Las limitaciones de Scopus como fuente de indicadores: Buscando una visibilidad integral para revistas argentinas en ciencias sociales
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
En este trabajo se avanza en la definición de un conjunto de indicadores para medir la visibilidad de las revistas científicas de ciencias sociales de manera integral. Para esto, se considera el uso de fuentes diversas que permitan conocer la citación, la accesibilidad y los alcances de las publicaciones. Se toman como muestra 11 revistas de ciencias sociales editadas en Argentina incluidas en el SCImago Journal & Country Rank. Se analizan sus posiciones en el ranking y el número de citas de esta base y se lo compara con datos recogidos en Google Scholar utilizando la herramienta Publish or Perish. Además, se sistematiza información acerca de su accesibilidad e indicadores de uso y métricas alternativas de sus propios portales, de SciELO, Redalyc y de la base de datos Dimensions. Se pone en evidencia la parcialidad del impacto medido desde Scopus para este grupo de revistas y se demuestra que, al combinar las fuentes, se amplían y diversifican los datos de visibilidad. Para finalizar, se proponen una serie de indicadores básicos de visibilidad integral a partir de las fuentes disponibles que permiten a los gestores de revistas ofrecer datos más certeros de la citación y usos de las revistas y sus artículos.
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.007 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.004 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 it