capítulo 1

Transcripción

capítulo 1

UNIVERSIDAD CARLOS III DE MADRID
FACULTAD DE HUMANIDADES, DOCUMENTACIÓN Y COMUNICACIÓN
Dpto. de BIBLIOTECONOMÍA y DOCUMENTACIÓN
TRATAMIENTO AUTOMATIZADO DE DATOS BIBLIOGRÁFICOS MEDIANTE
USO DEL LENGUAJE PERL, Y DESARROLLO DE UNA INTERFAZ WEB PARA
SU ANÁLISIS BIBLIOMÉTRICO DESCRIPTIVO.
AUTOR: PREIDDY EFRAIN GARCÍA GONZÁLEZ
DIRECTOR: Dr. JOSÉ CARLOS GARCÍA ZORITA
GETAFE 2005
Contenido
Índice de figuras.............................................................................................................................. VII
Índice de tablas..................................................................................................................................XI
Índice de cuadros............................................................................................................................ XV
Índice de siglas .............................................................................................................................. XIX
1. INTRODUCCIÓN ........................................................................................................................ 1
Bibliografía................................................................................................................................. 8
2. OBJETIVOS .................................................................................................................................... 9
Objetivo General .................................................................................................................... 11
Objetivo Específico: Incorporar los registros descargados del WoS ............................. 11
Objetivo Específico: Normalizar los registros descargados ............................................ 11
Objetivo Específico: Obtener indicadores de la producción científica ......................... 12
3. MARCO TEÓRICO – CONCEPTUAL ............................................................................... 15
3. 1. Lenguajes de programación.......................................................................................... 19
3. 2. Practical Extraction and Report Language (Perl)...................................................... 21
3.2.1 Historia.............................................................................................................. 21
3.2.2 Generalidades................................................................................................... 23
3.2.3. Tipos de datos................................................................................................. 25
3.2.4. Operadores y Estructuras de Control ........................................................ 26
3.2.5. Funciones......................................................................................................... 27
3.2.6. Variables predeterminadas ............................................................................ 29
3.3. Tratamiento de datos con expresiones regulares ....................................................... 30
3.4. MySQL.............................................................................................................................. 34
3.4.2. Comandos y programas para administrar el servidor ............................... 36
3.4.3. Los datos en MySQL ..................................................................................... 36
3.4.4. Tipos de columnas soportadas por MySQL............................................... 38
3.5 Los Estudios Métricos de Información........................................................................ 41
3.6. Desktop Scientometrics / Bibliometría de Escritorio............................................... 47
Bibliografía............................................................................................................................... 53
4. METODOLOGÍA ........................................................................................................................ 57
4.1 Obtención de datos. Estrategia de Búsqueda .............................................................. 61
4.2 Carga de Datos ................................................................................................................. 63
4.3 Normalización de los datos ............................................................................................ 66
4.4. Tratamiento de las Referencias ..................................................................................... 69
4.5. Desarrollo de la Interfaz Web....................................................................................... 71
III
Contenido
4.5.1. Producción Científica..................................................................................... 71
4.5.1.1. Producción anual ........................................................................... 71
4.5.1.2. Tasa de crecimiento anual respecto a periodo base.................. 72
4.5.2. Colaboración científica .................................................................................. 73
4.5.2.1. Producción por países................................................................... 73
4.5.3. Producción institucional................................................................................ 74
4.5.3.1. Productividad por instituciones................................................... 74
4.5.4. Productividad de los autores......................................................................... 75
4.5.4.1. Productividad por autor................................................................ 75
4.5.4.2. Firmas por documentos................................................................ 76
4.5.5. Temática de la producción ............................................................................ 77
4.5.5.1. Producción por categoría temática ISI ....................................... 77
4.5.5.2. Producción por categoría temática ISI: distribución anual ..... 78
4.5.5.3. Producción por área científica ISI: distribución anual............. 79
4.5.6. Índices de coautoría ....................................................................................... 80
4.5.6.1. Índices anuales de coautoría por categorías temática ISI ........ 80
4.5.6.2. Índices anuales de coautoría por áreas científicas ISI .............. 81
4.5.7. Tipología documental .................................................................................... 82
4.5.7.1. Producción por tipo documental ................................................ 82
4.5.7.2. Producción anual por tipo documental...................................... 83
4.5.7.3. Tipología documental por títulos ................................................ 84
4.5.8. Capacidad idiomática ..................................................................................... 85
4.5.9. Revistas de publicación.................................................................................. 86
4.5.9.1. Dispersión de las publicaciones................................................... 86
4.5.9.2. Productividad anual por título de revista ................................... 88
Bibliografía............................................................................................................................... 91
5. ESTUDIO DE CASO.................................................................................................................. 93
5.1. Producción científica ...................................................................................................... 96
5.2. Colaboración Científica.................................................................................................. 97
5.2.1. Producción por países.................................................................................... 97
5.3. Producción por instituciones ........................................................................................ 99
5.3.1. Instituciones más productivas ...................................................................... 99
5.3.2. Producción por sectores institucionales....................................................100
5.4. Productividad de los autores .......................................................................................101
IV
Contenido
5.5. Temática de la producción...........................................................................................103
5.5.1. Producción por área científica ISI .............................................................103
5.5.2. Producción por categoría temática ISI: distribución anual ....................104
5.6. Índices de coautoría ...................................................................................................... 105
5.6.1. Índices anuales de coautoría por categorías científicas ISI ....................105
5.6.2 Índices anuales de coautoría por áreas científicas ISI..............................106
5.7. Tipología Documental.................................................................................................. 107
5.8 Capacidad Idiomática .................................................................................................... 108
5.9 Revistas de publicación ................................................................................................. 109
5.9.1. Productividad de las revistas....................................................................... 109
5.9.2. Productividad anual por título de revista..................................................110
5.9.3. Dispersión de las publicaciones ................................................................. 111
6. CONCLUSIONES .......................................................................................................................113
BIBLIOGRAFÍA...............................................................................................................................117
ANEXO 1...........................................................................................................................................127
ANEXO 2...........................................................................................................................................131
ANEXO 3...........................................................................................................................................137
ANEXO 4...........................................................................................................................................143
ANEXO 5...........................................................................................................................................151
ANEXO 6...........................................................................................................................................159
V
Índice de Figuras
Figura 1. Evolución de los lenguajes de programación en la década de los 60.
20
Figura 2. SITKIS.
48
Figura 3. Bibexcel.
49
Figura 4. Analyze.
51
Figura 5. Resultados por institución con Analyze.
51
Figura 6. Metodología para la recolección y tratamiento de datos.
60
Figura 7. Visión esquemática del proceso en las dos plataformas.
61
Figura 8. Instrucción para crear tabla vzla.
65
Figura 9. Instrucción para crear tabla c1.
67
Figura 10. Tabla c1.
68
Figura 11. Esquema del proceso de trabajo descrito.
69
Figura 12. Evolución Anual.
71
Figura 13. Tasa de crecimiento anual respecto al periodo base.
72
Figura 14. Producción por países.
73
Figura 15. Productividad por instituciones.
74
Figura 16. Productividad por autores.
75
Figura 17. Firmas por documentos.
76
Figura 18. Producción por categoría temática ISI.
77
Figura 19. Producción por categoría temática ISI: distribución anual.
78
Figura 20. Producción por área científica ISI: distribución anual.
79
Figura 21. Índices anuales de coautoría por categorías temáticas ISI.
80
Figura 22. Índices anuales de coautoría por áreas científicas ISI.
81
Figura 23. Producción por tipo documental.
82
Figura 24. Producción anual por tipo documental.
83
Figura 25. Tipología documental por títulos.
84
Figura 26. Capacidad idiomática.
85
Figura 27. Dispersión de las publicaciones menor a 51.
87
Figura 28. Dispersión de las publicaciones mayor a 51.
87
Figura 29. Productividad anual por título de revista.
88
Figura 30. Visión global del procedimiento final de trabajo.
89
Figura 31. Evolución anual y su tasa de variación respecto al año base.
97
Índice de Tablas
Tabla 1. Acontecimientos y nacimiento de Perl.
23
Tabla 2. Notación de los operadores lógicos.
26
Tabla 3. Notación de los operadores de comparación.
26
Tabla 4. Notación para el operador de archivo.
27
Tabla 5. Notación para las estructuras de control.
27
Tabla 6. Otros ejemplos.
31
Tabla 7. Forma abreviada.
31
Tabla 8. Carácter comodín.
31-32
Tabla 9. Parámetros de las expresiones regulares.
32
Tabla 10. Comandos que conforman el servidor MySQL.
36
Tabla 11. Estructura de la tabla vzla.
64-65
Tabla 12. Estructura de la tabla c1.
67
Tabla 13 Tasa de crecimiento anual respecto a periodo base (1990).
96
Tabla 14 Países colaboradores con una frecuencia superior a los 60 documentos.
98
Tabla 15 Producción por instituciones.
99
Tabla 16. Producción por sector institucional.
Tabla 17. Productividad de los autores.
100
101-102
Tabla 18. Producción por área científica ISI: distribución anual.
103
Tabla 19. Producción por categoría temática ISI: distribución anual.
104
Tabla 20. Índices anuales de coautoría por categoría científica ISI
105
Tabla 21. Índices anuales de coautoría por área científica ISI: distribución anual.
106
Tabla 22. Tipología documental.
107
Tabla 23. Capacidad Idiomática.
108
Tabla 24. Productividad de las Revistas.
109-110
Tabla 25. Productividad anual por título de revista: distribución anual.
110
Tabla 26. Dispersión de las publicaciones por áreas científicas ISI.
111
Índice de Cuadros
Cuadro 1. Modelo de archivo etiquetado y descargado del WoS.
62
Cuadro 2. Cabecera de archivo descargado del WoS.
63
Cuadro 3. Array con los registros separados por ER-|.
63
Cuadro 4. Bucle que identifica existencia de los campos.
64
Cuadro 5. Elimina etiquetas del WoS.
64
Cuadro 6. Etiquetado final separado por “;”.
64
Cuadro 7. Instrucción SQL para crear tabla vzla.
65
Cuadro 8. Instrucción SQL para crear tabla c1.
67
Cuadro 9. Referencias extraídas de un registro descargado del SCI.
70
Cuadro 10. Núcleo Script producción anual.
71
Cuadro 11. Núcleo Script tasa de crecimiento anual.
72
Cuadro 12. Núcleo Script producción por países.
73
Cuadro 13. Núcleo Script productividad por instituciones.
74
Cuadro 14. Núcleo Script productividad por autor.
75
Cuadro 15. Núcleo Script firmas por documentos.
76
Cuadro 16. Núcleo Script producción por categoría temática ISI.
77
Cuadro 17. Núcleo Script producción por categoría temática ISI: distribución anual.
78
Cuadro 18. Núcleo Script producción por área científica ISI: distribución anual.
79
Cuadro 19. Núcleo Script índices anuales de coautoría por categorías temáticas ISI.
80
Cuadro 20. Núcleo Script índices anuales de coautoría por áreas científicas ISI.
81
Cuadro 21. Núcleo Script producción por tipo documental.
81
Cuadro 22. Núcleo Script producción anual por tipo documental.
83
Cuadro 23. Núcleo Script tipología documental por títulos.
84
Cuadro 24. Núcleo Script capacidad idiomática.
85
Cuadro 25. Núcleo Script producción total de las publicaciones.
86
Cuadro 26. Núcleo Script productividad anual por título de revista.
