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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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Lista de textos más citados en Web of Science

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).

Publicado en 1951, el texto de Oliver H. Lowry, Nira J. Rosenbrough, A. Lewis Farr, Rose J. Randall tiene 305.000 referencias y explica cómo medir la cantidad de proteínas en una solución.

En segundo lugar sigue un estudio de U. K. Laemmli, de 1970, también otro análisis de proteínas, y en tercer lugar otro estudio de 1976 que también tiene que ver con las proteínas, de Marion M. Bradford. Sin embargo, científicos reputados como Albert Einstein y otros premios nobel no aparecen entre los más citados. Esto tiene que ver varios factores como con la capacidad de cita de cada área del conocimiento, por  el tiempo en que publicaron, o el tipo de estudio. Normalmente los estudios que tienen que ver con metodologías de investigación son los más citados, ya que los autores los mencionan para que otros autores conozcan los métodos que han utilizado.

Se calcula que la base de datos de Web of Science incluye alrededor de 58 millones de textos. Compila datos desde el año 1900. Para entrar en la lista de los 100 más citados es necesario tener más de 12.000 citas.

Los 20 Textos más citados de la historia en Web of Science

Rank Authors Title Journal Volume Pages Year Times cited
1 Lowry, O. H., Rosebrough, N. J., Farr, A. L. & Randall, R. J. Protein measurement with the folin phenol reagent. J. Biol. Chem. 193 265–275 1951 305148
2 Laemmli, U. K. Cleavage of structural proteins during the assembly of the head of bacteriophage T4. Nature 227 680–685 1970 213005
3 Bradford, M. M. A rapid and sensitive method for the quantitation of microgram quantities of protein utilizing the principle of protein-dye binding. Anal. Biochem. 72 248–254 1976 155530
4 Sanger. F., Nicklen, S. & Couslon, A. R. DNA sequencing with chain-terminating inhibitors. Proc. Natl Acad. Sci. USA 74 5463–5467 1977 65335
5 Chomczynski, P. & Sacchi, N. Single-step method of RNA isolation by acid guanidinium thiocyanate-phenol-chloroform extraction. Anal. Biochem. 162 156–159 1987 60397
6 Towbin, H., Staehelin, T. & Gordon, J. Electrophoretic transfer of proteins from polyacrylamide gels to nitrocellulose sheets: procedure and some applications. Proc. Natl Acad. Sci. USA 76 4350–4354 1979 53349
7 Lee. C., Yang, W. & Parr, R. G. Development of the Colle-Salvetti correlation-energy formula into a functional of the electron density. Phys. Rev. B 37 785–789 1988 46702
8 Becke, A. D. Density-functional thermochemistry. III. The role of exact exchange. J. Chem. Phys. 98 5648–5652 1993 46145
9 Folch, J., Lees, M. & Stanley, G. H. S. A simple method for the isolation and purification of total lipides from animal tissues. J. Biol. Chem. 226 497–509 1957 45131
10 Thompson, J. D., Higgins, D. G. & Gibson, T. J Clustal W: improving the sensitivity of progressive multiple sequence alignment through sequence weighting, position-specific gap penalties and weight matrix choice. Nucleic Acids Res. 22 4673–4680 1994 40289
11 Kaplan, E. L. & Meier, P. Nonparametric estimation from incomplete observations. J. Am. Stat. Assoc. 53 457–481 1958 38600
12 Altschul, S. F., Gish, W., Miller, W., Myers, E. W. & Lipman, D. J. Basic local alignment search tool. J. Mol. Biol. 215 403–410 1990 38380
13 Sheldrick, G. M. A short history of SHELX. Acta Crystallogr. A 64 112–122 2008 37978
14 Altschul, S. F. et al. Gapped BLAST and PSI-BLAST: A new generation of protein database search programs. Nucleic Acids Res. 25 3389–3402 1997 36410
15 Murashige, T. & Skoog, F. A revised medium for rapid growth and bio assays with tobacco tissue cultures. Physiol. Plant. 15 473–497 1962 36132
16 Perdew, J. P., Burke, K. & Ernzerhof, M. Generalized gradient approximation made simple. Phys. Rev. Lett. 77 3865–3868 1996 35405
17 Folstein, M. F., Folstein, S. E. & McHugh, P. R. «Mini-mental state»: A practical method for grading cognitive state of patients for clinician. J. Psychiatr. Res. 12 189–198 1975 34532
18 Bligh, E. G. & Dyer, W. J. A rapid method of total lipid extraction and purification. Can. J. Biochem. Physiol. 37 911–917 1959 32131
19 Southern, E. M. Detection of specific sequences among DNA fragments separated by gel-electrophoresis. J. Mol. Biol. 98 503 1975 31904
20 Saitou, N. & Nei, M. The neighbor-joining method: A new method for reconstructing phylogenetic trees. Mol. Biol. Evol. 4 406–425 1987 30176

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.

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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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Resumen del sistema de citas del Manual de estilo Chicago-Deusto para estudiantes, profesores e investigadores. Las convenciones sobre cómo documentar una cita varían dependiendo del campo académico, las preferencias de las editoriales y de los autores, así como de las necesidades de una obra o revista en particular. El criterio principal en cualquier forma de cita es ofrecer una información suficiente para conducir a los lectores hasta la fuente mencionada. El Manual de estilo Chicago-Deusto describe en sus páginas las dos formas más extendidas de citar documentación.

El primero de los sistemas, denominado notas y bibliografía, emplea llamadas en el texto y notas a pie de página o final de capítulo y normalmente una bibliografía. Es el más utilizado por las humanidades, literatura, historia y arte. El segundo sistema, denominado autor-fecha, se sirve de citas autor-año entre paréntesis, recogiendo el apellido y la fecha de la publicación. Estas citas breves se amplían en una lista de referencias donde se ofrece una información bibliográfica completa. Es el más utilizado en ciencias físicas, naturales y sociales.

Los dos modelos se explican con detenimiento en el Manual de estilo Chicago-Deusto, en los capítulos 14 y 15 dedicados a Documentación. Este resumen pretende orientar a estudiantes, investigadores, editores y escritores en general en el uso de ambos sistemas, a modo de guía rápida, pero se aconseja consultar los citados capítulos para una comprensión más detallada.

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