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China prohíbe los incentivos en efectivo por publicar artículos

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Smriti Mallapaty. China bans cash rewards for publishing papers. Nature feb 2020

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La nueva política aborda los incentivos perversos que impulsan la cultura de ‘publicar o perecer’ y podrían alentar prácticas de investigación cuestionables.

 

En una orden emitida la semana pasada, los ministerios de ciencia y educación de China dicen que las instituciones no deben promover ni reclutar investigadores únicamente en función del número de artículos que publican o de sus citas. Los investigadores dan la bienvenida a la política, pero dicen que podría reducir la competitividad científica del país.

En China, uno de los principales indicadores utilizados actualmente para evaluar a los investigadores, asignar fondos y clasificar a las instituciones es la métrica recopilada por Science Citation Index (SCI), una base de datos de artículos y registros de citas de más de 9,000 revistas. Desde 2009, los artículos en estas revistas escritos por autores de instituciones chinas aumentaron de unos 120.000 al año a 450.000 en 2019. Algunas instituciones incluso pagan bonos a los investigadores por publicar en ellos.

Estas prácticas han incentivado a los investigadores a publicar muchos artículos a expensas de la calidad, dice Jin Xuan, ingeniero químico de la Universidad de Loughborough, Reino Unido. La evidencia sugiere que el enfoque en las métricas también ha impulsado un aumento en las prácticas inapropiadas, como los investigadores que presentan documentos plagiados o fraudulentos, o que citan de manera inapropiada el trabajo propio o de un colega para aumentar las citas.

El objetivo de la nueva política no es disuadir a los investigadores chinos de publicar artículos en revistas que figuran en el SCI, sino detener las prácticas inapropiadas de publicación y citas.

Como parte de la nueva política, las evaluaciones de los investigadores ahora necesitarán usar indicadores de la calidad de la investigación, como cuán innovador es el trabajo, si representa un avance científico significativo o su contribución a la resolución de problemas sociales importantes. Estas evaluaciones también deberían basarse más en las opiniones profesionales de pares expertos, y considerar la investigación en revistas publicadas en China, muchas de las cuales no figuran en el SCI.

 

Dimensiones & VOSViewer Bibliometría y redes de citaciones

 

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Williams, Brett. Dimensions & VOSViewer Bibliometrics in the Reference Interview. Code4Lib, Issue 47, 2020-02-17

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El software VOSviewer proporciona un fácil acceso a la cartografía bibliométrica utilizando datos de Dimensions, Scopus y Web of Science. Los datos de citaciones debidamente formateados y estructurados y la facilidad con que pueden exportarse abren nuevas vías de utilización durante las búsquedas de citaciones y las entrevistas de referencia. En este documento se detallan técnicas específicas para utilizar búsquedas avanzadas en Dimensiones, exportar los datos de las citas y obtener información de los mapas producidos en VOS Viewer. Estas técnicas de búsqueda y prácticas de exportación de datos son lo suficientemente rápidas y precisas como para incorporarse a las entrevistas de referencia para estudiantes de postgrado, profesores e investigadores post-PhD. Los resultados de búsqueda que se derivan de ellas son precisos y permiten una visión más completa de las redes de citaciones incorporadas en las complejas búsquedas booleanas ordinarias.

VOSviewer es una herramienta gratuita de software para construir y visualizar redes bibliométricas.

 

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VOSviewer

Manual

VOSviewer Una herramienta de software para analizar y visualizar la literatura científica desarrollado por Nees Jan van Eck y Ludo Waltman del Centro de Estudios de Ciencia y Tecnología (CWTS), de la Universidad de Leiden. No es de código abierto, pero es de uso libre. Se permite, de forma gratuita, utilizar y/o distribuir este software, siempre que se conserve el aviso de copyright anterior. No está permitido modificar este software”

 

VOSviewer es una herramienta de software para construir y visualizar redes bibliométricas. Estas redes pueden incluir, por ejemplo, revistas, investigadores o publicaciones individuales, y pueden construirse sobre la base de la citación, el acoplamiento bibliográfico, la cocitación o las relaciones de coautoría. VOSviewer también ofrece una funcionalidad de minería de textos que puede utilizarse para construir y visualizar redes de coocurrencia de términos importantes extraídos de un cuerpo de literatura científica.