88
Siglas
A&HCI
BD
CGI
CPD
FSF
GNU
GPL
ISI
IVIC
LUZ
PDVSA
PERL
SCI
SED
SITKIS
SO
SQL
SSCI
UCV
UDO
ULA
USB
VZLA
WOK
WOS
WWW
Arts & Humanities Citation Index
Base de dato
Common Gateway Interface
Centro de Procesamiento de Datos
Free Software Fundation
GNU is not Unix
General Public Licence
Institute for Scientific Information
Instituto Venezolano de Investigaciones Científicas
Universidad del Zulia
Petróleos de Venezuela S.A.
Practical Extration and Report Language
Science Citation Index
Stream Editor
Software for bibliometric data management and analysis
Sistema Operativo
Structured Query Language
Social Science Citation Index
Universidad Central de Venezuela
Universidad de Oriente
Universidad de los Andes
Universidad Simón Bolívar
Venezuela
Web of Knowledge
Web of Science
World Wide Web
Capitulo 1
INTRODUCCIÓN
Capítulo 1 Introducción
2
CAPÍTULO 1: INTRODUCCIÓN
Libre no gratuito, con estas palabras nos recibe la Web del proyecto GNU y de la Fundación
para el Software Libre. Proyecto iniciado en 1984, con el objetivo de desarrollar un sistema
operativo compatible con UNIX que fuera software libre; hay que recordar que UNIX es
software propietario al igual que Microsoft Windows y Mac OS.
Pero ¿qué es software libre? Para los desarrolladores del mencionado proyecto es un
“asunto de libertad, no de precio” (Fundación para el software libre, 1984), donde el
usuario tiene la licencia o concesión para ejecutar, copiar, estudiar, cambiar, distribuir y
mejorar el programa. Esta serie de beneficios se amparan en lo que se conoce como las
cuatro (4) “libertades”, estas son:
•
Libertad 0: emplear el programa para cualquier propósito.
•
Libertad 1: independencia para estudiar como funciona un programa y
así poder adaptarlo a sus necesidades.
•
Libertad 2: licencia para distribuir copias sin límites ni medios, no
excluye la venta del mismo.
•
Libertad 3: independencia para mejorar el programa, hacerlas publicas
de modo que otros se beneficien.
Para alcanzar lo antes mencionado, se debe en todo momento permitir el acceso al código
fuente sin ningún tipo de restricciones y por supuesto sin tener que comunicar a terceros
las modificaciones realizadas. Al ser libres, no se tiene porque pedir ni pagar permisos por
su empleo. (Fundación para el software libre, 1984)
En torno a este concepto de software libre se han generado algunas concepciones erróneas,
como que es gratis, o no se puede vender o tiene copyright. El error de confundir libre con
gratis viene del propio término en inglés que tiene las dos acepciones. No obstante libre no
significa que no pueda ser comercial (Fundación para el software libre, 1984)
Se muestra a continuación algunas de las categorías dadas al software en general por la
mencionada Fundación.
3
 Software Libre: Como ya se ha mencionado, este tipo de programas vienen con
autorización expresa para que cualquier usuario pueda hacer uso, copia o
distribución de él sin limitaciones.
 Software de dominio público: Abarca aquellos programas que no están protegidos
por copyright y que algunas copias o versiones pueden no ser libres
completamente. Algunas empresas importantes han anunciado la liberación de
algunos programas bajo esta modalidad, muchos de los cuales están patentados.
 Software protegido con copyleft: En sus términos protege al software libre y al
usuario final de que terceros, como distribuidores, agreguen restricción alguna al
programa. Esto no significa otra cosa “que cada copia del software, aun si ha sido
modificado, debe ser software libre.” Para lograrlo se basa en un conjunto
especifico de términos de distribución y que se conoce como GPL —General Public
License— (Fundación para el software libre, 1984).
 Software Semi-libre: se refiere a programas que no son libres, pero vienen con
autorización para que los usuarios puedan usarlo, copiarlo, distribuirlo y
modificarlo, todo sin fines de lucro.
 Software privativo: Contempla todos aquellos programas que no entran dentro de
la categorías de libres ni semi-libres: Su uso, distribución o modificación esta
expresamente prohibida y/o requiere autorización previa.
 Freeware: Abarca aquellos programas que se pueden copiar, redistribuir pero no
modificar. El desarrollador no aporta el código fuente.
 Shareware: Programas que vienen con autorización para su uso y redistribución,
pero quien haga copias está en la obligación de pagar una licencia. Aquí tampoco el
desarrollador aporta el código fuente.
 Software comercial: Son todos aquellos programas que se desarrollan al amparo de
una entidad, empresa y/o corporación con la finalidad del lucro. El uso, la
distribución y la copia contempla la adquisición de licencias por parte del usuario, y
de no adquirirlas incurrirán en delitos penados por la ley. No se aporta el código
fuente, y cualquier intento de conocerlo es un delito sancionado por las leyes. A
este tipo de programas también se les denominan Software Propietario. (Fundación
para el software libre, 1984)
En relación con la libre disposición de las aplicaciones informáticas hay que resaltar que
muchas de las herramientas y metodologías para el análisis y tratamiento de la información
4
que se emplean en estudios bibliométricos se apoyan en software comercial, por lo que
limita al usuario, impide conocer el código y por consiguiente se desconocen qué posibles
variables para generar los resultados se están empleado; además, auspicia una dependencia
tecnológica y casi sacra con la entidad desarrolladora.
A esto también se le debe añadir que si un determinado programa no es rentable para las
mencionadas entidades o corporaciones, éstas se reservan el derecho de seguir
desarrollándolo, pudiendo dejar de dar soporte técnico, obligando al usuario el uso de
nuevos programas, con toda la carga de aprendizaje que esto implica y sin la certeza de que
al poco tiempo no desaparezca. Si el panorama ya de por si no parece crítico hay que jugar
con las propias limitaciones de la aplicación.
En el desarrollo de este estudio se pudieron detectar algunas limitaciones y problemas en el
uso de algunos programas, tal es el caso de Procite® y Excel, ambos son aplicaciones de
extenso uso en el análisis bibliométrico. Procite®, desarrollado por Thomson ISI®, es un
programa gestor de base de datos bibliográficos que aparentemente no se seguirá
desarrollando, y a medida que se actualicen los sistemas operativos y las aplicaciones
informáticas dejará de ser compatible. La solución pasa por emplear una nueva aplicación
—Referente Manager — desarrollado por la misma empresa y posee capacidades similares,
pero con un aspecto totalmente diferente.
De igual modo hay otro tipo de limitaciones inherentes a las propias aplicaciones. Este es el
caso de Microsoft Excel® y de otras hojas de cálculo que están limitadas a 255 columnas y
65.535 filas. Cuando se superan las 10.000 filas en una hoja, esta se vuelve extremadamente
lenta en su funcionamiento, lo cual indica que han sido diseñadas para trabajar con
volúmenes pequeños de datos.
Por todo lo expuesto anteriormente en relación con el software libre y las limitaciones
expuestas del software comercial, este trabajo de investigación se apoya en el empleo y
desarrollo de herramientas amparadas en la licencia GPL para alcanzar sus objetivos y
superar tales limitaciones.
Se aborda, en primer lugar, un resumen de la evolución de los lenguajes de programación y
cómo se llega hasta el lenguaje utilizado para el desarrollo de las herramientas empleadas en
5
esta investigación. Ese lenguaje no es otro que Perl; en el apartado correspondiente al
mismo se hablará de su historia, sus características generales, los tipos de datos con que
trabaja, las estructuras que maneja, los operadores y las funciones que emplea para
controlar el comportamiento del mismo.
Una vez escrito el código de programación con Perl, al archivo resultante no se le suele
llamar programa, sino script. ¿Por qué no llamarle programa?, darle tal denominación
implica que el archivo debe ser traducido a lenguaje binario por el programador para que
así la computadora pueda procesarlo, algo que no sucede con los script escritos en Perl. Un
caso similar son los de las macros que suelen escribirse con las aplicaciones ofimáticas,
aunque tengan miles de líneas no dejan de ser un guión de trabajo estructurado de manera
tal que la aplicación lo procesa y devuelve un resultado que puede ser, o no, el esperado.
Podemos afirmar así que un script no es más que un guión estructurado de trabajo.
El potencial de Perl está en el manejo de lo que se conoce como Expresiones Regulares, y esto
no es más que formas o estructuras para crear patrones de identificación y localización de
determinados corpus en los textos o bancos de datos (FRIEDL, 1997).
Esta tesina se apoya en su uso para resolver algunos de los objetivos planteados, por lo que
se ha desarrollado un apartado para tal fin, en que se trata de explicar de una manera
sencilla qué son, cuáles son sus elementos característicos, las formas que existen de escribir
una expresión regular para poder obtener el resultado deseado, los caracteres empleados y
su uso correspondiente así como algunos ejemplos para aclarar su forma de trabajo.
Abordaremos MySQL como servidor de base de datos —amparado también en la GPL—,
se explica el porqué de su selección para el desarrollo de la presente investigación, sus
antecedentes históricos, los comandos que incorpora el servidor, la gestión de los datos en
las tablas y los tipos de columnas que soportan las tablas.
Posteriormente, se trabaja el apartado conceptual acerca de los Estudios Métricos de
Información, ámbito en el que se pretende aplicar la metodología desarrollada en el
presente trabajo.
6
La utilización de indicadores bibliométricos se emplea para medir los resultados de la
actividad investigadora en un país u organización. “La bibliometría estudia los aspectos
cuantitativos de la producción, diseminación y uso de la información registrada, a cuyo
efecto desarrolla modelos y medidas matemáticas que, a su vez, sirven para hacer
pronósticos y tomar decisiones en torno a dichos procesos.” (ARAUJO RUIZ y
ARENCIBIA JORGE, 2002). Se elaboran indicadores bibliométricos en relación a la
producción científica de Venezuela en la base de datos del ISI.
En el capítulo metodológico se aborda la estrategia de búsqueda empleada para obtener los
datos y su posterior análisis, partiendo de la metodología propuesta por García Zorita
(2000). Dicha propuesta esta diseñada para trabajar en el sistema operativo de Microsoft
Windows, y todo con miras a obtener indicadores bibliométricos. Para ajustar esta realidad
al presente estudio fue necesario migrarla al sistema operativo Linux. El proceso de
migrado no fue tan complejo gracias a que dicha metodología se encuentra bien
conceptualizada y desarrollada, no en vano ha sido empleada en tesinas, tesis doctorales y
publicaciones científicas.
Ya migrada la metodología se hace necesario la incorporación de los datos al nuevo
proceso, para ello se crea un script en Perl. Con los datos ya incorporados el siguiente
aspecto a resolver es la normalización de los mismos. Fue necesario crear un conjunto de
scripts y una base de datos en MySQL, este proceso se realizó de manera manual ya que no
se contaba con ningún banco de datos previo. Finalmente se diseñó y desarrolló una
interfaz Web que permite visualizar los datos y obtener algunos indicadores bibliométricos,
tales como: Producción Científica Anual, por Países, por Autores, Índices de Coautoría,
entre otros.
Finalmente la metodología se aplicó a la elaboración de indicadores bibliométricos
unidimensionales en relación con el estado actual de la producción científica en Venezuela
para el período comprendido entre 1990 a 2004. Este Estudio de Caso constituye el
capítulo 5 de esta tesina, al que le sigue un último capítulo de conclusiones y propuestas de
futuro. Se concluye con la incorporación de diversos anexos donde se contemplan los
datos obtenidos.
7
Bibliografía
1. Fundación para el software libre (1984). Accesible en: <http://www.gnu.org>. [Consulta:
8 - 2005].
