Red de atracción entre revistas brasileñas de Ciencias de la Salud

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.5195/biblios.2025.1302

Palabras clave:

análisis de citas, redes de citas, revistas científicas, índice de atracción

Resumen

Objetivo. Construir una red de citación entre revistas científicas brasileñas del área de Ciencias de la Salud basada en el índice de atracción. El índice de atracción es una medida que representa la frecuencia de citación entre dos revistas en relación con el total de citaciones recibidas por cada una. Constituye una métrica ponderada de citación que permite un análisis más detallado de la proximidad temática entre dos publicaciones dentro de un contexto científico determinado. Método. Se extrajeron de OpenAlex los datos de artículos publicados entre 2018 y 2022 en revistas brasileñas indexadas con el concepto “Medicine” y con un índice-h superior a 10. Los datos de citación de este conjunto fueron procesados en una infraestructura en la nube, calculándose la frecuencia de citación entre dos revistas y el total de citaciones recibidas por cada una. Se calculó el índice de atracción entre las revistas y se construyó una red utilizando el software Gephi. Los datos de la red se cargaron posteriormente en el software VOSviewer, generándose un grafo que representa la red de atracción, con una versión interactiva disponible en línea. Resultados. La red estuvo compuesta por 273 revistas brasileñas de Ciencias de la Salud y áreas afines. Las revistas de mayor impacto y con un alcance temático más amplio presentaron mayor centralidad en la red. Las revistas especializadas tendieron a atraerse mutuamente, formando clústeres correspondientes a áreas y especialidades relacionadas con las Ciencias de la Salud. Conclusiones. El índice de atracción se muestra como una métrica relevante para el análisis de la adherencia temática entre revistas dentro de una red de citación, ya que identifica las relaciones temáticas entre dos publicaciones con base en la frecuencia de citaciones entre ellas en relación con el impacto total de cada una. El índice de atracción también demostró su aplicabilidad en el análisis de relaciones temáticas entre distintas disciplinas, así como en la identificación de revistas y áreas de carácter interdisciplinario.

Biografía del autor/a

Fabio Lorensi do Canto, Universidad Federal de Santa Catarina

Doctor (2022) y Magíster (2018) en Ciencia de la Información por la Universidad Federal de Santa Catarina (UFSC). Licenciado en Bibliotecología – Gestión de la Información por la Universidad del Estado de Santa Catarina (UDESC, 2005) y Bachiller en Derecho por la Facultad CESUSC (2012). Se desempeña como Bibliotecario/Documentalista en la Biblioteca Central de la Universidad Federal de Santa Catarina (UFSC) y como Profesor Sustituto en el Departamento de Bibliotecología de la Universidad del Estado de Santa Catarina (UDESC). Es becario del Proyecto Laguna, coordinado por el Instituto Brasileño de Información en Ciencia y Tecnología (IBICT).

Washington Luís Ribeiro de Carvalho Segundo, Instituto Brasileño de Información en Ciencia y Tecnología

Doctor en Informática por la Universidad de Brasília (UnB), con estancia de investigación en el King’s College London, y Magíster en la misma área por la UnB. También posee formación en Matemáticas (licenciatura y bachillerato) por la misma institución. Actualmente se desempeña como Coordinador General de Información Científica y Tecnológica en el Instituto Brasileño de Información en Ciencia y Tecnología (Ibict), donde lidera proyectos orientados a la Ciencia Abierta, repositorios digitales, interoperabilidad de sistemas y gestión de datos científicos. Entre sus principales contribuciones en el Ibict se destaca la coordinación de iniciativas como Oasisbr, un portal que agrega y difunde contenidos científicos brasileños de acceso abierto, y la Biblioteca Digital Brasileña de Tesis y Disertaciones (BDTD), que centraliza la producción académica de los programas de posgrado de todo el país.

