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Cómo publicar en Ciencias Biológicas

Measey, J. (in press) How to publish in Biological Sciences: a guide for the uninitiated. CRC Press, Boca Raton. ISBN: 9781032116419

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Este libro pretende ser una guía. No te sientes a leerlo de principio a fin. Si lo haces, creo que probablemente no ha entendido para qué sirve esta guía. En su lugar, quiero que pienses en este libro como una guía de la misma manera que podrías coger una guía de una ciudad extranjera, país o incluso como la legendaria guía electrónica de Douglas Adams La Guía del Autoestopista Galáctico Adams (2017) Sin embargo, en lugar de tener albergues o restaurantes recomendados por su nombre con una descripción de lo que los hace especialmente dignos de elogio, esta guía ofrece una idea genérica de para qué sirven esos lugares, cómo suelen ser, las mejores formas de llegar a ellos y los escollos que hay que evitar.

No se profundiza en ninguno de los temas. Esto es deliberado, ya que esta guía está aquí para proporcionarte un punto de partida para que explores si lo consideras necesario. Se proporciona una bibliografía (en la medida de lo posible), que se deberá utilizar de forma habitual para investigar el tema por sí mismo en caso de que necesite o se quiera saber más. Del mismo modo, ninguno de los consejos proporcionados en este libro debe anular lo que tu decidas por ti mismo o con tu asesor. Toma tus decisiones desde una posición informada.

Interpretación de los datos bibliométricos

Szomszor, M., Adams, J., Fry, R., Gebert, C., Pendlebury, D. A., Potter, R. W. K., & Rogers, G. (2021). Interpreting Bibliometric Data. Frontiers in Research Metrics and Analytics, 5, 30. https://doi.org/10.3389/frma.2020.628703

Muchos análisis académicos sobre buenas prácticas en el uso de datos bibliométricos abordan únicamente aspectos técnicos y no tienen en cuenta ni aprecian las necesidades, expectativas y prácticas reales de los usuarios. Los indicadores bibliométricos rara vez son la única prueba que se presenta ante cualquier grupo de usuarios. En el estado actual de los conocimientos, es más importante considerar cómo la evaluación cuantitativa puede hacerse sencilla, transparente y fácilmente comprensible que centrarse indebidamente en la precisión, la exactitud o las nociones académicas de pureza. Discutimos cómo la interpretación del «rendimiento» de una presentación que utiliza una bibliometría precisa pero resumida puede cambiar cuando se aplica la deconstrucción y visualización iterativa del mismo conjunto de datos. Desde el punto de vista de un gestor de investigación con recursos limitados, las decisiones de inversión pueden torcerse fácilmente a nivel gubernamental, de programa de financiación y de institución. Al explorar muestras de datos reales seleccionadas, también mostramos cómo la composición específica de cada conjunto de datos puede influir en los resultados interpretativos.