la creencia de que los científicos suelen citar trabajos que han influido en su pensamiento y, por tanto, los conteos de citas son uno de los principales indicadores de influencia de la investigación en el entorno académico.

En opinión de Mike Thelwall, profesor de Ciencias de la Información en la Escuela de Matemáticas e Informática de la Universidad de Wolverhampton, y uno de los máximos expertos internacionales en webometría, métricas de medios sociales (altmetrics) y análisis de sentimientos, Mendeley es una de las herramientas más consistentes de la web social a la hora de proporcionar evidencias tempranas del impacto de una investigación, tal como afirma en el prestigioso blog LSE.  Según Thelwall, el uso de las citas como indicador del impacto académico, que si bien ofrece información sobre qué los artículos han sido leídos y valorados, por otra parte tiene algunas limitaciones que han sido bien contrastadas; una de sus principales desventajas es la lentitud en obtener dichas citas, ya que para que se produzca la primera cita deben pasar varios meses desde su publicación, -se calcula que unos 18 meses de media en función de la disciplina -, Ya que alguien tiene que leer el artículo, considerar las ideas, escribir un artículo en relación con ese contenido, y posteriormente citarlo (índice de latencia). Por ello, Mike Thelwall analizó diferentes herramientas de la web social, entre ellas los recuentos de lectores de Mendeley (Readers), considerando que son una fuente útil de información que ofrece una evidencia temprana del impacto académico; pues los datos de los lectores de Mendeley quedan registrados desde el momento en que un artículo aparece en línea y es compartido en Mendeley; y por lo tanto, evita los retrasos en el ciclo de publicación que ralentizan la visibilidad de las citas.

“Los datos de Mendeley están disponibles antes, ya que los estudiosos pueden compartir un artículo que están leyendo en Mendeley, mientras lo están leyendo, por lo que esta información evita los retrasos en el ciclo de publicación. Un artículo puede incluso comenzar a acumular pruebas de su interés a través de Mendeley en la misma semana que se publica, si la gente lo reconoce como importante e inmediatamente lo registra en Mendeley para su uso actual o futuro.”

 

Desde 2015 Mendeley ofrece las correlaciones entre los lectores que han compartido un artículo en el gestor de referencias, las visualizaciones en Science Direct y las citas recibidas en Scopus. Además, Mendeley, junto con CiteUlike, 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 de gestión de referencias bibliográficas más consistente de la web social, y la más adecuada para el investigador.

 

 

 

Análisis de datos de investigación: correlación entre citas y puntuaciones altmetrics

 

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Peters, Isabella et al. “Research Data Explored: An Extended Analysis of Citations and Altmetrics.” Scientometrics 107 (2016): 723–744. PMC. Web. 25 Apr. 2017.

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En este estudio, se explora la citatividad de los datos de investigación, su distribución en el tiempo y su relación con la disponibilidad de un identificador de objeto digital (DOI) en la base de datos Thomson Reuters Data Citation Index (DCI). Se investiga si los datos de investigación citados tienen impacto social en la web viéndose reflejados por las puntuaciones de agregadores altmetrics; y si hay alguna corelación entre el número de citas y la suma de puntuaciones altmetrics de varias plataformas de medios sociales. Para ello se utilizaron tres herramientas para recopilar las  puntuaciones altmetrics:  PlumX, ImpactStory y Altmetric.com, y se compararon los resultados correspondientes.

Los resultados del estudio muestran que de las tres herramientas altmétricas utilizadas, PlumX tiene la mejor cobertura, y que los datos de la investigación permanecen en la mayoría de las ocasiones como no valorados (alrededor del 85%), aunque se reconoce que ha habido un aumento en los conjuntos de datos citados publicados desde 2008. El porcentaje del número de datos de investigación citados con un DOI en ICD ha disminuido en los últimos años. Sólo nueve repositorios son responsables de los datos de investigación con DOIs y dos o más citas. El número de datos de investigación citados con altmetrics “foot-prints” es aún más bajo (4-9%), pero muestra una mayor cobertura de los datos de investigación de la última década.

En el estudio también no se encontró correlación entre el número de citas y el número total de puntuaciones altmetrics. Sin embargo, algunos tipos de datos (por ejemplo, encuestas, datos agregados y datos de secuencias) son más citados y también reciben puntuaciones altmetrics más altas. Además, se realizaron análisis de citas y resultados en almetrics de todos los datos de investigación publicados entre 2011 y 2013 en cuatro disciplinas diferentes cubiertas por el ICD. En general, estos resultados se corresponden con los obtenidos para los datos de investigación citados al menos dos veces y también muestran un bajo número de citas en altmetrics. Finalmente, se observa que existen diferencias disciplinarias en la disponibilidad y el alcance de las puntuaciones altmétricas.

La concesión de un Premio Nobel propicia una reacción en cadena de citación sobre su obra científica y sobre su red de citas más cercana

 

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Frandsen, T. F. and J. Nicolaisen “The ripple effect: Citation chain reactions of a nobel prize.” Journal of the American Society for Information Science and Technology vol. 64, n. 3 (2013).  pp. 437-447. http://dx.doi.org/10.1002/asi.22785

Este artículo explora las posibles reacciones en cadena de citas de un Premio Nobel utilizando al matemático Robert J. Aumann como ejemplo de caso. Los resultados muestran que la concesión del Premio Nobel en 2005 afectó no sólo las citas a su obra premiada, sino que también afectó las citas a las referencias en su obra científica. Los resultados indican que el efecto de desbordamiento es casi tan poderoso como el efecto mismo. Por lo tanto, se documenta un efecto dominó en el que la concesión del Premio Nobel propicia una reacción en cadena de la citación a la obra científica de Aumann y a las referencias en su red de citas más cercana. Se discute el efecto usando la teoría del proceso de decisión de la innovación como un punto de partida para identificar los factores que crearon una reacción en cadena de citación a la obra del autor, que conduce a las observaciones divulgadas. Los resultados indican que el efecto resultante es casi tan poderoso como el efecto mismo.

