Indicadores de input/output de la ciencia iberoamericana: ¿cuán similares son las clasificaciones basadas en los indicadores de RICYT y Scimago?

Contenido principal del artículo

Edgardo Ortiz-Jaureguizar
Julieta Victoria Traverso

Resumen

El objetivo de este estudio es evaluar la congruencia existente entre las clasificaciones de paí­ses obtenidas a partir de los indicadores de Scimago Journal and Country Rank .SCIJCR) y aquellos provistos por la RICYT, tomando como unidades de estudio 11 paí­ses iberoamericanos, durante el lapso 2006-2017. Como variables se tomaron 34 indicadores de input/output, 11 de SCIJCRy 23 de la RICYT. Las relaciones de similitud entre los paí­ses y los indicadores se representaron por medio de fenogramas (método de Ward) y la congruencia entre las clasificaciones de los paí­ses se representó mediante árboles de consenso estricto, cuantificándose por medio de un í­ndice de consenso. Las principales conclusiones del estudio indican que: 1) La clasificación de paí­ses basada en los 34 indicadores se corresponde con el tamaño de estos (e.g., desarrollo económico-social, población) y con las respectivas tradiciones cientí­ficas. 2) Los indicadores muestran un patrón de agrupamiento complejo, no observándose agrupamientos en función de las diferentes tipologí­as (e.g., producción, repercusión, insumo, contexto). 3) La gran mayorí­a de los indicadores de SCIJCR muestran estrechas vinculaciones mutuas, produciendo información redundante. 4) El porcentaje de colaboración internacional solo se relaciona a valores de similitud moderada con las citas por documento, de manera que no concuerda con la idea de que la cantidad de citas es directamente proporcional la colaboración internacional. 5) Tomando en cuenta los resultados obtenidos, las inversiones más redituables en términos de producción, repercusión, y repercusión y producción son aquellas medidas por los indicadores de graduación (licenciados), el gasto en I+D (en dólares expresados en PPC), y la cantidad de investigadores en I+D. 6) La ausencia de congruencia observada al comparar las clasificaciones de paí­ses solo a partir de una fuente (i.e., SCIJCR o RICYT) contradice la idea simplista de que es posible predecir resultados cientí­ficos solo a partir de los recursos invertidos. 7) La comparación de la clasificación de paí­ses a partir de la totalidad de los indicadores con aquellas producidas a partir de unos u otros (i.e., SCIJCR o RICYT) produce pocos grupos comunes. Esto puede explicarse a partir de cuestiones intrí­nsecas al análisis, como la diferente cantidad de indicadores y la redundancia de la información provista por la gran mayorí­a de los de SCIJCR, lo cual hace que tengan un peso menor que aquellos de la RICYT a la hora de diferenciar grupos de paí­ses.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Detalles del artículo

Cómo citar
Ortiz-Jaureguizar, E., & Traverso, J. V. (2020). Indicadores de input/output de la ciencia iberoamericana: ¿cuán similares son las clasificaciones basadas en los indicadores de RICYT y Scimago?. Palabra Clave (La Plata), 10(1), e099. https://doi.org/10.24215/18539912e099
Sección
Dossier Estudios métricos de la información: abordajes teóricos, metodológicos y empíricos
Biografía del autor/a

Edgardo Ortiz-Jaureguizar, Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Naturales y Museo. LASBE - CONICET

Profesor Titular de Mastozoología (FCNyM-UNLP) Directoer del LASBE (FCNyM.UNLP) Secretario de Investigación y Transferencia (FCNyM-UNLP) Investigador Independiente (CONICET)

Citas

Adams, J. D., Black, G. C., Clemmons, J. R. & Stephan, P. E. (2005). Scientific teams and institutional collaborations: evidence from U.S. universities, 1981-1999. Research policy, 34(3), 259-285. https://doi.org/10.1016/j.respol.2005.01.014

Albornoz, M. (1994). Indicadores en ciencia y tecnologí­a. Redes, 1(1), 133-144. Recuperado de http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=90711298006

