Visibilidad mediática-social de las revistas académicas iberoamericanas de artes y humanidades en Emerging Source Citation Index: una aproximación altmétrica
Bibliographic record
Abstract
El nuevo producto de Web of Science, la base de datos Emerging Sources Citation Index (ESCI), crece anualmente de una forma notable. En la actualidad cuenta con más de 8,000 revistas de todas las disciplinas académicas. El artículo busca analizar la visibilidad de las revistas Iberoamericanas de las áreas de Artes y Humanidades (A&H) calificadas en este índice a partir de caracterización de las subcategorías, editoriales, idiomas de publicación y la actividad en medios sociales de las revistas evaluadas. Se emplea métodos de análisis descriptivo basado en datos de la plataforma Altmetric.com para evaluar la repercusión mediática de 442 revistas de América Latina, El Caribe, España y Portugal. Se concluye que más de la mitad de las subcategorías (17 de 26) de A&H incluyen revistas de procedencia iberoamericana. Destacando 2 de ellas al presentar una importante cobertura global superior al 55%: Literature, Romance (71,79%) y Classics (56,25%) y en 3 de ellas superior al 40%: Architecture (43,75%); History (46,72%) y Medieval & Renaissance Studies (45,94%). La presencia del inglés como un posible idioma de publicación en más de la mitad de las revistas analizadas indica el grado de visibilidad de las mismas. La mayoría de las revistas analizadas tienen repercusión en redes sociales, siendo Facebook y Twitter las más activas, en donde las interacciones y comentarios, por parte de países externos a Iberoamérica, relacionado con el contenido de las revistas estudiadas contribuyen a afirmar la aceptable visibilidad de las revistas de A&H Iberoamericanas.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.020 | 0.072 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.031 | 0.049 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".