La funcionalidad del VOSviewer puede ser resumidas de la siguiente manera:

  • Creación de mapas basados en datos de la red. Se puede crear un mapa basado en una red que ya está disponible, pero también es posible construir uno de la red. El VOSviewer puede utilizarse para construir redes de publicaciones científicas, revistas científicas, investigadores, organizaciones de investigación, países, palabras clave, o condiciones. Los elementos de estas redes pueden estar conectados por enlaces de co-autoría, co-ocurrencia, citación, acoplamiento bibliográfico o co-citación. Para construir una datos de Web of Science, Scopus, Dimensions, PubMed, RIS, o Crossref JSON se pueden utilizar los archivos.
  • Visualizar y explorar mapas. VOSviewer proporciona tres visualizaciones de un mapa: La visualización de la red, la visualización de la superposición, y la densidad visualización. La función de zoom y desplazamiento que permite explorar un mapa con detalles completos, lo cual es esencial cuando se trabaja con mapas grandes que contienen miles de artículos.

Aunque está destinado principalmente a analizar las redes bibliométricas, de hecho puede utilizarse para crear, visualizar y explorar mapas basados en cualquier tipo de datos de redes.

VOSviewer ha sido desarrollado en el lenguaje de programación Java. Debido a que Java es independiente de la plataforma, La herramienta funciona en la mayoría de las plataformas de hardware y sistemas operativos. Puede descargarse de http://www.vosviewer.com y ser usado libremente para cualquier propósito.

 

 

Adopción del modelo de negocio de acceso abierto en la publicación de revistas científicas – Un estudio transversal

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Björk, B-C., & Korkeamäki, T.. Adoption of the open access business model in scientific journal publishing – A cross-disciplinary study. College & Research Libraries, 2019

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En los últimos veinticinco años, las editoriales de revistas científicas se han convertido rápidamente a la difusión predominantemente electrónica, pero el modelo de negocio de “el lector paga” sigue dominando el mercado. La publicación de Acceso Abierto (OA), donde los artículos se pueden leer libremente en la red ha aumentado lentamente su cuota de mercado hasta cerca del 20%, pero no ha logrado cumplir las visiones de rápida proliferación que predijeron muchos de los pioneros del OA. El crecimiento del acceso abierto también ha sido muy desigual en los distintos campos de la ciencia. Se recogen las cuotas de mercado de acceso abierto en dieciocho disciplinas indexadas por Scopus que van desde el 27% (agricultura) hasta el 7% (negocios). Las diferencias son mucho más pronunciadas en las revistas publicadas en los cuatro países, que dominan el ámbito académico comercial. de publicación (EE.UU., Reino Unido, Alemania y los Países Bajos). Se presentan desarrollos contrastados dentro de seis disciplinas académicas. Disponibilidad de fondos para pagar los gastos de publicación, presión de las agencias de investigación en torno a la financiamiento, y la diversidad de culturas de comunicación de la investigación.

Número de revistas y de revistas OA en los principales servicios de indización

Index – No of journals – No of OA journals – OA journal share
WoS 16,257 2,786 17.1 %
Scopus 24,385 4,485 18.4 %
Ullrich’s 82,559 16,224 19.7 %
DOAJ 12,135 100 %
ROAD 16,224 100 %
Cabell’s 10,352 100 %

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Lista de investigadores altamente citados en Web of Science durante 2019

 

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Highly Cited Researchers 2019. Clarivate Analytics, 2019

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Reconocer a los investigadores más influyentes del mundo de la última década, demostrado por la producción de múltiples trabajos muy citados que se encuentran entre el 1% más alto por citas de campo y año en la Web of Science.

La lista de Investigadores Altamente Citados 2019 del Web of Science Group identifica a científicos y científicos sociales que han demostrado una influencia amplia y significativa, reflejada a través de la publicación de múltiples artículos frecuentemente citados por sus pares durante la última década. Los investigadores son seleccionados por su influencia y rendimiento excepcionales en uno o más de los 21 campos (los utilizados en los Indicadores Esenciales de Ciencia, o ESI) o a través de varios campos.

