Métricas em nível de autor - Author-level metrics

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Métricas de citação
Altmetria Nível do artigo Nível de autor Eigenfactor Índice G Índice H Acoplamento bibliográfico Citação Análise Dinâmica Índice Gráfico Co-citação Análise de Proximidade Citação coercitiva I4OC Nível de diário Índice Kardashian
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Métricas no nível do autor são medidas de citação que medem o impacto bibliométrico de autores, pesquisadores, acadêmicos e acadêmicos individuais. Muitas métricas foram desenvolvidas que levam em consideração vários números de fatores (desde considerar apenas o número total de citações, até olhar para sua distribuição em artigos ou periódicos usando princípios estatísticos ou teóricos de gráficos ).

A principal motivação para essas comparações quantitativas entre pesquisadores é a alocação de recursos (por exemplo, financiamento, nomeações acadêmicas). No entanto, ainda existe controvérsia na comunidade acadêmica sobre o quão bem as métricas no nível do autor alcançam esse objetivo.

As métricas no nível do autor diferem das métricas no nível do periódico, que tentam medir o impacto bibliométrico de periódicos acadêmicos ao invés de indivíduos. No entanto, as métricas originalmente desenvolvidas para periódicos acadêmicos podem ser relatadas no nível do pesquisador, como o fator próprio do autor e o fator de impacto do autor.

Lista de métricas

h -index

Formalmente, se f é a função que corresponde ao número de citações para cada publicação, calculamos o índice h da seguinte maneira. Primeiro ordenamos os valores de f do maior para o menor valor. Em seguida, procuramos a última posição em que f é maior ou igual à posição (chamamos h essa posição). Por exemplo, se tivermos um pesquisador com 5 publicações A, B, C, D e E com 10, 8, 5, 4 e 3 citações, respectivamente, o índice h é igual a 4 porque a 4ª publicação tem 4 citações e o 5º tem apenas 3. Em contraste, se as mesmas publicações têm 25, 8, 5, 3 e 3 citações, então o índice é 3 porque o quarto artigo tem apenas 3 citações.

Eigenfactor de nível de autor

O Eigenfactor em nível de autor é uma versão do Eigenfactor para autores únicos. O Eigenfactor considera os autores como nós em uma rede de citações. A pontuação de um autor de acordo com essa métrica é sua centralidade de autovetor na rede.

Número Erdős

Foi argumentado que "Para um pesquisador individual, uma medida como o número de Erdős captura as propriedades estruturais da rede, enquanto o índice h captura o impacto da citação das publicações. Pode-se facilmente convencer de que a classificação em redes de coautoria deve levar em consideração ambas as medidas para gerar uma classificação realista e aceitável. " Vários sistemas de classificação de autores já foram propostos, por exemplo, o Phys Author Rank Algorithm.

índice i 10

O índice i 10 indica o número de publicações acadêmicas que um autor escreveu que foram citadas por pelo menos 10 fontes. Ele foi introduzido em julho de 2011 pelo Google como parte de seu trabalho no Google Scholar .

Pontuação RG

ResearchGate Score ou RG Score é uma métrica de nível de autor introduzida pela ResearchGate em 2012. De acordo com o CEO da ResearchGate, Dr. Ijad Madisch , “[o] RG Score permite feedback em tempo real das pessoas que importam: os próprios cientistas.” Foi relatado que a pontuação RG está correlacionada com as métricas existentes no nível do autor e tem uma metodologia de cálculo não divulgada. Dois estudos relataram que o RG Score parece incorporar os fatores de impacto do periódico no cálculo. O RG Score foi encontrado para ser negativamente correlacionado com a centralidade da rede - os usuários que são os mais ativos no ResearchGate geralmente não têm altos escores RG. Também foi encontrada uma correlação forte e positiva com as classificações da universidade Quacquarelli Symonds no nível institucional, mas apenas fracamente com as classificações da Elsevier SciVal de autores individuais. Embora tenha sido encontrada uma correlação com diferentes classificações universitárias, a correlação entre essas próprias classificações era mais alta.

Impacto de citação ponderada em campo

O impacto de citação com peso de campo (FWCI) é uma métrica em nível de autor introduzida e aplicada pela Scopus SciVal. FWCI é igual ao total de citações efetivamente recebidas dividido pelo total de citações que seriam esperadas com base na média do campo considerado. FWCI de 1 significa que a saída tem o desempenho esperado para a média global. Mais de 1 significa que o autor supera a média e menos de 1 significa que o autor tem desempenho inferior. Por exemplo, significa % mais probabilidade de ser citado. ${\ displaystyle 1,55}$${\ displaystyle 55}$

m -index

O m -Index é definido como h / n , onde h é a h -Index e n é o número de anos desde o primeiro papel publicada do cientista; também chamado de m -quotient.