2. ARAUJO RUIZ, J. A. y ARENCIBIA JORGE, R. (2002). Informetría, bibliometría y
cienciometría: aspectos teóricos - prácticos. ACIMED, vol. 10, nº. 4
3. FRIEDL, J. E. F. (1997). Mastering regular expressions: powerful techniques for Perl and other
tools. 1st ed Cambridge ; Sebastopol : O'Reilly. (A Nutshell handbook).
4. GARCÍA ZORITA, J. C. (2000). La actividad científica de los economistas españoles en
función del ámbito nacional o internacional de sus publicaciones: estudio comparativo basado en un
análisis bibliométrico durante el periodo 1986-1995 [Tesis Doctoral]. Getafe, Madrid:
Universidad Carlos III de Madrid.
8
Capítulo 2
OBJETIVOS
Capítulo 2. Objetivos
10
CAPÍTULO 2: OBJETIVOS
Objetivo General
La presente tesina tiene como objetivo general desarrollar un método para el
tratamiento masivo de datos, descargados de la base de datos Web of Science (WoS) y más
específicamente del Science Citation Index (SCI), referentes a la producción científica
venezolana en el periodo 1990 – 2004.
Para su consecución se hace necesario diseñar y desarrollar una serie de
herramientas, las cuales han sido agrupadas por la misión que han de cumplir. Se han
definido tres grandes objetivos específicos; a) incorporar los datos obtenidos de la descarga
de la mencionada base de datos, así como una serie de elementos que permitirán consolidar
esta fase, a una base de datos relacional (BD); b) normalizar los datos descargados del SCI y
por último; c)
obtener indicadores bibliométricos unidimensionales de la producción
científica venezolana en el periodo de estudio antes mencionado.
Objetivo Específico: Incorporar los registros descargados del WoS
•
Diseñar una BD para el ingreso de los registros descargados del WoS.
•
Desarrollar una BD para la incorporación de los registros descargados del WoS.
•
Diseñar una BD para instituciones normalizadas.
•
Desarrollar una BD para instituciones normalizadas.
•
Desarrollar un script en Perl para la incorporación de archivos de textos descargados
del WoS en la BD de registros.
Objetivo Específico: Normalizar los registros descargados
Este objetivo representa la columna vertebral del presente estudio
•
Desarrollar un script en Perl que se conecte con la BD de instituciones normalizadas
y que homologue el campo correspondiente a las instituciones en el archivo
descargado del WoS.
Objetivo Específico: Obtener indicadores de la producción científica.
11
En este apartado, todos los scripts desarrollados consultarán la BD de registros y el
resultado de dicha consulta será mostrada en un archivo de texto o en una página Web.
Limitándose a considerar sólo aquellos aspectos relacionados con la actividad
investigadora, y más específicamente con la producción científica.
•
Desarrollar un script en Perl para obtener la producción científica de los autores
firmantes de cada registro descargado.
•
Desarrollar un script en Perl para obtener el total de autores que firman un
documento, por cada registro descargado.
•
Desarrollar un script
en Perl para obtener la producción científica de las
instituciones normalizadas en Venezuela.
•
Desarrollar un script en Perl para obtener la producción científica por títulos
normalizados de revistas.
•
Desarrollar un script en Perl para obtener la producción científica por tipología
documental.
•
Desarrollar un script en Perl para obtener la producción científica por idiomas.
•
Desarrollar un script en Perl para obtener la evolución de la producción científica
por años, así como el porcentaje de incremento con respecto al año base.
•
Desarrollar un script en Perl para obtener la producción científica por categorías
temáticas.
•
Desarrollar un script en Perl para obtener la producción científica por países.
•
Desarrollar un script en Perl para obtener la evolución de la producción científica de
la tipología documental por años.
•
los idiomas por años.
•
los títulos de las publicaciones por año.
•
Desarrollar un script en Perl para obtener la evolución del promedio de autores
(Índice de coautoría) por categorías temáticas ISI en cada año estudiado.
•
Desarrollar un script en Perl para obtener la evolución de la media de autores por
áreas científicas ISI en cada año estudiado.
El cumplimiento de estos objetivos aportará una herramienta enfocada a mejorar la eficacia
en la obtención de indicadores unidimensionales, lo cual permitirá conocer un poco más
fácilmente la actividad investigadora del colectivo de un país como Venezuela.
12
Una vez establecidos los objetivos que se persiguen alcanzar en esta tesina, se expone a
continuación el marco teórico – conceptual que permita sentar los cimientos fundamentales
para la compresión de las herramientas empleadas para cumplimentar los objetivos antes
señalados.
13
Capítulo 3
MARCO TEÓRICO – CONCEPTUAL
Capítulo 3. Marco Teórico - Conceptual
16
CAPÍTULO 3: MARCO TEÓRICO – CONCEPTUAL
El imponente desarrollo que cada vez más alcanza el mundo de la computación sobrepasa
con creces los vividos por otras generaciones en sus respectivas revoluciones tecnológicas.
Sin embargo, hasta hace pocos años se necesitaban grandes computadoras para elaborar
complejos cálculos y grupos de especialistas para analizar los datos resultantes y así poder
realizar sus investigaciones, que aún siguen siendo complejos. Hoy se realizan con cualquier
computador personal en el trabajo diario y basta contar con un mínimo de requisitos
técnicos necesarios, y que en general todas ya cumplen —Memoria RAM, Disco Duro,
Procesador potente, entre otras—. Los Estudios Métricos de Información, en donde se
enmarca el desarrollo metodológico que se propone en este trabajo, como todas las áreas
del conocimiento científico no han escapado a esta realidad. Desde hace algunos años se
vienen desarrollando herramientas para el tratamiento masivo de datos. J.S. Katz y Diana
Hicks (1997) decidieron construir lo que denominaron Desktop Scientometrics ToolKit en un
computador personal. Dicha herramienta se desarrolló sobre tres componentes: a) un
sistema operativo multitarea, b) un editor de texto y c) un lenguaje de programación.
Emplearon Linux como sistema operativo, Emacs como editor de textos programable y Perl
como lenguaje de programación. Con la herramienta resultante fueron capaces de tratar
500.000 artículos descargados del ISI, lo que supuso un volumen de 600 MB de datos.
(KATZ y HICKS, 1997).
La elaboración de la mencionada herramienta fue posible gracias a que desde hacía algunos
años se estaba llevando a cabo un desarrollo de los múltiples instrumentos para el análisis
de los datos —como las hojas de cálculo—, pasando así de los grandes centros de
procesamiento, cálculo y cómputo de datos (CPD) a los computadores de escritorio
(KATZ y HICKS, 1997). Lo que aportó a la larga un “concepto” o “filosofía” de trabajo,
muy útil para los Estudios Métricos de Información.
Por todo esto en el presente capítulo, se analizarán dos grandes apartados. El primero
conceptual, donde se abordará el uso de Perl como lenguaje de programación para el
tratamiento masivo de los datos; las expresiones regulares que son la clave para desarrollar
herramientas sobre el mencionado lenguaje; y MySQL, por ser una potente herramienta
para el almacenamiento, recuperación, edición y ejecución de cálculos sobre los datos. En
segundo lugar se tratará el apartado conceptual, en relación con el análisis de los Estudios
17
Métricos de Información como método válido empleado para evaluar la producción
científica de una institución o un país. Con la obtención de indicadores o parámetros que se
emplean en la evaluación antes mencionada y que sirven para determinar entre otros
aspectos: “a) el crecimiento de cualquier campo de la ciencia, según la variación cronológica
del numero de trabajos publicados en él; b) el envejecimiento de los campos científicos,
según la ‘vida media’ de las referencias de sus publicaciones; c) la evolución cronológica de
la producción científica, según el año de publicación de los documentos; d) la
productividad de los autores o instituciones, medida por el número de sus trabajos; e) la
colaboración entre los científicos o instituciones, medida por el número de autores por
trabajos o centros de investigación que colaboran; f) el impacto o visibilidad de las
publicaciones dentro de la comunidad científica internacional, medido por el número de
citas que reciben estas por parte de trabajos posteriores; g) el análisis y evaluación de las
fuentes difusoras de los trabajos , por medio de indicadores de impacto de la fuentes; h) la
dispersión de las publicaciones científicas entre las diversas fuentes, etc.” (SANCHO, 1990)
18
3.1. Lenguajes de programación
Para conocer Perl y poder llegar a crear un script con él, es necesario abordar algunas
cuestiones previas. ¿Qué son los lenguajes de programación? Será el punto de arranque
para continuar con su evolución en el tiempo, desde el nacimiento de los mismos hasta la
actualidad.
Un lenguaje de programación es una técnica estándar de comunicación entre el hombre y la
computadora, que permite expresar las instrucciones que han de ser ejecutadas por la
misma. Instrucciones escritas que han de seguir un conjunto de reglas sintácticas y
semánticas, lo que permitirá al programador especificar de manera precisa sobre qué datos
una computadora debe operar, cómo deben ser estos almacenados, transmitidos, y qué
acciones debe tomar bajo una variada gama de circunstancias. Todo esto, a través de un
lenguaje que intenta estar relativamente próximo al lenguaje humano o natural. (LIANG ,
2004)
Una vez escrito el programa con un lenguaje de programación, este necesita ser traducido
del lenguaje natural o humano al lenguaje de máquina, este proceso se le conoce como
compilación. Una vez obtenido el programa compilado, la computadora podrá iniciar o
ejecutar el conjunto de instrucciones que estén escritas en él.
La evolución de los lenguajes de programación ha sido tal, que de unos pocos existentes en
la década de los 50, se pasó a algo más de 170 lenguajes en la década de los 60. (SAMMET,
1972). En 2005, existen sobre 2500 lenguajes de programación.(O'REILLY, 08 - 2005)
En la figura 1 se puede observar una panorámica de la evolución de los lenguajes de
programación, sus desarrollos y relaciones en la década de los 60.
19
Figura 1 Evolución de los lenguajes de programación en la década de los 60.
Fuente: (SAMMET, 1972)
Como se aprecia en la figura 1, existen conexiones entre casi todos los lenguajes
desarrollados, esto se explica porque en la medida que fue creciendo las necesidades y se
tornaban insuficientes, y como ha sucedido con los idiomas, en muchas ocasiones se sirve
de otros idiomas para enriquecer sus propios tesauros y/o cuerpos léxicos. Lo que ha
auspiciado el crecimiento y la aparición de nuevos lenguajes de programación. A día de hoy
el entramado es tan complejo y extenso que no cabe en una hoja como la figura anterior,
sin embargo se agrega en el anexo 1.
Como se mencionó en apartados anteriores, el uso del Perl para el desarrollo de
aplicaciones bibliométricas no es nuevo, y esto es debido a su gran versatilidad al momento
20
de tratar grandes bancos de datos, por eso a continuación se trata de manera breve y
sencilla este lenguaje de programación.
3.2. Practical Extraction and Report Language (Perl)
En este apartado haremos referencia al uso del programa, su historia, sus particularidades y
su estructura de trabajo. Cada ítem es examinado de manera somera y general, no se
pretende elaborar un manual de Perl puesto que son muchos los que existen y de muy
variada calidad y objetivos. Entre los que se pueden destacar: a) Schwartz y Christiansen
(1997); b) Hammond (2003); c) Wall, Schwartz y otros (1996) y d) la web de Perl:
http://perldoc.perl.org/
Perl es un lenguaje que no establece ninguna filosofía de programación en concreto. No se
puede decir que se guíe por una estructura de programación determinada, se puede
programar orientado a objetos —al más puro estilo java—, modular —al estilo C— o
estructurado —como script—; fue diseñado para extraer información desde archivos de
texto y es su punto fuerte, aspecto que la presente tesina pretende explotar. Esta es la razón
principal para su empleo, pero no la única. Otras razones son: a) el script resultante puede
ser ejecutado en cualquier sistema operativo; b) es software libre y para cualquier sistema
operativo existe una versión; c) resulta muy fácil de aprender y d) se integra perfectamente
con el Web obteniendo herramientas muy poderosas, donde el usuario final no tiene que
instalar nada para ejecutarlo, solo basta con que tenga un explorador Web y conexión a
Internet.
