Un grupo de la Oficina de Análisis de Carteras del Instituto Nacional de Salud ha desarrollado una nueva métrica, conocida como Relación de citas relativas RCR, que permitirá a los investigadores y financiadores cuantificar y comparar la influencia de un artículo científico. Mientras que el RCRno puede reemplazar la revisión de expertos, supera muchos de los problemas que afectan a las métricas anteriores. En un artículo de Meta-Research publicado el 6 de septiembre en la revista Open Access, PLOS Biología , George Santangelo y sus colegas describen RCR, que mide la influencia de una publicación científica de manera independiente del nivel de artículo y de campo.
Históricamente, la bibliometría se calculó a nivel de revista, y se supuso que la influencia de un artículo se basó en la revista en la que se publicó. Estas métricas a nivel de revista todavía se usan ampliamente para evaluar artículos individuales y el rendimiento del investigador, en función desuposición errónea de que todos los artículos publicados por una revista dada son de igual calidad y que la ciencia de alta calidad no se publica en revistas de factor de bajo impacto. Esto ha resaltado la necesidad de métricas a nivel de artículo.
La cita es el mecanismo principal para que los científicos reconozcan la importancia del trabajo de los demás, pero las prácticas de citas varían ampliamente entre los campos. En el artículo "Relación de citas relativas RCR: una nueva métrica que utiliza las tasas de citas para medir la influencia en el artículonivel ", los autores describen un método novedoso para la normalización de campo: la red de citas. La red de citas está formada por las listas de referencias de artículos que citan el artículo en cuestión. Por ejemplo, si el artículo X es citado por el artículoA, Artículo B y Artículo C, entonces la red de citas del Artículo X contendría todos los artículos de las listas de referencias de los Artículos A, B y C. Comparando la tasa de citas del Artículo X con la tasa de citas en el-citation network permite que cada artículo cree su propio campo individualizado.
Además de usar la red de co-citas, RCR también se compara con un grupo de comparación de pares, por lo que es fácil determinar el impacto relativo de un artículo. Los autores sostienen que este paso único de evaluación comparativa es particularmente importante ya que permitecomparaciones de 'manzana a manzana' al comparar grupos de artículos, por ejemplo, comparar resultados de investigación entre tipos similares de instituciones o entre países en desarrollo.
Los autores demuestran que sus valores cuantitativos de RCR se correlacionan bien con las opiniones cualitativas de los expertos en la materia. Muchos en la comunidad científica ya apoyan el uso de RCR. El Dr. Stefano Bertuzzi, Director Ejecutivo de la Sociedad Americana de Microbiología, dice en un blogpublica que RCR "evalúa la ciencia al poner los descubrimientos en un contexto significativo. Creo que RCR es un camino fuera del pantano JIF [Factor de impacto de la revista]". Además, ya se han publicado dos estudios comparando RCR con otras métricas más simples, conRCR superó esas métricas con respecto a la correlación con la opinión de expertos. Sin embargo, los críticos advierten que la complejidad de los cálculos detrás de RCR impiden la transparencia. Para contrarrestar esto, los autores y los NIH proporcionan acceso completo a los algoritmos y datos utilizados para calcular RCR. TambiénProporcionar una herramienta web gratuita y fácil de usar para calcular la RCR de los artículos enumerados en PubMed en http://icite.od.nih.gov.
Una de las principales críticas planteadas contra RCR es que, debido al método de normalización de campo, podría infravalorar el trabajo interdisciplinario, especialmente para los investigadores que trabajan en campos con prácticas de baja cita. Los autores investigaron esta posibilidad, pero encuentran poca evidenciaen sus análisis que el trabajo interdisciplinario es penalizado por el cálculo de RCR.
Si bien RCR representa un avance importante, los autores reconocen que no debe usarse como un sustituto de la opinión de expertos. Si bien mide la influencia de un artículo, no mide el impacto, la importancia o el rigor intelectual. También es demasiado prontopara aplicar RCR en la evaluación de investigadores individuales. El autor principal George Santangelo explica que "ningún número puede representar completamente el impacto de un trabajo o investigador individual. Ni RCR ni ninguna otra métrica pueden cuantificar el valor subyacente de un estudio, ni medir la importancia de realizarprogreso en la solución de un problema en particular ". Si bien el estándar de oro de la evaluación seguirá siendo una revisión cualitativa por expertos, Santangelo dice que RCR puede ayudar a" difundir una forma dinámica de medir la influencia de los artículos en sus respectivos campos ".
Fuente de la historia :
Materiales proporcionados por PLOS . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
Referencia del diario :
Cite esta página :