Pessoa h -Index

Um indivíduo h -Index normalizada pelo número de autores tem sido proposto: , com sendo o número de autores considerados nos papéis. Verificou-se que a distribuição do índice h , embora dependa do campo, pode ser normalizada por um simples fator de reescalonamento. Por exemplo, assumindo como padrão o h s para biologia, a distribuição de h para matemática colapsa com ele se este h for multiplicado por três, ou seja, um matemático com h  = 3 é equivalente a um biólogo com h  = 9. Este método não foi prontamente adotado, talvez por causa de sua complexidade. Pode ser mais simples dividir a contagem de citações pelo número de autores antes de solicitar os artigos e obter o índice h , como sugerido originalmente por Hirsch. ${\ displaystyle h_ {I} = h ^ {2} / N_ {a} ^ {(T)}}$${\ displaystyle N_ {a} ^ {(T)}}$${\ displaystyle h}$

h ²

Três métricas adicionais foram propostas: h ² inferior, h ² centro e h ² superior, para dar uma representação mais precisa da forma de distribuição. Os três h ² métricas medir a área relativa dentro distribuição citação de um cientista na área de baixo impacto, h ² inferior, a área capturada pelo h -Index, h ^duas centro, e a área de publicações com a maior visibilidade, h ² superior . Cientistas com altas porcentagens de h ² superiores são perfeccionistas, enquanto cientistas com altas porcentagens de h ² inferiores são produtores em massa. Como essas métricas são percentuais, elas têm o objetivo de fornecer uma descrição qualitativa para complementar o índice h quantitativo .

g -index

Para g -index é apresentado em 2006 como o maior número de artigos principais , que receberam juntos pelo menos citações. ${\ displaystyle g}$${\ displaystyle g ^ {2}}$

e -index

O índice- e , a raiz quadrada das citações excedentes para o conjunto h além de h ² , complementa o índice h para citações ignoradas e, portanto, é especialmente útil para cientistas altamente citados e para comparar aqueles com o mesmo índice h (iso - grupo h -index).

c -index

O índice c é responsável não apenas pelas citações, mas também pela qualidade das citações em termos da distância de colaboração entre os autores citados e os citados. Um cientista tem c -index n se n de [suas] N citações forem de autores que estão a uma distância de colaboração de pelo menos n , e as outras ( N - n ) citações são de autores que estão a uma distância de colaboração de no máximo n .

o -index

O o- índice corresponde à média geométrica do h- índice e ao artigo mais citado de um pesquisador.

Índice h normalizado

O índice h demonstrou ter um forte viés de disciplina. No entanto, uma normalização simples pela média h de acadêmicos em uma disciplina d é uma forma eficaz de mitigar esse viés, obtendo uma métrica de impacto universal que permite a comparação de acadêmicos em diferentes disciplinas. ${\ displaystyle h / \ langle h \ rangle _ {d}}$

Índice RA

O índice RA acomoda a melhoria da sensibilidade do índice h no número de artigos altamente citados e tem muitos artigos citados e artigos não citados sob o h -core. Esta melhoria pode aumentar a sensibilidade de medição do índice h .

Índice L

L -index combina o número de citações, o número de co-autores, a idade das publicações em um único valor, que é independente do número de publicações e convenientemente varia de 0,0 a 9,9. Com c como número de citações, a como número de autores ey como número de anos, L -index é definido pela fórmula:

${\ displaystyle L = ln ({\ sum _ {i} {\ frac {c_ {i}} {a_ {i} * y_ {i}}}}) + 1}$

s -index

Um índice s , explicando a distribuição não entrópica de citações, foi proposto e mostrou estar em uma correlação muito boa com h .

w -index

w -index é definido como segue: se w dos artigos de um pesquisador têm pelo menos citações cada um e os outros artigos têm menos do que citações, esse w -index do pesquisador é w . ${\ displaystyle 10w}$${\ displaystyle 10 (w + 1)}$

Fator de impacto do autor

O fator de impacto do autor (AIF) é o fator de impacto aplicado aos autores. O AIF de um autor no ano é o número médio de citações dado por artigos publicados no ano a artigos publicados por em um período de anos antes do ano . Ao contrário do índice h, o AIF é capaz de captar tendências e variações do impacto da produção científica dos cientistas ao longo do tempo, o que é uma medida crescente que leva em consideração toda a carreira. ${\ displaystyle X}$${\ displaystyle y}$${\ displaystyle y}$${\ displaystyle X}$${\ displaystyle \ Delta y}$${\ displaystyle y}$

Variações adicionais de h -index

Existem vários modelos propostos para incorporar a contribuição relativa de cada autor para um artigo, por exemplo, contabilizando a classificação na seqüência de autores. Foi proposta uma generalização do índice h e alguns outros índices que fornecem informações adicionais sobre a forma da função de citação do autor (cauda pesada, achatada / pontiaguda, etc.). Como o índice h nunca foi feito para medir o sucesso de publicação futura, recentemente, um grupo de pesquisadores investigou os recursos que são mais preditivos do índice h futuro . É possível experimentar as previsões usando uma ferramenta online. No entanto, trabalhos posteriores mostraram que, como o índice- h é uma medida cumulativa, ele contém autocorrelação intrínseca que levou a uma superestimação significativa de sua previsibilidade. Assim, a verdadeira previsibilidade do índice h futuro é muito menor em comparação com o que foi afirmado antes. O índice h pode ser cronometrado para analisar sua evolução ao longo da carreira, empregando diferentes janelas de tempo.