Ya mucho antes, Eugene Garfield calificó con el nombre de “Científicos de clase Nobel” a aquellos que se encontraban entre el uno por ciento de los autores más citados, y enfatizó que sólo un pequeño número de estos puede eventualmente ganar un premio Nobel. En dos estudios que analizaron los primeros 300 y 1.000 autores, encontró que los artículos de todos los autores ganadores del Nobel -incluidos los post-y pre-Nobelistas- fueron citados de promedio un 25% más que los artículos de investigadores no-Nobel. Para los artículos de los investigadores pre-Noble, este porcentaje es sólo el 15 por ciento. Los artículos de los autores post-Nobel tenían un 38 por ciento de impacto de citación más alto que los pre-Nobelists.

¿Cuál es el artículo más citado de la historia?

 

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El artículo de Oliver H. Lowry, Nira J. Rosenbrough, A. Lewis Farr, Rose J. Randall, “Protein Measurement with the Folin Phenol Reagent,” The Journal of Biological Chemistry (JBC) 193: 265-275, 1951, está considerado el artículo más citado de toda la historia de la ciencia (según el ISI Web of Science 1945-2010). Ser autor del artículo más citado de la historia tampoco es garantía de ser un genio,basta buscar las citas a Albert Einstein en el ISI Web of Science para reconocer que muchas citas no son indicativo de genialidad (Einstein, A. ha sido citado en los 47.562.433 artículos entre 1945 y 2010 del ISI WOS, a día de hoy, 6647 veces).

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Análisis de datos de investigación: correlación entre citas y altmétrics

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Peters, I., P. Kraker, et al. “Research data explored: an extended analysis of citations and altmetrics.” Scientometrics vol. 107, n. (2016). pp. 723-744.

Texto completo

En este estudio de analiza la citabilidad de los datos de investigación , su distribución a lo largo del tiempo y su relación con la disponiblidad de un identificador digital object identifier (DOI) en la base de datos Data Citation Index (DCI) de Thomson Reuters database.

Se investigan si la citación de datos de investigación se correlaciona con los impactos de la web social por medio de las puntuaciones altmétricas, y si hay alguna relación entre el número de citas y los datos altméticos en diferentes plataformas PlumX, ImpactStory, y Altmetric.com, comparando los resultados entre ellas. De las tres herramientas altmétricas utilizadas PlumX es la que tiene la mejor cobertura. 

El estudio revela que los datos de investigación siguen siendo casi ignorados (aproximadamente el 85%), aunque ha habido un aumento en los conjuntos de datos citados publicados desde 2008. El porcentaje del número de datos de investigación citados con un DOI en ICD ha disminuido en los últimos años. Sólo nueve repositorios son responsables de los datos de investigación con DOIs con al menos dos o más citas. 

El número de datos de investigación citados con altmetrics es aún más bajo (4-9%), pero muestra una mayor cobertura de los datos de investigación de la última década. Hay una correlación entre el número de citas y el número total de puntuaciones altmétricas. Con algunos tipos de datos como encuestas, datos añadidos y datos de secuencias son más citados y también reciben puntuaciones altmetrics más altas.

Por último, se observa ue hay diferencias disciplinarias en la disponibilidad y el alcance de las puntuaciones altmetrics.

 

Un panorama académico de dos caras: retrato de los documentos altamente citados en Google Scholar (1950-2013)

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Martín-Martín, A., E. Orduna-Malea, et al. “Un panorama académico de dos caras: retrato de los documentos altamente citados en Google Scholar (1950-2013).” Revista española de Documentación Científica vol. 39, n. 4 (2016). pp. e149. http://redc.revistas.csic.es/index.php/redc/article/view/953

El principal objetivo de este trabajo es identificar el conjunto de documentos altamente citados en Google Scholar y definir sus características nucleares (tipología documental, idioma, disponibilidad en abierto, fuentes y número de versiones), bajo la hipótesis de que la amplia cobertura del buscador podría proporcionar un retrato diferente de este conjunto documental a la ofrecida por las bases de datos tradicionales. Para ello, se ha realizado una consulta por año (desde 1950 hasta 2013) identificando los 1000 documentos más citados y obteniendo una muestra final de 64.000 registros (el 40% de los cuales proporcionaban un enlace al texto completo). Los resultados muestran que el documento altamente citado “promedio” es un artículo de revista o libro (éstos constituyen el 62% del top 1% de los documentos más citados de la muestra), escrito en inglés (92.5%) y disponible online en PDF (86% de la muestra). Aun así, se debe indicar la existencia de errores especialmente en la detección de documentos duplicados y en la correcta vinculación de citas. En todo caso, la muestra manejada (documentos altamente citados) minimiza los efectos de dichas limitaciones. Dada la alta presencia de libros (manuales) y, en menor medida, de otras tipologías documentales (como congresos o informes), se concluye que Google Scholar ofrece una visión original y diferente del conjunto de documentos académicos más influyentes (medidos desde la perspectiva de la contabilización de citas), conformado no sólo por material estrictamente científico (artículos en revistas), sino académico en sentido amplio.

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