Adilson Luiz Pinto, Universidad Federal de Santa Catarina

Exbecario de Productividad en Investigación (PQ) en Ciencia de la Información (2017–2020 y 2021–2024). Director de tesis de maestría y doctorado desde 2011, con 12 tesis doctorales y 17 disertaciones de maestría defendidas. Profesor del Programa de Posgrado en Diseño de la Universidad Federal de Santa Catarina (UFSC). Fue Coordinador del Programa de Posgrado en Ciencia de la Información de la UFSC (gestiones 2017–2019 y 2019–2021); Coordinador del Observatorio de Información de la UFSC; responsable del canal Estudos Métricos da Informação en YouTube; responsable del DINTER con la Unimontes y del MINTER con la Policía Federal. También fue Subcoordinador del Programa de Posgrado en Ciencia de la Información de la UFSC (2014–2016) y Director de Investigación y Extensión de la UFSC (2011–2012). Profesor Titular del Departamento de Ciencia de la Información de la UFSC (Licenciatura en Bibliotecología, Archivología y Ciencia de la Información). Profesor visitante en: (i) Universidad de Panamá, (ii) Universidad Nacional de la República, Uruguay, (iii) Universidad Nacional de Cuyo, (iv) Universidad Carlos III de Madrid, (v) Université Montpellier III y (vi) Universidade Estadual de Londrina. Titulaciones: Licenciado en Bibliotecología por la PUC-Campinas (2000); Magíster en Ciencia de la Información por la PUC-Campinas (2004); Magíster en Documentación Audiovisual por la Universidad Carlos III de Madrid (2006); Doctor en Documentación por la misma universidad (2007). Miembro del LEMME Lab y Líder del grupo Metric Studies in Data Librarianship and Geosciences.

Daniel Sundfeld, Universidad de Brasília

Profesor de enseñanza superior en la Universidad de Brasília, en el curso de Ingeniería de Software, Facultad de Ciencias y Tecnologías en Ingeniería (FCTE), desde 2022. Doctor en Informática por la Universidad de Brasília (2017), con estancia de investigación doctoral (doctorado-sándwich) en la Universidad de Copenhague (2015) como becario de CAPES. Su tesis doctoral “Alineamiento primario y secundario de secuencias biológicas en arquitecturas de alto rendimiento” fue reconocida con una mención honorífica por la Sociedade Brasileira de Computação (SBC). Su principal área de formación es la computación paralela y de alto rendimiento, las unidades de procesamiento gráfico (GPU) y la computación en la nube, aplicando estos conocimientos a la resolución de problemas complejos en Bioinformática.

Citas

Aguilar, A. G., Pinto, A. L., Semeler, A. R., & Soares, A. P. A. (2016). Visualização de dados, informação e conhecimento. Editora da UFSC.

Bastian, M., Heymann, S., & Jacomy, M. (2009). Gephi: An open source software for exploring and manipulating networks. In AAAI. WebAtlas. https://gephi.org/publications/gephi-bastian-feb09.pdf

Batagelj, V., & Mrvar, A. (2004). Pajek—Analysis and visualization of large networks. In M. Jünger & P. Mutzel (Eds.), Graph drawing software (pp. 77–103). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-642-18638-7_4

Canto, F. L., Pinto, A., R. Carvalho Segundo, W., & Sundfeld, D. (2025). Data from the Brazilian health sciences journal attraction network [Data set]. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.16989901

Ding, J., Liu, C., & Kandonga, G. A. (2020). Exploring the limitations of the h-index and h-type indexes in measuring the research performance of authors. Scientometrics, 122(3), 1303–1322. https://doi.org/10.1007/s11192-020-03364-1

Geisler, W. S., Perry, J. S., Super, B. J., & Gallogly, D. P. (2001). Edge co-occurrence in natural images predicts contour grouping performance. Vision Research, 41(6), 711–724. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0042698900002777

Gorbea-Portal, S. (2005). Modelo teórico para el estudio métrico de la información documental. TREA.