Estados Unidos es la sede institucional de 2.737 de los investigadores altamente citados 2019, lo que supone el 44,0% del grupo. Por el contrario, de todos los artículos indexados en Web of Science para el periodo 2008-2018, el porcentaje con un autor o coautor estadounidense fue del 25,8%.  China continental ocupa el segundo lugar este año, con 636 Investigadores altamente citados, es decir, el 10,2%. El Reino Unido, con 516 investigadores, es decir, el 8,3%, cae al tercer lugar desde el segundo lugar de la última encuesta, y comercia con la China continental. A continuación, todos con 100 o más Investigadores Altamente Citados, enumeramos Alemania (327), Australia (271), Canadá (183), los Países Bajos (164), Francia (156), Suiza (155) y España (116).

 

Ranking por relevancia y conteos de citas, un estudio comparativo: Google Scholar, Microsoft Academic, WoS y Scopus

 

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Rovira C, Codina L, ​Guerrero-Solé F, Lopezosa C. Ranking by relevance and citation counts, a comparative study: Google Scholar, Microsoft Academic, WoS and Scopus. Future internet. 2019;11(2):[22 p.]. DOI: 10.3390/fi11090202

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Search engine optimization (SEO) es el conjunto de métodos diseñados para aumentar la visibilidad y el número de visitas a una página web mediante su posicionamiento en las páginas de resultados de los buscadores. Recientemente, el SEO también se ha aplicado a bases de datos académicas y motores de búsqueda, en una tendencia que está en constante crecimiento. Este nuevo enfoque, conocido como SEO académico (ASEO), ha generado un campo de estudio con un considerable potencial de crecimiento futuro debido al impacto de la ciencia abierta. El estudio que aquí se presenta forma parte de este nuevo campo de análisis. El ranking de resultados es un aspecto clave en cualquier sistema de información, ya que determina la forma en que estos resultados se presentan al usuario. El objetivo de este estudio es analizar y comparar los algoritmos de ranking de relevancia empleados por diversas plataformas académicas para identificar la importancia de las citas recibidas en sus algoritmos. Específicamente, se analizan dos motores de búsqueda y dos bases de datos bibliográficas: Google Scholar y Microsoft Academic, por un lado, y Web of Science y Scopus, por otro. Se emplea una metodología de ingeniería inversa basada en el análisis estadístico de los coeficientes de correlación de Spearman. Los resultados indican que los algoritmos de clasificación utilizados por Google Scholar y Microsoft son los dos más influenciados por las citas recibidas. De hecho, los recuentos de citas son claramente el principal factor de SEO en estos motores de búsqueda académicos. Un hallazgo inesperado es que, en ciertos momentos, Web of Science (WoS) utilizó citas recibidas como un factor clave de clasificación, a pesar del hecho de que los documentos de apoyo de WoS afirman que este factor no interviene.

Comparación del rango topológico de las revistas en Web of Science y Mendeley

 

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Katchanov, Y. L., Y. V. Markova, et al. “Comparing the topological rank of journals in Web of Science and Mendeley.” Heliyon vol. 5, n. 7 (2019).

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Recientemente, ha habido un aumento del interés por los nuevos datos que han surgido debido al rápido desarrollo de las tecnologías de la información en la comunicación académica. Desde la década de 2010, las altmetrías se ha convertido en una tendencia común en la investigación cienciométrica. Sin embargo, los investigadores no han tratado con mucho detalle la cuestión de las distribuciones de probabilidad subyacentes a estos nuevos datos. El objetivo principal de este estudio fue investigar uno de los problemas clásicos de la cienciometría: el problema de la citación y la distribución de los lectores. El estudio se basa en los datos obtenidos de dos sistemas de información: Web of Science y Mendeley para explorar las diferencias y similitudes entre las citas y el número de lectores de las revistas biológicas indexadas en Web of Science y Mendeley. La idea básica era determinar, para cualquier revista, un “tamaño” (se dice que es el rango topológico) de las distribuciones acumulativas empíricas de citas y lectores, y luego comparar las distribuciones de los rangos topológicos de Web of Science y Mendeley. Para verificar el modelo, se aplicó a la investigación bibliométrica y altimétrica de 305 revistas biológicas indexadas en Journal Citation Reports 2015. Los resultados muestran que ambas distribuciones del rango topológico de las revistas biológicas están estadísticamente próximas a la distribución de Wakeby. Los hallazgos presentados en este estudio contribuyen a nuestra comprensión de los procesos de información de la comunicación académica en el nuevo entorno digital.