Medir el impacto de un artículo científico no es una tarea trivial, y podemos tropezar fácilmente con dificultades en el camino. Es una simplificación excesiva suponer que existe una única medida de impacto de publicación única para todos. De hecho, tal impacto puede tener varios aspectos que deberían ser capturados y entendidos de muchas maneras diferentes.
Por ejemplo, un investigador a menudo necesita buscar los artículos más "populares" en un campo, es decir, aquellos que actualmente son el punto focal de la comunidad científica. Por otro lado, un investigador puede estar interesado en recopilar documentos "influyentes" para un campo, es decir, aquellos que han moldeado fuertemente el campo. Cada uno de esos aspectos de impacto de un documento, es decir, popularidad e influencia, se puede estimar realizando un tipo diferente de análisis de enlaces en la red de citas subyacente.
En BIP! Buscador, la influencia se calcula usando PageRank mientras que la popularidad se calcula ejecutando TAR-RAM en la red de citas.
BIP! Finder actualmente contiene datos de más de 53 millones de artículos y más de 624 millones de citas. Para cada artículo, BIP! La base de datos de Finder contiene algunos metadatos comunes (por ejemplo, su DOI, lista de autores, año de publicación y lugar, etc.) junto con sus citas. Estas citas se utilizan para construir la red de citas de los artículos científicos almacenados. Los datos de citas se recopilan de OpenCitations, mientras que los metadatos del artículo se recopilan de Crossref y Open Academic Graph. Todos los puntajes de aspectos de impacto medidos por nosotros se pueden recuperar a través de nuestra API pública.
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