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Perfiles de investigación

Características de OpenAlex

OpenAlex es una base de datos de acceso libre que recoge trabajos de investigación desde múltiples fuentes (antigua Microsoft Academic Graph, CrossRef, repositorios intitucionales...etc). Está mantenida por OurResearch, un equipo sin ánimo de lucro con larga experiencia en el desarrollo de herramientas que favorecen la ciencia abierta.

OpenAlex indexa más de 250 millones de trabajos, cubriendo huecos más desfavorecidos en bases de datos comerciales (publicaciones en lengua no inglesa, áreas como humanidades, editores de países en desarrollo). 

Estos registros se han depurado para eliminar duplicados, identificar autores e instituciones y se han enriquecido con datos adicionales, como palabras-clave, asignación de materias y ODS, citas y otros indicadores bibliométricos. 

Tiene buscadores específicos para diferentes entidades, facilitando la búsqueda de publicaciones por autores, fuentes, instituciones. Pueden usarse varios filtros que van acumulándose línea a línea, con facilidad para eliminar cada línea de filtro, modificando así el conjunto de resultados.

 

Los resultados pueden reordenarse en función de varios criterios. Cada conjunto de resultados (trabajos, autores, instituciones, fuentes) tiene opciones propias de filtrado. 

Podemos buscar perfiles personales en la dirección https://openalex.org/authors?

El perfil de autor en OPenAlex tiene un identificador alfanumérico único para cada persona, con el formato letra A seguida de números.

https://openalex.org/authors/A5060495431

OpenAlex ha usado ORCID para diferenciar perfiles con nombres similares. Recomendamos crear y mantener su perfil de Orcid, enlazándolo con el resto de perfiles. Consulte nuestra guía de Orcid para más información.  

El perfil de autoría en OpenAlex se divide en tres partes:

  • datos identificativos: nombre principal y alternativos, institución actual y anteriores, número de trabajos y citas totales.
  • trabajos más citados
  • sección de estadísticas a la derecha: publicaciones por año, porcentaje de acceso abierto, adscripción de materia (tópicos), clasificación documental.

Las obras se han clasificado con materias llamadas Tópicos (topics), que se asignan teniendo en cuenta el título de la obra, el resumen, el nombre de la fuente donde ha sido publicada y las citas recibidas. Se determina una puntuación de relevancia al asignar tópicos a una obra, de forma que, aunque haya varios tópicos, el que tenga más puntuación se considerará el primario.

Actualmente hay más 4.500 tópicos que han sido agrupados en subáreas (subfields), éstas en áreas (fields) y estas últimas en dominios, basándose en la clasificación All Science Journal Classification (ASJC) de Scopus.

Example Topic: "Artificial Intelligence in Medicine"

  • Domain: "Health Sciences"

  • Field: "Medicine"

  • Subfield: "Health Informatics"

  • Topic: "Artificial Intelligence in Medicine"

Cada tópico tiene asignadas 10 palabras-clave (keyword). Sin una obra tiene asignados tres tópicos, por ejemplo, tendrá relacionadas 30 palabras clave, que se puntúan por relevancia. Una obra tendrá como máximo 5 palabras clave, las que hayan obtenido mayor puntuación entre el conjunto de palabras clave de los tópicos relacionados con la obra.

Más información sobre el método de asignación de Topics o Keywords

Trabajos relacionados (related-works) son las obras recientes que tienen más conceptos en común con una publicación, según los cálculos del algoritmo utilizado, basado en el título del trabajo y el resumen (abstract).

Un perfil de autoría incluye el índice h (tiene h trabajos que han recibido al menos h citas) y el i10, que señala el número de trabajos que han recibido al menos 10 citas.

Pulsando en el título de cada publicación, aparece una ventana emergente a la derecha que nos muestra:

  • número de citas recibidas (cites) y el número de documentos que las emitieron (cited by). Para eliminar las autocitas, habría que descargar el listado de documentos citantes y de forma manual buscar al autor/a que que supondría la autocita.
  • FWCI (Field Weigh Citation Index) relacionado con el subárea (subfield).
  • Percentil para el año de la publicación y la misma subárea.

En este ejemplo, vemos un percentil de 80,9 para el año 2019 en el subárea Molecular Biology. Esto significa que se encuentra entre el 20% más citado de ese año en ese área.

FWCI 2,054 supone que esas 69 citas doblan la media mundial (establecida en FWCI con valor 1) para esa materia en ese año.

Para añadir el perfil OpenAlex a Prisma, puede solicitarlo a través del botón "Solicitar cambio", que estará activo una vez que se logue con su UVUS en Prisma. 

Puede escribir a bibliometria@us.es o contactar con su biblioteca para solucionar dudas o pedir ayuda si necesita corregir algún dato en OpenAlex.

También puede solicitar usted mismo la corrección enviando un comentario directamente desde su perfil de OpenAlex o bien usando este formulario.

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