Guía de uso de métricas alternativas de Elsevier
Elsevier Research Intelligence Usage Guidebook Version 1.01 |[e-Book] March 2015, Elsevier.
Esta guía complementa la anteriormente publicada SciVal Metrics Guidebook proporcionando consejos prácticos sobre los datos de uso y el uso apropiado de múltiples métricas en el análisis de la investigación.
Los datos de uso se generan a partir de las interacciones que se producen sobre la información académica en línea. Estos datos tienen información sobre el interés e impacto social de los productos de la investigación, y son una pieza importante para tener una mejor información y percepción del impacto de la investigación en el mundo académico y en la sociedad. La importancia de la inteligencia de investigación basada en la inteligencia de fuentes de datos múltiples de Investigación tiene como objetivo entender, lo más completamente posible, el impacto de una entidad en el mundo. Esta entidad puede ser, por ejemplo, una sola publicación o un conjunto de varias publicaciones, un investigador o un equipo o una red, un área de investigación, una institución o un país, o la investigación financiada por un donante en particular. Cualquiera que sea la entidad, su impacto total es multidimensional, y es producto de la combinación de muchos datos diferentes y los resultados, como la productividad, la frecuencia con la que se ha leído y citado, o la importancia de la investigación para el mundo empresarial y el impacto en la sociedad.
Sin embargo la disponibilidad de los datos de uso de los productos de investigación en línea en un fenómeno relativamente reciente, y las métricas derivadas de los datos de uso aún no son comunes. Esta guía proporciona información detallada sobre qué métricas de uso son valiosos, cómo se calculan las métricas y cómo seleccionar las métricas apropiadas para ayudar a construir una imagen más completa del impacto de la investigación.
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