O FIM DO FI?


A inadequação do Fator de Impacto (FI) tanto na avaliação de revistas como de um suposto impacto de artigos individuais está sendo reconhecida universalmente. Prevejo que o FI deve estar morto daqui a cinco anos no máximo. Acho que terão que reelaborar a tabela do Qualis totalmente. Como estamos no Brasil, prevejo que isto se dará por volta de 2020.

Avaliando revistas de ciência e cientistas

Postado por Alysson Muotri em 19 de junho de 2009 às 07:46

O progresso na ciência é fruto da publicação de novas ideias e experimentos, na maioria das vezes em periódicos ou revistas científicas que se baseiam na revisão anônima por outros cientistas da mesma área. Existem diversas opiniões sobre quais são as revistas científicas mais influentes. Infelizmente, tem sido difícil encontrar um método métrico simples para quantificar esse impacto.

A maioria dos cientistas acaba confiando no já desgastado Fator de Impacto (FI), que é publicado virtualmente pelo portal ISI Web of Knowledge. O FI consiste na média do número de citações num determinado ano dos trabalhos científicos publicados em revistas nos dois anos prévios. Diversos fatores podem influenciar o FI, como o número total de citações ou número total de trabalhos publicados por ano.

Um recente trabalho de estatística concluiu que nenhum dos parâmetros usados atualmente reflete com clareza a influência das revistas científicas (Bollen e colegas, e-Print Archive 2009). No entanto, um novo parâmetro foi recentemente proposto, o Eigenfactor, que tenta classificar a importância das revistas de uma maneira semelhante à usada pelo algoritmo do portal de buscas do Google.

A principal component analysis of 39 scientific impact measures

The impact of scientific publications has traditionally been expressed in terms of citation counts. However, scientific activity has moved online over the past decade. To better capture scientific impact in the digital era, a variety of new impact measures has been proposed on the basis of social network analysis and usage log data. Here we investigate how these new measures relate to each other, and how accurately and completely they express scientific impact. We performed a principal component analysis of the rankings produced by 39 existing and proposed measures of scholarly impact that were calculated on the basis of both citation and usage log data. Our results indicate that the notion of scientific impact is a multi-dimensional construct that can not be adequately measured by any single indicator, although some measures are more suitable than others. The commonly used citation Impact Factor is not positioned at the core of this construct, but at its periphery, and should thus be used with caution.
Subjects:Computers and Society (cs.CY)
Cite as:arXiv:0902.2183v1 [cs.CY]

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