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, donde es posible conocer la 
- En primer lugar, se podría aportar el total de citas, escogiendo una o varias fuentes, pero sin tratar de sumarlas entre sí. Por ejemplo, mi artículo tiene, X citas en WoS, o en Scopus, dependiendo del área, también en Dialnet Métricas y (porque serán más) X+n en Google Scholar.
- Aquí un punto interesante, eliminando autocitas. What? Esa es una de las cosas que habría que hacer y, aunque en general es fácil, dependiendo de la fuente de información, puede ser tedioso.
- Por ejemplo, en WoS, habría que hacerlo “a mano”, aunque con alguna ayuda. Localizado el artículo, se accede a la lista de citantes, y se eliminan de la misma aquellos trabajos en los que la persona solicitante aparece como autora:
- El resultado sería este. Obviamente todo es mucho más fácil cuando se tiene el perfil normalizado. https://guiasbib.upo.es/normalizacion_firma… // [Perfiles de investigación (Guía de la BUS)]
- En #Scopus todo es mucho más fácil. Solo hay que encontrar el artículo, y “hacer magia” con el botón “View all metrics” (volveremos a él más adelante).
- En esas all metrics una de las opciones es “More metrics” y fijaos, permite hacer un análisis sin autocitas ( . Exclude self citations), directamente:
- ¿Es posible hacer esto en alguna fuente más? Sí, en Dialnet Métricas (cambiamos de ejemplo, obviamente)
- Por desgracia en Google Scholar esto no puede hacerse, tampoco en #Dimensions, sin embargo, sí que se puede hacer por un procedimiento similar a WoS en #TheLens
- Vale, ya tenemos el recuento de palotes, sin autocitas, ahora hay que darle valor y contexto, ¿cómo?
En 1er lugar, conociendo si ese núm. de palotes es normal, escaso o > a la media. Para ello se usan los indicadores de impacto normalizado (CNCI, FWCI, FCR) y los percentiles.
- Vamos con los primeros, que lo que hacen es comparar el número de citas recibidos por la aportación con el de aportaciones similares (publicadas el mismo año en revistas de la misma categoría temática).
En el caso del Category Normalised Citation Impact solo está disponible en InCites, de Clartivate, que como WoS y Scopus es de pago pero que, a diferencia de estos, no suele estar entre las suscripciones de las bibliotecas, con lo cual el acceso se complica.
Si aún así tienes acceso, sería algo así como localizarte en una búsqueda por autor, desplegar tus trabajos y ver el indicador correspondiente (salen muchos más, muy interesantes)
- Acceder a indicadores similares como el Field Weight Citation Impact o el Field Citation Ratio es mucho más sencillo. En el caso de #Scopus, la mayor parte de las bibliotecas tienen suscripción y en el de #Dimensions, la consulta de este (y otros indicadores) es gratis
- IMPORTANTE: el valor medio es 1. >1 la aportación está por encima de la media, en el ejemplo un 82% en el FCR/Dimensions. Por debajo, pues eso, un 65% en el de Scopus ¿Por qué? Hay al menos 2 explicaciones: las diferencias de cobertura y las distintas clasificaciones que aplican
- En Dialnet Métricas hay un esbozo de esta métrica, pero aún no está fina.
- Continuando con el valor relativo llegamos a los percentiles, es decir, la posición que alcanza la aportación comparada con sus iguales (fecha, categoría, tipo documental). De nuevo tenemos varias fuentes.
- Comenzaremos por WoS y algunos clásicos, los Highly Cited Papers y los Hot Papers. Bueno, en realidad esta información no solo está en WoS, sino también en Essential Science Indicators y la consulta sería algo como esto, buscando por ejemplo por autor:
Los Hot Papers son trabajos publicados en los dos últimos años pero que han recibido un número de citas en los dos últimos meses tal que los coloca en el 0.1% de los más citados en su categoría temática, En ambos casos, excelente noticia para los autores.
- En el entorno WoS hay 2 indicadores más basados en citas que se pueden usar para dar contexto. Por un lado, Citation Rates, las tablas que informan de la media de citas recibidas por los trabajos publicados, por categorías temáticas y fecha de estos (llega hasta 2023):
Y los percentiles, que otorgan una posición a los trabajos en función de las citas recibidas y su comparación con el resto:
- Este tb puede consultarse, incluso con mayor nivel de detalle, en los perfiles de autor de WoS (Publons/ResearcherID). En ellos, además de afinar mejor el percentil, también hay un mayor nivel de granularidad temático, lo cual lo convierte en una opción muy interesante.
- Más sobre percentiles: #Scopus y #Dialnet lo ponen muy muy fácil. En ambos casos dentro de la propia ficha de los trabajos, como se muestra en las imágenes (en Dialnet hay que darle a “Más indicadores”):