Hou, J. (2017). Exploration into the evolution and historical roots of citation analysis by referenced publication year spectroscopy. Scientometrics, 110(3), 1437–1452. https://doi.org/10.1007/s11192-016-2206-9

Ioannidis, J. (2015). A generalized view of self-citation: Direct, co-author, collaborative, and coercive induced self-citation. Journal of Psychosomatic Research, 78(1), 7–11. https://doi.org/10.1016/j.jpsychores.2014.11.008

Laranjeira, P. A., & Cavique, L. (2014). Métricas de centralidade em redes sociais. Revista de Ciências da Computação, 9. https://repositorioaberto.uab.pt/handle/10400.2/3864

Lee, H. (2014). Uncovering the multidisciplinary nature of technology management: Journal citation network analysis. Scientometrics, 102(1), 51–75. https://doi.org/10.1007/s11192-014-1350-3

Leydesdorff, L. (2007). Betweenness centrality as an indicator of the interdisciplinarity of scientific journals. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 58(9), 1303–1319. https://doi.org/10.1002/asi.20614

Leydesdorff, L., Wagner, C. S., & Bornmann, L. (2018). Betweenness and diversity in journal citation networks as measures of interdisciplinarity—A tribute to Eugene Garfield. Scientometrics, 114, 567–592. https://doi.org/10.1007/s11192-017-2528-2

Medeiros, J. M. G., & Vilan Filho, J. (2022). La literatura científica de archivo brasileña: Un análisis de citas de artículos de revistas. Biblios Journal of Librarianship and Information Science, 83, 15–25. https://doi.org/10.5195/biblios.2021.937

Minicucci, A. (2002). Dinâmica de grupo: teorias e sistemas. Atlas.

Moreno, J. L. (1951). Sociometry, experimental method and the science of society: An approach to a new political orientation. Beacon House.

Osinska, V., & Klimas, R. (2021). Mapping science: Tools for bibliometric and altmetric studies. Information Research, 26(4). https://doi.org/10.47989/irpaper909

Priem, J., Piwowar, H., & Orr, R. (2022). OpenAlex: A fully-open index of scholarly works, authors, venues, institutions, and concepts. ArXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2205.01833

Pudovkin, A. I., & Garfield, E. (2002). Algorithmic procedure for finding semantically related journals. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 53(13), 1113–1119. https://doi.org/10.1002/asi.10153

Rabuske, M. A. (1992). Introdução à teoria dos grafos. Editora da UFSC.

Rafols, I., & Meyer, M. (2010). Diversity and network coherence as indicators of interdisciplinarity: Case studies in bionanoscience. Scientometrics, 82(2), 263–287. https://doi.org/10.1007/s11192-009-0041-y

Rosenberg, Z. (2015). Citation analysis of M.A. theses and Ph.D. dissertations in sociology and anthropology: An assessment of library resource usage. The Journal of Academic Librarianship, 41(5), 680–688. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0099133315001007

Scott, J. (1991). Social network analysis: A handbook. SAGE Publications.

Taşkın, Z., Doğan, G., Kulczycki, E., & Zuccala, A. A. (2021). Self-citation patterns of journals indexed in the Journal Citation Reports. Journal of Informetrics, 15(4), 101221. https://doi.org/10.1016/j.joi.2021.101221

Van Eck, N. J., & Waltman, L. (2010). Software survey: VOSviewer, a computer program for bibliometric mapping. Scientometrics, 84(2), 523–538. https://doi.org/10.1007/s11192-009-0146-3

Waltman, L. (2016). A review of the literature on citation impact indicators. Journal of Informetrics, 10(2), 365–391. https://doi.org/10.1016/j.joi.2016.02.007

Wilkinson, M. D., Dumontier, M., Aalbersberg, I. J., Appleton, G., Axton, M., Baak, A., Blomberg, N., Boiten, J.-W., Santos, L. B. S., Bourne, P. E., Bouwman, J., Brookes, A. J., Clark, T., Crosas, M., Dillo, I., Dumon, O., Edmunds, S., Evelo, C. T., Finkers, R., … Mons, B. (2016). The FAIR guiding principles for scientific data management and stewardship. Scientific Data, 3(1), 1–9. https://doi.org/10.1038/sdata.2016.18

Descargas

Publicado

03-11-2025

Cómo citar

Canto, F. L. do, Carvalho Segundo, W. L. R. de, Pinto, A. L., & Sundfeld, D. (2025). Red de atracción entre revistas brasileñas de Ciencias de la Salud. Biblios Journal of Librarianship and Information Science, (esp.), e005. https://doi.org/10.5195/biblios.2025.1302

Número

Núm. esp. (2025)

Sección

Original

Licencia

Derechos de autor 2025 Fabio Lorensi do Canto, Washington Luís Ribeiro de Carvalho Segundo, Adilson Luiz Pinto, Daniel Sundfeld

Creative Commons License

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución 4.0.