3.2.1 Historia
Perl es el acrónimo de Practical Extraction and Report Language —lenguaje práctico de
extracción y de informes—, fue creado por Larry Wall en 1987. Su primera orientación fue la de
desarrollar una aplicación para extraer informes periódicos sobre el funcionamiento de un
servidor de Usenet Newsgroups —news— y utilizar dichos datos para preparar nuevos
informes. Los news son un servicio de Internet que se caracterizan por el envío y recepción
de miles de correos entre sus subscriptores, los cuales se afilian para debatir, compartir e
intercambiar información de un tema en común. Lo que se origina son miles y miles de
documentos que deben ser clasificados por su tema para su posterior recuperación. En la
actualidad este tipo de servicio se emplea en los conocidos foros de discusión vía Web.
21
Con este panorama Larry Wall pensó en emplear awk pero este lenguaje en sus primeras
versiones no permitía abrir múltiples archivos a la vez. awk es un lenguaje de programación
de propósito general que fue diseñado en los laboratorios de AT&T, para procesar datos
basados en texto. El nombre awk deriva de los apellidos de los autores: Alfred V. Aho,
Peter J. Weinberger, y Brian W. Kernighan.
Perl es un lenguaje que hereda código de los múltiples comandos UNIX, como el
mencionado awk, además de sed y grep.. SED es un ‘stream editor’, es usado para la
modificación - transformación de texto desde una entrada vía archivo de texto o vía
secundaria de otro proceso que se ha ejecutado. (DOUGHERTY, 1991)
GREP es empleado para buscar en líneas de comandos y archivos, cualquier patrón que
coincida con una expresión dada. (DOUGHERTY, 1991)
Todos están desarrollados como lenguajes interpretados, es decir, la computadora convierte a
código binario (conocido como código o lenguaje máquina) el programa y lo ejecuta, no
crea ningún archivo compilado y no altera el código escrito por el programador. Por eso se
habla de scripts y no de programas, ya que este último se emplea cuando el código fuente
está en el lenguaje nativo de la máquina.
Actualmente en 2005 se esta desarrollando la versión 6. Desde sus inicios, Perl ha
evolucionado de tal manera que es posible realizar casi cualquier actividad administrativa en
cualquier sistema operativo. De hecho, algunas aplicaciones informáticas que se emplean en
el trabajo cotidiano ejecutan algún script de Perl sin saberlo.
Su mayor éxito y lo que le ha dado tanta popularidad es debido a que en la década de los
noventa, cuando un incipiente World Wide Web (WWW) irrumpía en la Internet y todo el
contenido era estático, este lenguaje se adaptó rápidamente. La aparición de los formularios
permitió a Perl lograr la tan deseada interrelación con el usuario final. Lo que hoy parece tan
elemental y sencillo como rellenar una encuesta o formulario en el Web, hace menos de 10
años era solo una de tantas posibilidades por desarrollar. Nacen así los llamados CGI —
Common Gateway Interface — que escritos en Perl permitieron conectar aplicaciones,
usuarios y bases de datos a través del Web, alcanzando así la tan ansiada convergencia en
primer lugar de los servicios de Internet y en segundo lugar de las bases de datos en una
sola interfaz. (SCHWARTZ y CHRISTIANSEN, 1997; WALL y otros, 1996)
22
En la tabla 1 se resaltan una serie de hitos, organizados cronológicamente, que tienen que
ver con el nacimiento y posterior desarrollo del lenguaje de programación Perl.
Tabla 1.
Fecha
1960
1968
1969
1972
1973
1976
1977
1978
1979
1981
1984
1985
1986
1987
1988
1989
1991
1995
2001
Acontecimientos y nacimiento de Perl
Hito histórico
- Ted Nelson “Inventa” el hypertext, como parte del Proyecto Xanadu
- Bolt Beranek y Newman (BBN), desarrollan “Interface Message Processors (IMPs)”
- Nace UNIX en el “Bell Labs”, pero no es hasta 1970 cuando Brian Kernighan sugiere el nombre
de ‘UNIX’
- Ray Tomlinson (BBN), modifica el programa de email para funcionar en redes ARPANET, se
introduce el signo ‘@’
- Nace el lenguaje de programación C en el “Bell Labs”. C es uno de los antecesores directos de Perl
- Ken Thompson introduce ‘GREP’.
La potencia de las expresiones regulares y el comando ‘ed’ (the standard editor) convergen en una
nueva utilidad, el Global REgular expression Print.
- Steven Jobs y Steven Wozniak fundan APPLE COMPUTER
- Alfred V. Aho, Peter J. Weinberger, y Brian W. Kernighan desarrollan el AWK. Otro de los
antecesores directo de Perl
- Una ‘shell’ creada por Stephen Bourne, conocida como ‘sh’, es lanzada.
sh es otro antecesor de Perl
- USENET se establece usando UUCP entre la Universidad de Duke y UNC por Tom Truscott, Jim
Ellis, y Steve Bellovin. Todos los grupos formados originalmente eran net.*
- Eric Allman desarrolla el ‘SENDMAIL’
- Aparece la RFC 801: NCTP/TCP Transition Plan, la cual incrementan el número de posibles
‘hosts’ desde 256 a más de un billón.
- Se inicia el proyecto GNU, con el desarrollo de un sistema operativo tipo UNIX. Richard
Stallman, escribe el ‘Gnu Manifesto’, dando pie al inicio del movimiento ‘OpenSource’.
- Larry Wall crea ‘rn’. Un lector de news
- Microsoft introduce Windows
- Perl 1.000 ve la luz
- Perl 2
- Perl 3
- Linus Torvalds lanza la primera versión de LINUX. Inicialmente lo había llamado Freax (free +
freak + unix). Se distribuye bajo licencia GNU Public
- Perl 4
- Perl 5.001
- Perl 5.6.1
(HISTORY.PERL.ORG, 08-2005)
3.2.2 Generalidades
A continuación se mencionan algunas características generales que hacen a este lenguaje de
programación tan particular y potente.
•
Es un lenguaje “case-sensitive”, es decir, sensible al uso de mayúsculas y minúsculas
en la escritura de las instrucciones. Esto se debe a su herencia de código de
programas UNIX, ya que en este sistema operativo es diferente un nombre escrito
con mayúsculas a uno escrito con minúsculas. Si se declara una variable escrita en
minúsculas y luego a lo largo del script se invoca escrita de otra manera o bien dará
23
un mensaje de error o si existiera declarada la variable escrita en mayúsculas
mostrará ese valor y no el valor que se espera.
•
Es un lenguaje de programación orientado a la búsqueda, extracción y preparación
de archivos de texto.
•
Sus scripts se pueden escribir con cualquier editor de textos. Como vi, Emacs, bloc de
notas, entre otros.
•
Es multiplataforma, no importa el sistema operativo en que se escriban los scripts.
Como se mencionó en párrafos anteriores existe un interprete de Perl para cada
sistema.
•
El script resultante se ejecuta desde la línea de comandos —conocido como shell— o
se puede invocar desde un servidor Web —conocido como CGI—.
•
Al momento de escribir la secuencia de instrucciones o declaraciones siempre
tienen que finalizar en punto y coma “;”, esto le dice al interprete de Perl que la
instrucción ha finalizado y que pase a ejecutar la siguiente instrucción si existiera,
sino, termina y muestra el resultado.
•
Los comentarios en todo programa o script juegan un papel muy importante porque
permiten detallar el propósito de cada instrucción, lo que facilita conocer en todo
momento qué está haciendo y si muestra un error es mucho más fácil corregirlo.
En Perl se emplea el carácter “#”, y todo lo que sigue del mencionado símbolo es
comentario y no es tomado en cuenta para la ejecución de la instrucción. Un error
frecuente al escribir los scripts es colocar el comentario seguido de la instrucción y
poner el “;” al final del comentario, lo que origina un error ya que el interprete no
localiza dónde finaliza la instrucción.
•
Compila los programas antes de ejecutarlos en la memoria, pero no altera el código
fuente ni genera nuevo código compilado. Todo se ejecuta a medida que el código
escrito es leído y almacenado en la memoria del equipo.
•
Uno de sus elementos más potentes son las expresiones regulares. Característica,
como ya se mencionó, por la que se escogió Perl para la consecución de los
objetivos planteados por esta tesina.
•
Se puede escribir una instrucción en más de una manera (WALL y otros, 1996)
Esta frase se suele acompañar del símbolo de copyright para homenajear a su
creador.
24
En la sección siguiente nos ocuparemos de una serie de aspectos técnicos que se hacen
necesario conocer para poder escribir scripts en Perl, estos son: tipos de datos, operadores,
estructuras de control, funciones y algunas variables predeterminadas.
3.2.3. Tipos de datos
Perl maneja tres tipos de datos para la creación de instrucciones en la elaboración de un
script, estos son:
a. Escalar(es):
Escalar(es) es la clase de datos más simple que Perl manipula, se representa con el
signo dólar “$”, almacena números —enteros o reales— y cadenas de textos que
pueden escribirse con comillas simples o dobles. Dependiendo del tipo que se
escoja mostrará el dato como se desee visualizar. Si se emplean comillas simples (‘’)
se le indica a Perl que muestre el contenido tal como fue escrito y si se emplean las
comillas dobles (“”) se le indica a Perl que interprete todo el contenido. Las que se
emplean más frecuentemente son las comillas dobles (“”), porque son las que
permiten entre otras cosas, insertar saltos de líneas.
b. Array:
Array los arrays o arreglos de escalares, son variables representadas con el signo de
arroba “@”, se emplean para agrupar un conjunto de variables escalares, explicadas
en el párrafo anterior. Los escalares por lo general solo pueden almacenar un dato,
por lo que en ocasiones se necesita almacenar múltiples datos en una misma
variable, si ese es el caso, emplear los arrays (SCHWARTZ y CHRISTIANSEN,
1997). Para mostrar su contenido uno a uno se emplean los bucles. Un bucle no es
más que la repetición cíclica de una instrucción. Su contenido se almacena a manera
de índice, un valor seguido del otro.
c. Hash:
Hash las variables tipo hash o arreglos asociativos se representan con el signo del
porcentual “%”. Este tipo de variable es característica de Perl y se emplea
básicamente para acceder a sus elementos a través de una clave en lugar de por
índice. Para su creación se requiere una lista de dos (2) valores, siendo el primero la
clave y el segundo el valor asociado a dicha clave. Es una ampliación del array, en la
que en vez de ubicar los elementos por posición se le ubica por una “llave”, se
obtiene así un array de parejas ordenadas que se recuperan por el primer elemento.
Son muy útiles porque permiten crear una entrada para un elemento y asociarle
todas las variables con que se pueden localizar dicho elemento. Un caso donde se
puede aplicar perfectamente es en el nombre correcto de un autor y sus múltiples
formas en que puedan aparecer escrito, así cada vez que aparezca el nombre de un
25
autor con una variación en su forma correcta se puede sustituir por el nombre con
la forma introducida como correcta. (WALL y otros, 1996)
3.2.4. Operadores y Estructuras de Control
Los operadores son símbolos que denotan un conjunto de operaciones matemáticas y
lógicas que han de realizarse sobre los datos para obtener el resultado esperado.
Entre los operadores se destacan:
a. Operadores Lógicos: Permiten relacionar dos o más expresiones condicionales y
determinar si el resultado obtenido es verdadero o falso, en la siguiente tabla se
muestra su notación y su significado.