Crítica

Alguns acadêmicos, como o físico Jorge E. Hirsch , elogiaram as métricas em nível de autor como um "parâmetro útil para comparar, de forma imparcial, diferentes indivíduos competindo pelo mesmo recurso quando um critério de avaliação importante é o desempenho científico". No entanto, outros membros da comunidade científica, e até o próprio Hirsch, os criticaram como particularmente suscetíveis a manipular o sistema .

O trabalho em bibliometria demonstrou várias técnicas de manipulação de métricas populares no nível do autor. O índice h da métrica mais usado pode ser manipulado por meio de autocitações, e até mesmo documentos sem sentido gerados por computador podem ser usados ​​para esse fim. As métricas também podem ser manipuladas por citação coercitiva , uma prática em que o editor de um periódico força os autores a adicionar citações espúrias a seus próprios artigos antes que o periódico concorde em publicá-los.

Além disso, se o índice- h for considerado um critério de decisão para as agências de fomento à pesquisa, a solução teórica dos jogos para essa competição implica em aumentar o comprimento médio das listas de co-autores .

Leo Szilard , o inventor da reação em cadeia nuclear , também criticou o sistema de tomada de decisão para financiamento científico em seu livro "A Voz dos Golfinhos e Outras Histórias". O senador J. Lister Hill leu trechos dessas críticas em uma audiência no Senado de 1962 sobre a desaceleração da pesquisa do câncer financiada pelo governo . O trabalho de Szilard se concentra em métricas que retardam o progresso científico, ao invés de métodos específicos de jogo:

"Na verdade, acho que seria muito fácil. Você poderia criar uma fundação, com uma dotação anual de trinta milhões de dólares. Os pesquisadores que precisassem de fundos poderiam se inscrever para doações, se pudessem enviar um caso convincente . Ter dez comitês, cada comitê, cada um composto por doze cientistas, nomeados para transmitir essas aplicações. Tirar os cientistas mais ativos do laboratório e torná-los membros desses comitês. E os melhores homens no campo devem ser nomeados como presidente com salários de cinquenta mil dólares cada. Também tem cerca de vinte prêmios de cem mil dólares cada para os melhores artigos científicos do ano. Isso é tudo que você teria que fazer. Seus advogados poderiam facilmente preparar um estatuto para a fundação . Na verdade, qualquer um dos projetos de lei da National Science Foundation que foram apresentados no septuagésimo nono e no octogésimo congressos poderia perfeitamente servir de modelo. "

"Em primeiro lugar, os melhores cientistas seriam retirados de seus laboratórios e mantidos ocupados em comitês que repassariam pedidos de fundos. Em segundo lugar, os cientistas que precisavam de fundos se concentrariam em problemas considerados promissores e que certamente levariam a resultados publicáveis . Por alguns anos, pode haver um grande aumento na produção científica; mas, indo atrás do óbvio, logo a ciência secaria. A ciência se tornaria algo como um jogo de salão. Algumas coisas seriam consideradas interessantes, outras não. Haveria modas. Aqueles que seguiam a moda obteriam subsídios. Os que não iriam, não, e logo aprenderiam a seguir a moda também. "

Veja também

• Idade acadêmica
• Cientometria

Referências

Leitura adicional

• Bartling, Sönke; Friesike, Sascha (2013-12-16). Abrindo ciência: o guia em evolução sobre como a Internet está mudando a pesquisa ... ISBN 978-3319000251. Página visitada em 2016-08-16 .
• Sally Morris; Ed Barnas; Douglas LaFrenier; Margaret Reich (21/02/2013). The Handbook of Journal Publishing . ISBN 978-1107653603. Página visitada em 2016-08-16 .
• Welpe, Isabell M .; Wollersheim, Jutta; Ringelhan, Stefanie; Osterloh, Margit (7 de novembro de 2014). Incentivos e desempenho: governança de organizações de pesquisa . ISBN 978-3319097848. Página visitada em 2016-08-16 .
• Ding, Ying; Rousseau, Ronald; Wolfram, Dietmar (6 de novembro de 2014). Medindo o impacto acadêmico: métodos e prática . ISBN 978-3319103761. Página visitada em 2016-08-16 .