Los autores que publican en esta revista están de acuerdo en los siguientes términos:

 

  1. El  Autor  retiene los  Derechos  sobre  su  Obra,  donde  el  término  "Obra"  incluirá  todos  los  objetos digitales que pueden resultar de la publicación electrónica posterior y/o distribución.

  2. Una  vez  aceptada la  Obra,  el Autor  concede  a la Editorial el  derecho  de la  primera  publicación  de  la Obra.

  3. Además  el  Autor  le  concederá  a  la Editorial y  sus  agentes  el  derecho  permanente  no  exclusivo  y licencia para publicar, archivar y hacer accesible la obra en su totalidad o en parte, en todas las formas de los medios ahora conocidos o en el futuro, bajo una Licencia Creative Commons de Reconocimiento 4.0 Internacional o su equivalente que, para evitar cualquier duda, permite a otros copiar, distribuir y comunicar públicamente la obra bajo la condición siguiente:

    Reconocimiento - otros usuarios deben reconocer los créditos de la Obra de la manera especificada por el Autor  o como se indica en el sitio web de la revista;

    Entendido de que esta condición pueda ser modificada con permiso del Autor y que, cuando la Obra o cualquiera de sus elementos se halle en el dominio público según la legislación aplicable, que su estatus no esté en absoluto afectado por la licencia.

  4. El Autor es capaz de entrar en acuerdos contractuales independientes, adicionales para la distribución no  exclusiva  de la  versión de la  Obra publicada en la revista  (por  ejemplo,  publicarla en  un  repositorio institucional  o  publicarla  en  un libro)  siempre  y  cuando  se  proporcione  en  el  documento  un reconocimiento de su publicación inicial en esta revista científica.

  5. A los Autores se les permite y apoya a publicar en línea un manuscrito previo (pero no la versión final de  la  Obra formateada  en  PDF  para la  Editorial), en  repositorios  institucionales  o  en  sus  páginas  web, antes y durante el proceso de envío, ya que puede dar lugar a intercambios productivos, y a una citación más  temprana  del  trabajo  publicado.  Dicha Obra  después  de su aceptación  y  publicación se  deberá actualizar, incluyendo  la  referencia DOI  (Digital  Object  Identifier) asignada por la Editorial y el enlace al resumen en línea de la versión final publicada en la revista.

  6. A petición de la Editorial, el Autor se compromete a comunicar y presentar oportunamente al Editor, por  cuenta  del mismo, las pruebas  escritas  de  los  permisos,  licencias y  autorizaciones  para  el  uso  de material  de  terceros  incluido  en la  Obra,  excepto lo  determinado  por la Editorial a  cubrirse  por  los principios de uso justo.

  7. El Autor declara y garantiza que:

    a. La Obra es un trabajo original del Autor;
    b. El Autor no ha transferido y no transferirá, los derechos exclusivos sobre la Obra a un tercero;
    c. La Obra no está en evaluación en otra revista científica;
    d. La Obra no fue publicada en otra revista científica;
    e. La Obra no contiene ninguna tergiversación o infracción al trabajo propiedad de otros autores o terceros, y
    f. La Obra no contiene ninguna difamación, invasión de la privacidad, o cualquier otro asunto ilegal.

  8. El Autor se compromete a indemnizar y eximir a la Editorial del incumplimiento por parte del Autor de las  declaraciones  y  garantías  contenidas  en  el  párrafo 7 anterior,  así  como de cualquier  reclamación  o procedimiento relacionado con el uso y la publicación de la Editorial de cualquier contenido de la Obra, incluido el contenido de terceros.