Tabla 2. Notación de los operadores Lógicos
Notación
Explicación
|
Se emplea para evaluar expresiones regulares como el operador lógico “o”
||
Igual que la anterior, pero sobre instrucciones y no sobre las expresiones
&
Se emplea para evaluar expresiones regulares como el operador lógico “y”
&&
Igual que la anterior, pero sobre instrucciones y no sobre las expresiones
!
Ejecuta una evaluación negativa de la expresión
Elaboración propia
b.
Operadores de Comparación: permiten evaluar y comparar números y cadenas de
textos. En la siguiente tabla se muestra su notación para variables numéricas, para
variables de cadenas de textos y su significado.
Tabla 3. Notación de los operadores de comparación
Número
Igual (Equal)
==
Not igual (Not equal)
!=
Menor que (Less than)
<
Mayor que (Greater Than)
>
Menor o igual que (Less Than or equal to)
<=
Mayor o igual que (Greater Than or equal to) >=
Comparación (Comparison)
<=>
Texto
eq
ne
lt
gt
le
ge
cmp
(WALL y otros, 1996) y Elaboración Propia
c. Operadores de Cadenas: Permiten repetir cadenas empleando el operador “x” y
concatenar las cadenas con el operador “.”
d. Operador de Rango: Permite generar listas consecutivas de números o letras
empleando el operador “..”
e. Operadores de Archivo: Estos operadores se emplean para verificar en el sistema
operativo los permisos de un archivo, o su naturaleza de ejecución, entre otras. A
continuación en la tabla 4 se describe su notación y su correspondiente significado:
26
Tabla 4. Notación para el operador de archivo
Notación Significado
-r
El archivo tiene permiso de lectura.
-w
El archivo tiene permiso de escritura.
-t
El archivo es de tipo texto.
-e
El archivo existe.
-z
El archivo tiene tamaño 0.
-s
El archivo es mayor que 0.
-o
El archivo esta siendo utilizado.
-d
Indica si se trata de un directorio.
-m
Indica el número de días después de la última modificación
-b
El archivo es binario.
(SCHWARTZ y CHRISTIANSEN, 1997) y Elaboración propia
Las estructuras de control son declaraciones agrupadas en bloques de códigos con la
finalidad de efectuar la ejecución de una instrucción hasta que se cumpla una condición
dada, cuando dicha condición se cumple indica que la instrucción ha finalizado. En la tabla
que sigue a continuación se muestran las estructuras y su correspondiente notación.
Tabla 5. Notación para las estructuras de control
Notación Significado
If
Evalúa la condición si esta se cumple.
Unless
Realiza la acción contraria a la anterior.
while
Mientras la condición que la acompaña sea cierta se ejecuta el bloque de código asociado
until
Es lo contrario a la estructura anterior.
do
Las dos (2) estructuras anteriores no pueden ser empleadas para que se ejecute al menos una vez el
bloque de código y verifique la condición hasta el final, esto es precisamente lo que esta estructura
permite, ejecutar una condición al menos una vez.
for
Se emplea para construir bloques de códigos en los que en cada interacción se modifican una o
varias condiciones.
foreach Se emplea para recorrer cada elemento dentro de un Array, tratando cada elemento como una
variable escalar.
Elaboración propia
3.2.5. Funciones
Perl incorpora una serie de instrucciones y comportamientos ya programados para la
manipulación de las variables, lo que permite ahorrar al programador tiempo y esfuerzo al
momento de escribir un script, basta con solo emplear una o más funciones. A continuación
se describen algunas de las mismas que más se emplean en la programación de un script.
a) Manipulación de escalares
En múltiples ocasiones, es necesario contar con instrucciones que permitan definir el
comportamiento del script que se está escribiendo, con la finalidad de prever el
comportamiento de la misma y así poder responder ante cualquier imprevisto que pueda
surgir. A continuación mencionamos las más empleadas, que son:
27
•
chomp:
chomp Borra el último carácter si coincide con el valor de la variable por defecto $/
•
chop:
chop Borra el último carácter de la cadena en una variable
•
chr:
chr Convierte un número en su carácter ASCII
•
hex:
hex Interpreta una expresión como una cadena hexadecimal y regresa su equivalente
en valor decimal
•
index:
index Devuelve la posición de la cadena, los índices comienzan en cero (0)
•
lc:
lc Convierte los caracteres de una variable a minúsculas
•
lcfirst:
lcfirst Convierte el primer carácter de una variable a minúsculas
•
length:
length Devuelve la longitud de la cadena en una variable
•
reverse:
reverse Invierte el orden de los elementos contenidos en una variable
•
rindex:
rindex Funciona igual que index, pero devuelve la posición del último carácter
•
sprintf:
sprintf Permite ‘formatear’ una cadena para ser impresa de acuerdo a los
requerimientos del programador
•
uc:
uc Convierte todos los valores de la variable a mayúsculas
•
ucfirst:
ucfirst Convierte el primer carácter de la variable a mayúsculas
b) Funciones Numéricas
A continuación se muestran algunas de las funciones matemáticas que dispone Perl.
•
Abs:
Abs Retorna el valor absoluto de una variable
•
C os:
os Coseno
•
Exp:
Exp Exponecial
•
Hex:
Hex Transforma un número hexadecimal a decimal
•
Int:
Int Retorna el entero de un número
•
Log:
Log Logaritmo natural
•
rand:
rand Retorna un número real
•
sin:
sin Seno
•
sqrt:
sqrt Raíz cuadrada
•
srand:
srand Genera números aleatorios
28
c) Manipulación de arrays
Para los arreglos de escalares, se cuenta con una serie de funciones que permiten operar de
manera determinada sobre los datos. Algunas son:
•
pop:
pop Devuelve el ultimo elemento de un array y lo elimina
•
push:
push Añade un elemento al final del array
•
shift:
shift Retorna el primer elemento del array y lo elimina
•
splice:
splice Permite extraer un sub array y modificar el array original
•
unshift:
unshift Añade un elemento al principio del array
3.2.6. Variables predeterminadas
Perl maneja una serie de valores por defecto, que se denominan variables predeterminadas,
que permiten controlar el comportamiento del script ante algunas situaciones específicas que
se requieran por parte del programador. Estas son:
•
$_ : Almacena el contenido del último registro leído
•
$. : Almacena el número de la última línea leída
•
$/ : Separador de campo para la entrada
•
$, : Separador de campo para la salida
•
$\ : Separador de registro para la salida
•
$$ : Números de procesos que Perl está ejecutando
•
$& : Almacena el valor de la última cadena de caracteres comparadas exitosamente
•
$0 : Almacena el nombre dado al programa, el nombre del archivo
•
@ARGV : Almacena los parámetros dados al programa por línea de comando
29
3.3. Tratamiento de datos con expresiones regulares
Como se mencionó anteriormente, la potencia de Perl radica en la manipulación de los
textos a través de las expresiones regulares. En este apartado se profundiza en su
tratamiento, porque son las expresiones regulares las que permiten realizar todas las tareas
necesarias para la ya mencionada manipulación de textos, que a veces parecen tan obvias en
el trabajo cotidiano. Un ejemplo, cuando en un procesador de texto se indica que busque o
que sustituya una palabra o un patrón en concreto. Detrás de esas ‘simples’ operaciones
están las expresiones regulares. Por lo tanto son claves para desarrollar aplicaciones
potentes, flexibles y eficientes en el tratamiento de datos.
Una expresión regular es una forma de describir un conjunto o un patrón de caracteres que
se desea localizar en un texto. Para lograrlo se apoyan en una estructura muy bien definida,
en la que nos encontramos expresiones para comparar, para sustituir y para traducir.
Además cuenta con dos operadores para rastrear si una ocurrencia o un patrón dado
concuerdan con el texto evaluado. (FRIEDL, 1997)
Para poder escribir una expresión regular es necesario conocer antes los elementos en los
que se basa para devolver un resultado satisfactorio. Para indicar a un script que se comienza
a trabajar con expresiones regulares se emplean los operadores especiales, estos son:
•
=~ Permite verificar si un patrón dado aparece en la búsqueda
•
=! Es justo la negación de lo anterior, es decir, si un patrón NO aparece en la búsqueda
A continuación, la expresión a buscar se encierra entre barras (//), quedando la instrucción
de la siguiente manera:
=~ /patrón a buscar/
=! /patrón a buscar/
Una instrucción bastante sencilla es la localización de las vocales dentro de un texto.
/[aeiou]/
30
Nótese que se encierran entre corchetes, esto es para indicar que es un rango de caracteres
a localizar. Este patrón nos devolverá cualquier palabra que tenga una de las cinco letras en
minúsculas, si se quisiera localizar aquellas que incluyan las mismas pero en mayúsculas,
solo hay que añadirles las vocales en mayúsculas. En la tabla 6 se muestran algunos
patrones más.
/[aeiouAEIOU]/
Tabla 6. Otros ejemplos
Descripción
/[0123456789]/
Retorna cualquier digito
/[0-9]/
Igual que la anterior, de forma abreviada
/[a-z]/
Retorna el rango de caracteres en minúsculas
/[A-Z]/
Retorna el rango de caracteres en mayúsculas
/[a-zA-Z]/
Retorna el rango de caracteres en minúsculas y mayúsculas
/[a-zA-Z0-9]/
Retorna el rango de caracteres en minúsculas, mayúsculas y cualquier digito
(SCHWARTZ y CHRISTIANSEN, 1997)y Elaboración Propia
Existe además una forma abreviada de escribir todo lo anterior. Como se muestra en la
tabla 7
Tabla 7. Forma abreviada
Abreviación
\d (un solo caracter numérico)
\w (un solo caracter alfanumérico)
\s (un separador)
Elaboración Propia
Equivalente
/[0-9]/
/[a-zA-Z0-9]/
/[ \r\t\n\f]/
Negación
\D
\W
\S
Equivalente
/[^0-9]/
/[â-zA-Z0-9]/
/[^ \r\t\n\f]/
Hay que destacar que “el verdadero poder de las expresiones regulares radica en la
posibilidad de poder decir ‘uno o más de esto’ ó ‘los cinco primeros de aquello’”
(FRIEDL, 1997; SCHWARTZ y CHRISTIANSEN, 1997)
La siguiente tabla nos muestra los caracteres más representativos y empleados en el uso de
expresiones regulares.
Tabla 8. Carácter comodín
Carácter
Descripción
*
El patrón precedente debe
coincidir cero o más veces
+
.
coincidir una o más veces
Se emplea para localizar
Ejemplo de sintaxis
“a xxx c xxxx”
/x*/
“a xxx c”
/x+/
/a…b/
Ejemplo de Resultado
Equipará una equis seguida
de cero o más equis,
retornará ambos grupos de
equis
Nos retornará “xxxx”
Equiparará
cualquier
31
Tabla 8. Carácter comodín
Carácter
Descripción
cualquier carácter excepto un
salto de línea, de párrafo o
página
?
coincidir cero o una vez
|
Permite especificar dos o más
alternativas a localizar
^
Se emplea para especificar que el
patrón buscado este solo al
principio de la cadena de
caracteres a evaluar
$
Se emplea para especificar que el
patrón buscado este solo al final
de la cadena de caracteres a
evaluar
(FRIEDL, 1997) Elaboración Propia
Ejemplo de sintaxis
/ab?/
/agua|mar|azul/
/Âgua/
/Agua$/
Ejemplo de Resultado
secuencia de cinco caracteres
que empiecen con “a” y
terminen con “b”
La “b” puede estar o no
Retornará cualquiera de esas
tres cadenas
Si “Agua” aparece en
cualquier parte, menos al
principio de la línea, no nos
devolverá nada
Retornará las líneas que
terminen con “Agua”
En ocasiones es necesario ignorar mayúsculas y minúsculas en la evaluación de un patrón
determinado. Para ello las expresiones globales cuentan con una serie de opciones que
resumimos en la tabla 9.