Chavarro, D., Tang, P. & Rí fols, I. (2017). Why researchers publish in non-mainstream journals: Training, knowledge bridging, and gap filling. Research policy, 46, 1666-1680. http://dx.doi.org/10.1016/j.respol.2017.08.002

Chinchilla-Rodrí­guez, Z., Zacca-González, G., Vargas-Quesada, B. & Moya-Anegón, F. de. (2015). Latin American scientific output in Public Health: combined analysis using bibliometric, socioeconomic and health indicators. Scientometrics, 102, 609-628. https://doi.org/10.1007/s11192-014-1349-9

Crisci, J. V., y López Armengol, M. F. (1983). Introducción a la teorí­a y práctica de la taxonomí­a numérica. Washington: Organización de los Estados Americanos.

De Filippo, D. F., Morillo, F. & Fernández, M. T. (2008). Indicadores de colaboración cientí­fica del CSIC con Latinoamérica en bases de datos internacionales. Revista española de documentación cientí­fica, 31(1), 66-84. http://dx.doi.org/10.3989/redc.2008.v31.i1.413

Falagas, M. E., Kouranos, V. D., Arencibia-Jorge, R., y Karageorgopoulos, D. E. (2008). Comparison of SCImago journal rank indicator with journal impact factor. The FASEB journal, 22, 2623-2628. https://doi.org/10.1096/fj.08-107938

Farris, J. S. (1971). The hypothesis of nonspecificity and taxonomic congruence. Annual Review of ecology and systematics, 2, 277-302. https://doi.org/10.1146/annurev.es.02.110171.001425

Filliben, J. J. (1975). The probability plot correlation coefficient test for normality. Technometrics, 17(1), 111-117. https://doi.org/10.1080/00401706.1975.10489279

Garcí­a-Pachón, E. & Arencibia-Jorge, E. (2014). Comparación del factor de impacto y el í­ndice SCImago Journal Rank en las revistas del sistema respiratorio. Archives of bronconeumology, 50(7), 308-309. https://doi.org/10.1016/j.arbres.2013.10.006

Gingras, Y. & Khelfaoui, M. (2018). Assessing the effect of the United States’ “citation advantage” on other countries’ scientific impact as measured in the Web of Science (WoS) database. Scientometrics, 114(2), 517-532. https://doi.org/10.1007/s11192-017-2593-6

Hammer, í˜., Harper, D. A. T., & Ryan, P. D. (2001). PAST: Paleontological Statistics Software Package for Education and Data Analysis. Palaeontologia electronica, 4(1), 1-9.

Hermes-Lima, M., Santos, N.C.F., Alencastro, A.C.R., y Ferreira, S.T. (2007). Whither Latin America? trends and challenges of science in Latin America. IUBMB Life, 59, 199–210. https://doi.org/10.1080/15216540701258751

Inglesi-Lotz, R. & Pouris, A. (2013). The influence of scientific research output of academics on economic growth in South Africa: an autoregressive distributed lag (ARDL) application. Scientometrics, 95(1), 129-139. https://doi.org/10.1007/s11192-012-0817-3

Inglesi-Lotz, R., Chang, T. & Gupta, R. (2015). Causality between research output and economic growth in BRIC. Quality and quantity, 49, 167-176. https://doi.org/10.1007/s11135-013-9980-8

King, D. A. (2004). The scientific impact of nations. What different countries get for their research spending? Nature, 430, 311–316. https://doi.org/10.1038/430311a

Lee, L. C., Lin, P. H., Chuang, Y. W. & Lee, Y. Y. (2011). Research output and economic productivity: A Granger causality test. Scientometrics, 89, 465–478. https://doi.org/10.1007/s11192-011-0476-9

Leydesdorff, L. (2005). Evaluation of research and evolution of science indicators. Current science, 89(9), 1510-1517.

