« Les bases de données internationales de l’Institute for Scientific Information (ISI) sont des outils incontournables mais incomplets pour évaluer la performance de la recherche et fournir des indicateurs statistiques sur le volume de la production scientifique d’un pays. Dans ce contexte, nous présenterons les résultats d’une étude bibliométrique de la production scientifique issue de la Faculté de Médecine et de Pharmacie-Casablanca. Nous mettrons l’accent sur les possibilités offertes par l’open access (la voie verte et la voie dorée) pour augmenter la visibilité de la production locale. »
Étiquette : Scientometrics
Scientometric Mapping of Remote Sensing Research Output: A Global Perspective :
« This paper presents a quantitative analysis of remote sensing, in terms of research out put throughout the world during 1975 – FEB 2010. During that period, 1188 papers have been published and the cited references have been 30654. The average number of publications published per year has been 38.07. The highest number of paper (119) was published in the year of 2009. The USA topped the list with 473 (39.8%) publications, followed by UK with 128 (10.8%) publications, India with 93 (7.8%) publications respectively. The highly productive authors are Kaufman YJ with 13 (1.1%) publications, followed by Wagner W with 10 (0.8%) publications. There were 1082 institutions involved in the research with NASA which topped the list with 112 (9.4%), followed by NOAA with 48 (4%) publications. The most preferred journal is IEEE Transaction on Geoscience and Remote Sensing with 103 papers, followed by International journal of Remote Sensing with 95 papers, Acta Astronautica with 64 papers. The most preferred language by scientist is English with 1170 (98.5%) publications. »
URL : http://digitalcommons.unl.edu/libphilprac/801/
In this research, we propose a method to trace scientists’ research trends realtimely. By monitoring the downloads of scientific articles in the journal of Scientometrics for 744 hours, namely one month, we investigate the download statistics.
Then we aggregate the keywords in these downloaded research papers, and analyze the trends of article downloading and keyword downloading. Furthermore, taking both the download of keywords and publication of articles into consideration, we design a method to detect the emerging research trends.
We find that in scientometrics field, social media, new indices to quantify scientific productivity (g-index), webometrics, semantic, text mining, open access are emerging fields that information scientists are focusing on. »
Le classement de Leiden: environnement scientifique et configuration :
« Le classement de Leiden s’impose aujourd’hui comme une alternative pertinente et valable vis-à-vis de celui de Shanghai. De nombreux indicateurs font intervenir les caractéristiques propres aux champs disciplinaires et des calculs fondés sur le principe de distribution. Il est conçu par le centre CWTS de l’université néerlandaise de Leiden. »
« The Leiden Ranking is considered today as quite a pertinent and valuable alternative vs. the Shanghai Ranking. A significant number of indicators involve for instance Fields Citation Scores and data distribution. It is conceived by the CWTS of the University of Leiden – The Netherlands. »
URL : http://archivesic.ccsd.cnrs.fr/sic_00696098
Background
Citations in peer-reviewed articles and the impact factor are generally accepted measures of scientific impact. Web 2.0 tools such as Twitter, blogs or social bookmarking tools provide the possibility to construct innovative article-level or journal-level metrics to gauge impact and influence. However, the relationship of the these new metrics to traditional metrics such as citations is not known.
Objective:
(1) To explore the feasibility of measuring social impact of and public attention to scholarly articles by analyzing buzz in social media, (2) to explore the dynamics, content, and timing of tweets relative to the publication of a scholarly article, and (3) to explore whether these metrics are sensitive and specific enough to predict highly cited articles.
Methods
Between July 2008 and November 2011, all tweets containing links to articles in the Journal of Medical Internet Research (JMIR) were mined. For a subset of 1573 tweets about 55 articles published between issues 3/2009 and 2/2010, different metrics of social media impact were calculated and compared against subsequent citation data from Scopus and Google Scholar 17 to 29 months later. A heuristic to predict the top-cited articles in each issue through tweet metrics was validated.
Results
A total of 4208 tweets cited 286 distinct JMIR articles. The distribution of tweets over the first 30 days after article publication followed a power law (Zipf, Bradford, or Pareto distribution), with most tweets sent on the day when an article was published (1458/3318, 43.94% of all tweets in a 60-day period) or on the following day (528/3318, 15.9%), followed by a rapid decay. The Pearson correlations between tweetations and citations were moderate and statistically significant, with correlation coefficients ranging from .42 to .72 for the log-transformed Google Scholar citations, but were less clear for Scopus citations and rank correlations. A linear multivariate model with time and tweets as significant predictors (P < .001) could explain 27% of the variation of citations. Highly tweeted articles were 11 times more likely to be highly cited than less-tweeted articles (9/12 or 75% of highly tweeted article were highly cited, while only 3/43 or 7% of less-tweeted articles were highly cited; rate ratio 0.75/0.07 = 10.75, 95% confidence interval, 3.4–33.6). Top-cited articles can be predicted from top-tweeted articles with 93% specificity and 75% sensitivity.