Tabla 9. Parámetros que emplean las Expresiones Regulares
Opción
Descripción
g
Localiza todas las posibles ocurrencias, significa global
i
Ignora mayúsculas y minúsculas
m
Trata una cadena con múltiples líneas
s
Trata una cadena como una única línea
x
Ignora los espacios en blanco
(DOUGHERTY, 1991)
Todo lo antes descrito no solo se aplica a las búsquedas sino también a las sustituciones,
para ello solo hay que sustituir el “=~” por “s”
La expresión se construye de la siguiente manera:
s/patrón a buscar/alternativa de reemplazo/
Ejemplos
•
Si se quiere cambiar un conjunto de caracteres por otro:
“abcdef123”
s/123/456/
32
Se obtendrá:
“abcdef456”
•
Si se desea eliminar un conjunto de caracteres:
“abcdef123”
s/abc//
Quedará así:
“def123”
Existe otra alternativa para reemplazar grupos de caracteres por otros, para ello se usa el
operador conocido como de traslación y se representa “tr”
Este operador se suele emplear sobre todo para cambiar letras de mayúsculas a minúsculas
y viceversa.
A continuación se ofrecen algunos ejemplos:
•
Sustituir todas las apariciones de “a” por “d”
•
Sustituir todas las apariciones de “b” por “e”
•
Sustituir todas las apariciones de “c” por “f”
“abcdefghicba”
tr/abc/def/
Una vez ejecutado, la cadena resultante será:
“defdefghifed”
•
Sustituir minúsculas por mayúsculas
tr/a-z/A-Z/
33
3.4. MySQL
El uso y desarrollo de las bases de datos es tal, que en la actualidad casi cualquier aplicación
informática se sustenta sobre una base de datos. Estas ya sean referenciales, documentales
o relacionales, dependiendo del ámbito de trabajo como es el caso de los Estudios Métricos
de Información, suelen ser bibliográficas. Todas las transacciones económicas que se
realizan con cualquier banco, desde el uso de un simple cajero electrónico o una página
Web —consultada en el hogar o desde la propia oficina— se apoyan en el uso de una base
de datos relacional.
Ahora, más allá de la finalidad y utilización de las mismas en casi cualquier actividad se
presenta otro panorama, más complejo y difícil de lo que parece, y no es otro que la
selección del motor de base de datos adecuado. Esta situación muchas veces se resuelve a
la ligera y no se entra en consideración de evaluar lo que más conviene. En ocasiones se
opta por lo mas fácil de usar, esa decisión puede ser letal cuando se inicia el trabajo y el
motor no es capaz de gestionar toda la carga de trabajo a la que es sometido. Se ha tratado
de evitar esa situación en esta propuesta y se ha escogido MySQL. Porque “es el sistema de
gestión de bases de datos relacionales de software libre más popular del mundo. Es un
sistema de gestión de bases de datos relacionales y de código abierto” (D'ANDRADE,
2005). Su ventaja radica en que es un servidor de bases de datos. Un servidor es una:
“computadora conectada a una red que pone sus recursos a disposición del resto de los
integrantes de la red. Suele utilizarse para mantener datos centralizados o para gestionar
recursos compartidos. Internet es en último término un conjunto de servidores que
proporcionan servicios de transferencia de archivos, correo electrónico o páginas Web,
entre otros. En ocasiones se utiliza el término servidor para referirse al software que
permite que se pueda compartir la información.” (MICROSOFT CORPORATION, 2003)
Esta forma de trabajo se sustenta en lo que se conoce como Arquitectura cliente/servidor,
“arquitectura hardware y software adecuada para el proceso distribuido, en el que la
comunicación se establece de uno a varios. Un proceso es un programa en ejecución.
Proceso cliente es el que solicita un servicio. Proceso servidor es el capaz de proporcionar
un servicio. Un proceso cliente se puede comunicar con varios procesos servidores y un
servidor se puede comunicar con varios clientes. Los procesos pueden ejecutarse en la misma
34
máquina o en distintas máquinas comunicadas a través de una red. Por lo general, la parte
de la aplicación correspondiente al cliente se optimiza para la interacción con el usuario,
ejecutándose en su propia máquina, mientras que la parte correspondiente al servidor
proporciona la funcionalidad multiusuario centralizada y se ejecuta en una máquina
remota.”(MICROSOFT CORPORATION, 2003)
MySQL es una aplicación cliente / servidor típica, un servidor de base de datos al que
varios usuarios realizan consultas simultáneamente. El proceso cliente realiza una consulta
—el usuario—, el proceso servidor le envía las tablas resultantes de la consulta —el
servidor—, el proceso cliente las interpreta y muestra el resultado esperado. Lo que le
proporciona una gran flexibilidad, de hay su gran popularidad. En detrimento hay que
decir, que no es nada atractiva, si se compara con otras bases de datos relacionales
existentes en el mercado, ya que estas últimas cuentan con aplicaciones gráficas muy
icónicas e intuitivas para su manejo e implementación. A continuación se mencionan los
aspectos más relevantes en el uso de este servidor de base de datos.
MySQL es un sistema de gestión de bases de datos relacional, otorgado por la empresa
desarrolladora bajo licencia GPL / GNU. Su diseño multihilo, o lo que es lo mismo, su
capacidad para mantener varios hilos de ejecución dentro de un mismo proceso, le permite
soportar una gran carga de datos de forma muy eficiente. Entendiendo un hilo como una
forma de dividir un programa en dos o más tareas que se ejecutan de manera simultánea.
MySQL fue creada por la empresa sueca MySQL AB, que mantiene el copyright del código
fuente del servidor SQL, así como también de la marca. Aunque es software libre, MySQL
AB distribuye una versión comercial, esta no se diferencia de la versión libre más que en el
soporte técnico que se ofrece, y la posibilidad de integrar este gestor en un software
propietario, ya que de no ser así, se vulneraría la licencia GNU Public.
Este servidor de bases de datos es, probablemente, el gestor más usado en el mundo del
software libre, debido a su gran rapidez y facilidad de uso. Esta gran aceptación es debida,
en parte, a que existen infinidad de aplicaciones y otras herramientas que permiten su uso a
través de gran cantidad de lenguajes de programación, además de su fácil instalación y
configuración.
35
EL servidor MySQL surgió como un intento de conectar el gestor mSQL a las tablas
propias de MySQL AB, usando sus propias rutinas. Tras unas primeras pruebas, vieron que
mSQL no era lo bastante flexible para lo que necesitaban, por lo que tuvieron que
desarrollar nuevas funciones. Esto resultó en una interfaz SQL a su base de datos, con una
interfaz totalmente compatible a mSQL. (MYSQL AB, 2002)
3.4.2. Comandos y programas para administrar el servidor
MySQL, dispone de una serie de programas y comandos que permiten manejar el servidor de
las bases de datos que se puedan tener.
Tabla 10 Comandos que conforman el servidor MySQL
Comando
Descripción
mysqladmin cliente administrativo
mysqlcheck realiza operaciones de mantenimiento de tablas
mysqldump realiza operaciones de copias de las bases de datos
mysqlimport se emplea para importar archivos de textos
mysqlshow se emplea para visualizar de las bases de datos y las tablas
myisampack genera tablas comprimidas que sólo son de lectura
mysqlbinlog herramienta para procesar archivos ‘log’ binarios
perror
se emplea para visualizar el significado de los errores
(D'ANDRADE, 2005) Elaboración Propia
3.4.3. Los datos en MySQL
Los datos en MySQL se almacena en tablas, —al igual que cualquier otra base de datos
relacional— y las mismas están compuestas de columnas —que serian los campos— y filas
—que serian los registros—. MySQL ofrece una variedad de opciones al momento de
definir como almacenar los datos, estas opciones de almacenamiento se basan en la
definición de las tablas, atendiendo a las posibilidades de uso y acceso por parte del usuario
y el sistema. Las tablas que posee son:
a) MyISAM:
MyISAM En la actualidad es el más empleado en el desarrollo de las bases de datos
sobre MySQL. Ofrece grandes rendimientos generales, pero no es el mejor en todas las
características. Cuando se crea una base de datos, el programa genera una carpeta con el
nombre que se le proporcione para la base de datos, y a partir de hay todas las tablas que se
creen serán almacenadas en esa carpeta. Cada Tabla MyISAM se compone de tres (3)
archivos y con el nombre de la tabla dado y con las siguientes extensiones: a) frm: Contiene
36
la definición de la tabla y de las columnas; b) MYD: Almacena la data de la tabla y c)MYI:
Contiene los índices de la tabla. (D'ANDRADE, 2005)
Las características más resaltantes de este motor es el empleo como máximo de: 64 índices;
16 columnas por índice; 1024 bytes de longitud para la clave; los tipos de datos BLOB y
TEXT, se pueden indexar; las columnas con índices admiten nulos y solo una columna
autoincremental. (MYSQL AB, 2002)
Se emplean tres (3) tipos de formatos para almacenar la data
•
•
•
FIXED Fijo
DYNAMIC – Dinámico
COMPRESSED - Comprimido
b) MERGE:
MERGE Se compone de una colección de tablas MyISAM, de idéntica estructura,
tanto en datos de columnas como de los índices. Cada tabla MERGE se almacena en el
disco duro con un archivo .frm y otro .MRG, que contiene la lista de los nombres de los
archivos MyISAM. Su potencia radica en que una consulta sobre este tipo de tabla en
realidad consulta a todas las tabla MyISAM que forman el conjunto. (D'ANDRADE, 2005)
Las ventajas más resaltantes que ofrecen son:
•
Representan un mecanismo ideal para dividir grandes bancos de datos, lo que
permite trabajarlos como una unidad, y por ende obtener grandes rendimientos en
los tiempos de búsquedas.
•
No tiene limites de espacio de las tablas MyISAM
•
Facilitan la administración de conjuntos de archivos del mismo tipo convertidos a
tablas MyISAM
Entre las desventajas encontramos:
•
Se vuelven las consultas muy lentas cuando se trata de acceder a la data por claves
•
Si se esta realizando una acción sobre este tipo de tablas no permite que se puedan
realizar cualquier otro tipo de sentencia sobre el resto del conjunto
c) InnoDB:
InnoDB “El motor de almacenamiento InnoDB soporta el uso transaccional, posee
capacidad para confirmar (commit) y retroceder (rollback) transacciones y
las
funcionalidades de recuperación que lo hacen un motor fiable y seguro”(D'ANDRADE,
2005)
37
La ventaja de este motor de almacenamiento radica en su capacidad transaccional y de sus
herramientas de auto recuperación, además del soporte de claves foráneas y la integridad
referencial, lo que permite actualizar y eliminar los datos en cascada. Realiza el
almacenamiento físico de los datos totalmente diferente a los anteriores, las tablas y los
índices se almacenan en un espacio de tablas que pude estar compuesto por varios archivos
y sin las limitaciones de tamaño. (D'ANDRADE, 2005)
3.4.4. Tipos de columnas soportadas por MySQL
Soporta diferentes tipos de datos para las columnas de las tablas. Una tabla puede contener
columnas con distintos tipos de datos, pero una columna solo puede contener un tipo de
datos. Si una columna se define de manera que contenga un tipo de dato numérico, solo
podrá contener ese tipo de datos (D'ANDRADE, 2005). Existen tres grupos principales de
tipos de datos, que son:
a) Tipos de Columnas Numéricas
Los tipos numéricos solo permiten almacenar números, estos pueden tener diversos
formatos que son:
•
SMALLINT:
SMALLINT Se emplea para almacenar un entero de 2 bytes. Abarca un rango de
–32768 a 32767, y sin negativo desde 0 hasta 65535
•
MEDIUMINT:
MEDIUMINT Se emplea para almacenar un entero de 3 bytes. Abarca un rango
de –8388608 a 8388607, y sin negativo desde 0 hasta 16777215
•
INT:
INT Se emplea para almacenar un entero de 4 bytes. Abarca un rango de –
2147483648 a 2147483647, y sin negativo desde 0 hasta 4294967295
•
BIGINT:
BIGINT Se emplea para almacenar un entero de 8 bytes. Abarca un rango de –
9223372036854775808 a 9223372036854775807, y sin negativo desde 0 hasta
18446744073709551615
•
FLOAT:
FLOAT Se emplea para almacenar un número de coma flotante de 4 bytes.