Mickevich, M. F. (1978). Taxonomic congruence. Systematic zoology, 27, 143-158. https://doi.org/10.2307/2412969

Miguel, S. E. y Moya-Anegón, F. de. (2009). La ciencia argentina bajo la lupa de los indicadores cienciométricos. Una mirada crí­tica de la realidad cientí­fica argentina. La Plata: Al Margen.

Moya-Anegón, F. de & Herrero-Solana, V. (1999). Science in America Latina: a comparison of bibliometric and scientific-technical indicators. Scientometrics, 46(2), 299–320. https://doi.org/10.1007/BF02464780

Murtagh, F. & Legendre, P. (2014). Ward's hierarchical agglomerative clustering method: which algorithms implement Ward's criterion? Journal of classification, 31(3): 274-295.

Ortiz-Jaureguizar, E. (2019). Exploración de relaciones entre indicadores bibliométricos y otros indicadores del contexto económico, social y productivo. En S. E. Miguel (Coord.), Actas del Workshop Iberoamericano de Estudios métricos de la actividad cientí­fica orientada a temas locales/regionales (La Plata, 2018) (pp. 109-115). Universidad Nacional de La Plata, Facultad de Humanidades y Ciencias de la Educación. Recuperado de https://www.libros.fahce.unlp.edu.ar/index.php/libros/catalog/book/130

Ortiz-Jaureguizar, E.; Miguel, S. E.; González, C. & Posadas, P. (2019). La producción cientí­fica argentina en el contexto mundial: un análisis comparado empleando los indicadores de Scimago Journal and Country Rank. En S. E. Miguel (Coord.), Actas de las V Jornadas de intercambio y reflexión acerca de la investigación en Bibliotecologí­a, La Plata, 23 y 24 de noviembre de 2017 (pp. 175-195). Recuperado de http://www.memoria.fahce.unlp.edu.ar/libros/pm.725/pm.725.pdf

Ortiz-Jaureguizar, E., Miguel, S. E. y Posadas, P. (2015). Relaciones de similitud y valor discriminativo de los indicadores bibliométricos: los indicadores de Scimago Journal & Country Rank en las revistas generalistas de Paleontologí­a. En Actas de las 4as Jornadas de intercambio y reflexión acerca de la investigación en Bibliotecologí­a. Recuperado de http://jornadabibliotecologia.fahce.unlp.edu.ar/jornadas-2015/archivos-pdf/jirib2015 ­_ORTIZ_texto.pdf

Palacio, F. X., Apodaca, M. J. y Crisci, J. V. (2020). Análisis multivariado para datos biológicos: teorí­a y su aplicación utilizando el lenguaje R. Ciudad Autónoma de Buenos Aires: Fundación de Historia Natural Félix de Azara.

Persson, O., Glänzel, W. & Danell, R. (2004). Inflationary bibliometrics values: the role of scientific collaboration and the need for relative indicators in evaluative studies. Scientometrics, 60(3), 421–432. https://doi.org/10.1023/B:SCIE.0000034384.35498.7d

Ploszaj, A., Celinska-Janowicz, D. & Olechnicka, A. (2018). Core-periphery relations in international research collaboration. In R. Costas, T. Franssen y A. Yegros-Yegros (Edits.), Proceedings of the 23rd International Conference on Science and Technology Indicators (pp. 1322-1327). Leiden, The Netherlands. Recuperado de https://openaccess.leidenuniv.nl/bitstream/handle/1887/65273/STI2018_paper_218.pdf?sequence=1

Rí­os Gómez, C. & Herrero-Solana, V. (2005). La producción cientí­fica latinoamericana y la ciencia mundial: una revisión bibliográfica (1989-2003). Revista interamericana de bibliotecologí­a, 28(1), 43-61. Recuperado de http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0120-09762005000100003&lng=en&tlng=es

Rohlf, F. J. (1982). Consensus indices for comparing classifications. Mathematical biosciences, 59(1), 131-144. https://doi.org/10.1016/0025-5564(82)90112-2

Rohlf, F. J. (2018). NTSYSpc: Numerical Taxonomy System. ver. 2.21c. New York: Applied Biostatistics, Inc., Port Jefferson.