Conclusions
Tweets can predict highly cited articles within the first 3 days of article publication. Social media activity either increases citations or reflects the underlying qualities of the article that also predict citations, but the true use of these metrics is to measure the distinct concept of social impact. Social impact measures based on tweets are proposed to complement traditional citation metrics. The proposed twimpact factor may be a useful and timely metric to measure uptake of research findings and to filter research findings resonating with the public in real time.
Après avoir resitué l’évaluation dans un contexte international (notamment Shanghai) et national (programme P150 de la LOLF), l’étude porte sur une analyse critique du modèle ISI et des modèles alternatifs (Eigenfactor et dérivés du Weighted Page Rank). Elle tente de définir les conditions d’une évaluation plus qualitative en lien avec les Archives ouvertes.
Auteurs/Authors : Joachim Schöpfel, Hélène Prost
Une des fonctions principales des revues scientifiques est de contribuer à l’évaluation de la recherche et des chercheurs. Depuis plus de 50 ans, le facteur d’impact (IF) de l’Institute of Scientific Information (ISI) est devenu l’indicateur dominant de la qualité d’une revue, malgré certaines faiblesses et critiques dont notamment la sur-représentation des revues anglophones. Cela est un handicap aussi bien pour les chercheurs français que pour les éditeurs francophones ; publier en français n’est pas valorisant.
Or, il existe depuis 2007 une alternative sérieuse à l’IF : le nouveau SCImago Journal Rank Indicator (SJR) qui applique l’algorithme de Google (PageRank) aux revues de la base bibliographique SCOPUS dont la couverture est plus large que celle de l’ISI.
Le but de notre étude est de comparer ces deux indicateurs par rapport aux titres français. L’objectif est de répondre à trois questions : Quelle est la couverture pour les titres français indexés par l’ISI et par SCOPUS (nombre de revues, domaines scientifiques) ? Quelles sont les différences des deux indicateurs IF et SJR par rapport aux revues françaises (classement) ? Quel est l’intérêt du SJR pour l’évaluation, en termes de représentativité des titres français ?
Les résultats de notre analyse de 368 revues françaises avec IF et/ou SJR sont plutôt encourageants pour une utilisation du nouvel indicateur SJR, du moins en complémentarité au IF :
(1) Couverture : 166 revues sont indexées par l’ISI (45 %), 345 revues par SCOPUS (94 %), 143 revues par les deux (39 %). 82% des revues sont issus des domaines STM, 18% des domaines SHS. La couverture de SCOPUS est meilleure surtout en médecine et pharmacologie.
(2) Classement : Pour les titres avec IF et SJR, la corrélation entre les deux indicateurs est significative (0,76). En termes de classement (ranking), l’IF différencie mieux les revues que le SJR (155 vs. 89 rangs). En revanche, du fait de la couverture plus exhaustive de SCOPUS, le SJR rend visible au niveau international davantage de titres.
(3) Représentativité : L’intérêt de SCOPUS et du SJR réside dans la couverture plus représentative de l’édition française (19% vs 9% pour ISI/IF), notamment en STM (38% vs 19 %), beaucoup moins en SHS (6% vs 2 %). Sont indexés surtout les titres de quelques grands éditeurs français ou internationaux ; la plupart des éditeurs français (80 %–90 %) n’ont aucun titre dans le JCR et/ou SCOPUS, même si de nouveau SCOPUS est plus représentatif (avec 17% des éditeurs vs 10% pour le JCR).
Les problèmes méthodologiques et les perspectives pour une évaluation multidimensionnelle sont discutés. L’étude compare le IF et le SJR par rapport aux 368 titres français avec IF et/ou SJR. Les résultats : La couverture du SJR est plus large que celle de l’IF (94% vs 45%) et meilleure surtout dans les sciences médicales. Pour les titres avec IF et SJR, la corrélation entre les deux indicateurs est significative (0,76). En termes de classement (ranking), l’IF différencie mieux les revues que le SJR (155 vs 89 rangs). L’intérêt du SJR réside dans la couverture plus représentative de l’édition française (19% vs 9% avec IF), notamment en STM (38% vs 19 %), moins en SHS (6% vs 2 %).