Abarca un rango desde -3.402823466E+38 hasta -1.175494351E-38, y sin negativo
desde 0 y 1.175494351E-38 hasta 3.402823466E+38.
•
DOUBLE:
DOUBLE Se emplea para almacenar un número mediano de coma flotante de 8
bytes.
b) Tipos de Columnas Caracteres y cadena de caracteres
38
•
CHAR:
CHAR Se emplea para almacenar cualquier tipo de dato. Abarca un rango de 0 a
255 caracteres. Su longitud es fija y se determina al momento de la creación del
campo, esto tiene el inconveniente de que si el campo es creado para 5 caracteres e
introducimos un dato de por ejemplo tres (3) caracteres, al momento de guardar la
data le añade los espacios necesarios para completar el tamaño fijado en el campo,
en este caso dos (2) espacio para completar los cinco (5) caracteres.
•
VARCHAR:
VARCHAR Es igual al anterior, pero su diferencia radica en como gestiona la
data al momento de guardarla, el tipo CHAR completa con espacios en blanco la
cantidad de caracteres que falten para copar la cuota asignada, este no, agrega un
numero al final con la cantidad de caracteres almacenados, lo que lo hace mucho
más eficiente al momento de guardar y buscar el dato, además, del ahorro de
espacio físico en disco que esto representa.
•
BLOB:
BLOB La data se almacena como un objeto binario. Posee un máximo de 65535
(2^16 –1) caracteres. Se distinguen mayúsculas y minúsculas, en el ordenamiento las
mayúsculas son menores que cualquier minúsculas.
•
TYNIBLOB:
TYNIBLOB Posee un máximo de 255 (2^8 –1) caracteres.
•
MEDIUMBLOB:
MEDIUMBLOB 167772152 (2^24 –1) caracteres.
•
LONGBLOB:
LONGBLOB 4294967295 (2^32 - 1) caracteres.
•
TEXT:
TEXT Se le considera un campo VARCHAR con mayor capacidad, en el que no
se eliminan los espacios finales y tampoco se le pueden definir valores por ‘defecto’.
Es el tipo ideal para almacenar textos completos, paginas web, entre otros.
•
TINYTEXT:
TINYTEXT 255 (2^8 –1) caracteres.
•
MEDIUMTEXT:
MEDIUMTEXT 167772152 (2^24 –1) caracteres.
•
LONGTEXT:
LONGTEXT 4294967295 (2^32 - 1) caracteres.
•
ENUM:
ENUM Permite definir listas de enumeración en la propia definición del campo,
almacena 65535 valores como máximo. Para comprender un poco mejor este tipo
de campo, veamos un ejemplo:
CREATE TABLE personas (sexo ENUM(M, F),talla
ENUM (‘S’,’M’,’L’,’XL’,’XXL’));
c) Tipos de Columnas Fecha y Hora
39
•
DATE: Se emplea para almacenar fechas sin hora. Abarca un rango de 1000-01-01
hasta 9999-12-31. Siguiendo el formato año, mes y día (aaaa-mm-dd).
•
DATETIME: Almacena fecha y hora. El formato predefinido es año, mes, día y
hora (aaaa,mm,dd hh:mm:ss). Abarca el rango 1000-01-01 00:00:00' a '9999-12-31
23:59:59'.
•
TIME: Se emplea para almacenar la hora. Abarca un rango de –838:59:59 a
+838:59:59, es decir, 35 días en cuenta positiva y 35 días en cuenta negativa.
•
YEAR: Almacena el año en formato ‘aaaa’, es un campo de 1 byte.
d) Otros atributos de las columnas
•
AUTO_INCREMENT
•
BINARY
•
DEFAULT
•
NOT NULL
•
NULL
•
PRIMARY KEY
•
UNIQUE
•
UNSIGNE
•
ZEROFILL
•
REFERENCES
Para poder crear bases de datos, tablas e índices el sistema se apoya en el lenguaje SQL.
A continuación unos ejemplos.
CREATE DATABASE nombre_de_la_base;
CREATE TABLE nombre_de_la_tabla (campoID CHAR(10) NOT NULL PRIMARY
KEY) Type= InnoDB;
40
3.5 Los Estudios Métricos de Información
En el proceso de investigación científica y tecnológica se hace necesario su evaluación para
valorar si los objetivos trazados fueron cumplidos, así como para interpretar sus resultados
y determinar que factores contribuyeron o no al éxito. En tal sentido, estas evaluaciones
tienen un cometido significativo para construir en las naciones el potencial científico y
tecnológico, ya que permiten: a) “Medir la efectividad de las investigaciones para cumplir
con las metas sociales y económicas, y; b) Desarrollar infraestructuras adecuadas e
identificar programas que entrenen a las futuras generaciones de investigadores.”
(SPINAK, 1996)
Este proceso no debe ser visto ni interpretado fuera de su contexto social en la que esta
desarrollada, ya que las mismas deben ser perceptivas a su marco conceptual, social,
económico e histórico de la sociedad donde actúan. Lo que conlleva “que la ciencia no
puede ser medida en una escala absoluta sino en relación con las expectativas que la
sociedad en la cual se desarrolla ha puesto en ella.” (SPINAK, 1996)
El proceso de evaluación debe ser entendido, no como una simple recopilación de datos o
indicadores científicos, sino como un intento de responder a la pregunta de por qué los
hechos ocurren de una determinada manera, y ésta es una de las razones por las que la
evaluación es un componente importante para la formulación acertada de una política
científica. (SPINAK, 1996)
Los objetivos de la evaluación son:
•
“La medición de los resultados con respecto a: I) cuán exitosos han sido en lograr
los objetivos y cuál es el valor de éstos; II) que factores fueron instrumentales en
promover o impedir el logro de dichos objetivos; III) que cambios son necesarios
para mejorar los logros futuros.” (SPINAK, 1996)
•
Medir la actividad de los actores de la investigación, es decir, los investigadores
(individuos, equipos, laboratorios)
•
“Los operadores de la investigación: ya se trate de programas, de organismos
públicos o de divisiones de empresas, estos tienen como misión crear un entorno
favorable para los actores de la investigación y orientar sus actividades hacia los
objetivos prioritarios.”(CALLON y otros, 1995)
41
•
Y por último medir los sistemas de investigación, “cuya talla y cuya naturaleza
pueden variar, pero que tienen en común el poner en relación una gran diversidad
de actores y de operadores, sin que exista por ello estructuras de organización que
aseguren su integración: se puede hablar así de un sistema regional o nacional de
investigación, pero también de una disciplina científica o de un campo tecnológico
considerados en toda su extensión internacional.”(CALLON y otros, 1995)
Para otros autores, la evaluación (assessment) es el concepto general que incluye tres
procesos: I) evaluación ex-ante (appraisal); II) proceso (monitoring) y; III) ex-post (evaluation).
La evaluación ex-ante, permite una aproximación a los aspectos económicos, sociales,
científicos y tecnológicos, programas, proyectos e instituciones. La evaluación ex-post es
la que se realiza a los procesos de investigación ya finalizados y posibilita la discusión de los
resultados científicos y tecnológicos, además de los económicos y sociales. La evaluación de
procesos permite informar sobre el desarrollo y la implementación de los proyectos, suele
realizarse por comités de expertos y puede resultar importante para la toma de decisiones
sobre las asignaciones en los recursos de investigación. (SUÁREZ BALSEIRO, 2004)
(BELLAVISTA y otros, 1997)
La evaluación de la actividad investigadora se enfrenta a una serie de interrogantes y para
dar respuestas a las mismas se hace necesario adoptar métodos que permitan dar las
respuestas adecuadas. Muchos son los métodos existentes y tres sus niveles de análisis:
micro, meso y macro. “Tradicionalmente en la literatura relacionada con la evaluación e
impacto de la investigación y de la actividad científica se ha subdivido la metodología
empleada en dos grandes grupos: una que mide aspectos cualitativos de la investigación
científica, y otra con intereses centrados en los aspectos cuantitativos.” (GARCÍA
ZORITA, 2000)
La evaluación que se basa en el aspecto cualitativo, trata de medir la calidad de lo
producido en diferentes aspectos y uno de los métodos empleados con mayor tradición son
las conocidas opiniones de expertos — juicios de expertos, peer review—, los cuales no
son objeto de estudio de esta tesina.
Así, este tipo de evaluación se ve complementada con las herramientas que proporcionan
los aspectos cuantitativos y que tienen en los Estudios Métricos de Información la
metodología necesaria para su amplio desarrollo. Entendiendo el concepto de Estudios
42
Métricos de Información como término genérico que agrupa a las diversas especialidades
métricas
de
la
información
—Bibliometría,
Bibliotecometría,
Informetría
y
Archivometría— (GORBEA PORTAL, 2003). Sin embargo, es la bibliometría la disciplina
que en el ámbito de los aspectos cuantitativos ha desarrollado la metodología que es
utilizada por el resto de estudios métricos, de los que la separan solo los objetivos sobre los
que dicha metodología se aplica (SANZ CASADO, 2000).
En tal sentido, se considera la definición propuesta por (SANZ CASADO, 2000) la más
idónea para la bibliometría, ya que la considera como: “la disciplina que trata de medir la
actividad científica y social y predecir su tendencia, a través del estudio y análisis de la
literatura recogida en cualquier tipo de soporte”.
Aunque no es objeto de esta tesina desarrollar la evolución histórica de la bibliometría, cabe
destacar algunos hitos en la misma. Según Méndez, el primer trabajo propiamente
bibliométrico se debe a Alphonse de Candolle en su Historie des sciences et des savants depuis deux
siècles, publicada en 1885 —fue el primero en aplicar métodos matemáticos a una serie de
factores estandar relacionados con el desarrollo científico de catorce países europeos y de
los EEUU— y Zbikowska-Migón encuentra un antecedente aún más temprano en los
estudios de Karl Heinrich Frömmichen (1736-1783) y Adrian Balbi (1782-1848) relacionados
con la publicación de libros en Alemania (MÉNDEZ, 1986; ZBIKOWSKA-MIGÓN,
2001)
El trabajo realizado por Cole y Eales (1917), en el que se describen la literatura científica en
el campo de la anatomía comparada; el estudio de Hulme (1923), quien explora las
relaciones existentes entre las publicaciones científicas y las actividades economicas,
políticas, y el crecimiento de las sociedades modernas, así como los trabajos de Lotka
dedicados a determinar las regularidades de la productividad de los científicos, con el fin de
conocer cómo era su contribución al progreso de la ciencia. (SUÁREZ BALSEIRO,
2004). Derek John De Solla Price (1922-1983) formula en los años 60 la ley del crecimiento
exponencial de la ciencia.