Sancho Lozano, R. (2002). Indicadores de los sistemas de ciencia, tecnologí­a e innovación. Economí­a industrial, 343, 97-109. Recuperado de https://www.mincotur.gob.es/Publicaciones/Publicacionesperiodicas/EconomiaIndustrial/RevistaEconomiaIndustrial/343/097-SANCHO.pdf

Sandoval-Romero, V., Mongeon, P., y Larivière, V. (2018). Science, technology and innovation policies in Latin-America: fifteen years of scientific output, impact and international collaboration. In R. Costas, T. Franssen y A. Yegros-Yegros (Edits.), Proceedings of the 23rd International Conference on Science and Technology Indicators (STI 2018) (pp. 1450-1459). Leiden, The Netherlands. Recuperado de https://openaccess.leidenuniv.nl/bitstream/handle/1887/65272/STI2018_paper_236.pdf?sequence=1

Santa, S. y Herrero-Solana, V. (2010). Producción cientí­fica de América Latina y el Caribe: una aproximación a través de los datos de Scopus, 1996–2007. Revista interamericana de bibliotecologí­a, 33(2), 379-400. Recuperado de https://revistas.udea.edu.co/index.php/RIB/article/view/7648

Shelton, R.D., y Leydesdorff, L. (2012). Publish or patent: Bibliometric evidence for empirical trade-offs in national funding strategies. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 63(3), 498-511. https://doi.org/10.1002/asi.21677

Smith, P-G. y Phipps, J. B. (1984). Consensus trees in phenetic analysis. Taxon, 33(4), 586-594. https://doi.org/10.2307/1220776

Sneath, P. H. A. & Sokal, R. E. (1973). Numerical taxonomy. San Francisco: W.H. Freeman Co.

Sokal, R. R. (1986). Phenetic taxonomy: theory and methods. Annual review of ecology and systematics, 17, 423-442. https://doi.org/10.1146/annurev.es.17.110186.002231

Sokal, R. R. & Rohlf, F. J. (1962). The comparison of dendrograms by objective methods. Taxon, 11, 33-40. https://doi.org/10.1146/annurev.es.17.110186.002231

Traverso. J. V., Ortiz-Jaureguizar, E., Miguel, S. E. & Posadas, P. (2020). Relaciones de similitud y valor discriminatorio de los indicadores de Scimago Journal and Country Rank. Un análisis basado en las revistas generalistas de antropologí­a (2008-2017). Revista general de información y documentación, 30(1), 261-296. https://dx.doi.org/10.5209/rgid.70070

van Raan, A. F. J. (2006). Comparisons of the Hirsch-index with standard bibliometric indicators and with peer judgment for 147 chemistry research groups. Scientometrics, 67(3), 491-502. https://doi.org/10.1556/Scient.67.2006.3.10

Vessuri, H., Guedon, J. C. & Cetto, A. M. (2014). Excellence or quality? Impact of the current competition regime on science and scientific publishing in Latin America and its implications for development. Current Sociology, 62(5), 647-665. https://doi.org/10.1177/0011392113512839

Vinkler, P. (2008). Correlation between the structure of scientific research, scientometric indicators and GDP in EU and non-EU countries. Scientometrics, 74, 237–254. https://doi.org/10.1007/s11192-008-0215-z

Zacca-González, G., Chinchilla-Rodrí­guez, Z., Vargas-Quesada, B. & Moya-Anegón, F. de. (2014). Bibliometric analysis of regional Latin America's scientific output in Public Health through SCImago Journal & Country Rank. BMC Public Health, 14, 632. https://doi.org/10.1186/1471-2458-14-632

Zenteno-Saví­n, T., Oliveira Beleboni, R. & Hermes-Lima, M. (2007). The cost of Latin American science. Introduction for the second issue of CBP-Latin America. Comparative biochemistry and physiology, 146(4), 463-469. https://doi.org/10.1016/j.cbpa.2006.06.044