Acceso usuarios
Nubia Fernanda Sánchez Bello, Jorge Enrique Mejia Quiroga, Constanza Beatriz Pérez Martelo
Los indicadores de citación pueden medir el impacto o la utilidad de resultados de investigación de un artículo científico, sin embargo, este uso puede ser controversial. Factores intrínsecos y extrínsecos influencian la citación de un artículo, sin mencionar que el comportamiento en las citaciones puede variar entre áreas temáticas, lo cual dificulta las comparaciones entre artículos y disciplinas. Entender que el contexto puede afectar un análisis de citas es esencial para interpretar adecuadamente los indicadores. Por esta razón, buscan reconocerse los factores que inciden en la citación de los artículos de las revistas biomédicas colombianas indexadas en Scopus a través del uso de algoritmos de Machine Learning. Con los algoritmos ‘Gradient Boosting Classifier’ y ‘Light Gradient Boosting Machine’ identificamos características de importancia como el índice h del primer y el último autor, acceso abierto, número de autores, palabras clave del artículo, además del número de páginas. Estas características fueron relevantes para el área de interés y pueden brindar un contexto para futuros análisis, considerando que lo relevante de un artículo no debería ser cuántas citaciones atrae, sino si este ayuda a llenar vacíos en el conocimiento.
Citation indicators can be used to measure the impact or usefulness of research results in a scientific article; however, this usage can be controversial. Intrinsic and extrinsic factors influence the citation of an article, not to mention that citation behavior can differ between thematic areas, which hinders the comparison between articles and disciplines. Understanding that context can affect citation analysis is essential to interpret indicators properly; for this reason, we want to recognize the factors that influence the citation of Colombian biomedical journals indexed in Scopus using Machine Learning algorithms. With ‘Gradient Boosting Classifier’ and ‘Light Gradient Boosting Machine’ algorithms, we find characteristics of importance such as the h-index of the first and last author, open access, number of authors and keywords of the article, in addition to identifying the number of pages. These characteristics are relevant to the area of interest and can provide context for future analyses, always considering that what should be relevant about an article is not how many citations it attracts but whether it helps to fill gaps in knowledge.