Otro hecho a destacar lo constituye la aportación que hizo Bradford, con su observación
de que en un número pequeño de revistas se producía una elevada concentración de
artículos científicos sobre un tema determinado. Para concluir, hay que hablar de Eugene
43
Garfield que desarrolló el concepto de factor de impacto como medida de la influencia o
visibilidad de las revistas científicas (GARFIELD, 1955) Sus investigaciones le llevaron a la
creación del Institute for Scientific Information (ISI), y los ya conocidos índices de citación de las
ciencias: Science Citation Index (SCI); Social Science Citation Index (SSCI); y Arts & Humanities
Citation Index (A&HCI). Estos índices constituyen fuentes indispensables en la práctica
bibliométrica actual, y su empleo no esta exento de polémica.
La bibliometría ofrece así una gran cantidad de indicadores. Para Martin (1996), los
primeros usos dados persiguieron dos objetivos: a) como una herramienta para la búsqueda
de información científica en las bibliotecas; y b) en los estudios históricos o sociológicos de
las ciencia. Sanz Casado (1997) señala que los mismos se han generalizado de tal modo que
se pueden aplicar tanto a los documentos publicados por los investigadores, como a su
empleo en los recursos documentales en las unidades de información para evaluar el uso
que hace de su colección.
Cabe entonces preguntarse ¿qué son los indicadores bibliométricos?. Muchos son los que
han definido este término, no obstante se resaltan las definiciones de: Sancho (1990) quien
lo ve como los “parámetros utilizados en el proceso evaluativo de cualquier actividad”.
Gómez Caridad y Bordóns Gangas (1996) señalan que son “datos estadísticos deducidos de
las publicaciones científicas”. Por último señalamos la definición aportada por Spinak
(1996), para él son: “medidas que proveen información sobre los resultados de la actividad
científica de una institución, país o región del mundo”.
En este sentido el profesor Sanz Casado y su grupo de investigación ha propuesto una
terminología de indicadores basados en técnicas estadísticas, los cuales clasifican en
indicadores unidimensionales e indicadores multidimensionales.
Los indicadores unidimensionales, “cuando estudian una sola característica de los
documentos, sin tener en cuenta ningún tipo de vinculo común que pueda existir entre
ellos” (SANZ CASADO, 2000).
Los indicadores multidimensionales, “cuando permiten tener en cuenta de forma
simultánea las distintas variables o las múltiples interrelaciones que pueden ser observadas
44
en los documentos, o en los hábitos de investigación de los autores” (SANZ CASADO,
2000).
La aplicación de los indicadores unidimensionales en estudios bibliométricos son los que
gozan de una mayor antigüedad, ya que fueron los primeros que se desarrollaron y
aplicaron en las tareas de la evaluación de la actividad científica. Describiremos aquellos
que empleados en el estudio de caso que se propone como aplicación a la metodología
desarrollada en esta tesina.
Los indicadores de producción científica, muestran uno de los aspectos más importantes en
la actividad científica, ya que permite medir el crecimiento experimentado por un área, país,
institución o un grupo de investigación en el tiempo. No obstante, si bien la publicación del
artículo en una revista es el producto final de la actividad de investigación orientada a la
producción de conocimientos científicos, se considera que dicho fenómeno no ocurre de
igual manera en todas las áreas de investigación (LÓPEZ PIÑERO y TERRADA, 1992a).
Lo más relevante de este indicador tiene que ver con la forma que toma la distribución del
número de documentos cuando este abarca un periodo de tiempo suficientemente amplio.
Otro aspecto interesante, desde el punto de vista de la producción científica y su
evaluación, lo constituyen la colaboración científica y los indicadores ligados a ella. Se
puede distinguir entre la colaboración que se establece con los autores y la que se establece
con las instituciones (GARCÍA ZORITA, 2000).
En relación con la colaboración entre autores, el indicador más sencillo de calcular es el
denominado como tasa de documentos coautorados (BELLAVISTA y otros, 1997) que es la
proporción de documentos firmados por más de un autor. Sin embargo, el índice más
empleado es el número medio de firmas por trabajo o índice de coautoría. Para Sanz Casado
(2000) “la colaboración entre investigadores tiene un efecto positivo sobre la producción
científica, tanto cuantitativa como cualitativamente, en especial cuando ésta se lleva a cabo
con investigadores y grupos del más alto nivel”. Por lo tanto este índice para un área
temática, un país o un agregado institucional, puede ser considerado como un indicador de
calidad (LAWANI, 1986).
45
“Un indicador equivalente al de coautoría es el número de instituciones por documento, que
proporciona información sobre la colaboración entre instituciones; sin embargo, entre los
indicadores unidimensionales cobra mayor relevancia las denominadas tasas de colaboración
nacional e internacional, que miden en el primer caso, la proporción de documentos que son
elaborados por autores pertenecientes a dos o más instituciones nacionales. Y en el
segundo, la proporción de documentos en los que entre las instituciones firmantes al
menos una de ellas es internacional” (GARCÍA ZORITA, 2000).
El estudio de las temáticas de publicación “permite determinar los campos científicos que
conforman una disciplina, así como aquellos otros que están relacionados con ella,
pudiendo de este modo conocer el grado de interdisciplinaridad existente en la
investigación (SANZ CASADO, 2000).
En cuanto a la tipología documental, este indicador permite conocer el tipo de documento
que emplean frecuentemente los autores para difundir sus resultados de investigación. Los
tipos básicos de documentos se reducen a publicaciones periódicas —artículos de revista,
notas, revisiones, entre otras—, publicaciones no periódicas —libros y monografías— y las
de circulación limitada —literatura gris—(LÓPEZ PIÑERO y TERRADA, 1992b).
46
3.6. Desktop Scientometrics / Bibliometría de Escritorio
En apartados anteriores se comentó muy brevemente sobre este tema, es por eso que a
continuación dedicaremos unas lineas a discernir un poco más sobre este “concepto” o
“filosofía” de trabajo, muy útil para el estudio métrico de la información.
En 1997, J.S. Katz y Diana Hicks publicaron en la revista Scientometrics un articulo que
titularon: Desktop Scientometrics (DS). Señalando, que desde hace algunos años se estaba
produciendo un desarrollo de las múltiples herramientas para el análisis de los datos,
pasando así de los grandes data center’s a los computadores personales. (KATZ y HICKS,
1997)
Posteriormente García Zorita (2000) interpreta el término como bibliometría de escritorio,
“en el sentido de disponer encima de la mesa de los investigadores un conjunto de
herramientas de las denominadas de microinformática personal, perfectamente capaces de
ser susceptibles de uso en el campo de la investigación bibliométrica y por extensión en el
de los Estudios Métricos de Información”
El trabajo más destacable orientado en este sentido es el de Wouters (1999), quien elabora
un conjunto de script escritos en Perl que le permiten obtener una serie de indicadores a
partir del análisis de la producción científica recogida en la revista Scientometrics, los datos
fueron descargados desde el SCISEARCH/DIALOG. Para proceder al análisis de los
datos contó con un computador personal —Pentium 133MHz, 64MB de memoria RAM—
con el núcleo de Linux 2.3.30 sobre la versión de Red Hat 4.2 y X-Windows como interfaz
gráfica. Se ha de señalar que el desarrollo propuesto por Wouters no se sustentó en la
incorporación de los datos a un servidor de base de datos — como si se hará en esta
tesina—, sino que los trató directamente desde el archivo producto de la descarga del
SCISEARCH, y todos los análisis resultantes fueron almacenados en archivos de textos
planos. Los guardó en texto plano para poder representarlos gráficamente con otro
software que no expone en su estudio.
En la actualidad existen algunos programas que permiten obtener algunos indicadores
bibliométricos a partir de un archivo producto de una descarga del WoS, no obstante se
encuentran en primer lugar desarrollados para el ámbito anglosajón; en segundo lugar
47
funcionan bajo Microsoft Windows y en tercer lugar son cajas negras que se desconocen
como procesan los datos, obteniéndose a veces unos resultados dudosos.
Teniendo en cuenta los aspectos o limitaciones antes descritas con este tipo de
herramientas que existen en la actualidad, se pueden destacar:
a) Sitkis : So ftware for Bibliometric Data Management and Analysis,
Analysis
desarrollado por Henri Schildt en la Helsinki University of Technology, Institute of Strategy and
International Business, Department of Industrial and Engineering Management. En la figura 2 se
muestra la pantalla principal del programa.
Figura 2. SITKIS
Captura de pantalla
Sitkis está escrito con el lenguaje de programación JAVA desarrollado por SUN
Microsystem, en la actualidad existe una versión de JAVA para cualquier plataforma. Lo
que no significa que sea libre.
La herramienta cuenta con un menú de opciones que permiten realizar cálculos de los
registros descargados desde el WoS, entre los que se destacan: a) la productividad por
autores, instituciones, países y fecha; y b) análisis de redes.
Todos los resultados son exportados en archivos de texto plano, la herramienta no cuenta
con ninguna opción para visualizar directamente el mismo. Aunque en el menú —figura
2— se aprecia una opción llamada Draw, se encuentra desactivada. Quizás versiones
futuras la incluyan. El formato de salida está diseñado para ser usado sin problemas con
48
Microsoft Excel, o también con un programa de análisis de redes sociales llamado
UCINET, que sus primeras versiones eran libres, ahora se distribuye bajo licencia.
Cuando se realiza la importación de los datos, siempre referidas a resultados de búsquedas
del WoS, estos se almacenan en una base de datos diseñada en Microsoft Access. Así que si
el usuario final no dispone de este programa deberá comprarlo e instalarlo antes de poder
usar Sitkis.
Al importar directamente de archivos descargados del WoS, el usuario final se encontrará
con problemas por la falta de homologación de los datos ISI, y puede generar resultados
distorsionados. Se ha de señalar que aunque no es una deficiencia del programa si un
elemento a tener en cuenta.
b) Bibexcel : A toolbox for bibliometricians,
bibliometricians desarrollado por Olle Persson en la
Universidad Umeá, la orientación principal de este programa es generar archivos de texto que
puedan ser empleados posteriormente con Microsoft Excel. Su nombre deriva de
Bibliografía + Excel. En la figura 3 se ofrece una captura de pantalla
Figura 3. Bibexcel
Captura de pantalla
49
Es una herramienta muy completa, y aunque está desarrollada para trabajar con archivos
ISI, se puede ajustar para que analice datos provenientes de otras fuentes. Esto es posible si
se le indica el nombre de la etiqueta o la marca que tenga el campo que se desea analizar.
Está limitado en el tamaño de los archivos, de modo que no funciona con archivos que
sobrepasen los 500.000Kb —490Mb aproximadamente—, lo cual ofrece un margen baste
amplio de trabajo.
Es lo que se podría llamar caja negra, donde por un lado se meten los datos y por otro
salen los resultados, se desconoce en que lenguaje ha sido escrito y que variables emplea
para ajustar los datos al momento de los análisis.
A diferencia del anterior programa descrito, este no se apoya en ninguna base de datos para
la importación de los datos; cuando se desea realizar un conteo se le indica el archivo
fuente y el programa genera un archivo de texto nuevo con el resultado. No posee interfaz
para visualizar los resultados, hay que emplear otros programas para tal fin.
Ambos programas emplean archivos descargados de los índices del ISI para su
funcionamiento. De hay la necesidad de poder desarrollar una herramienta propia que no
solo permita trabajar con archivos ISI sino de cualquier base de datos existente y sobre la
que el investigador pueda ejercer su control.
Paralelo a las dos aplicaciones antes descritas el propio WoS incorpora desde hace pocos
años una herramienta llamada “Analyze” para la obtención de algunos indicadores en
relación con: Autores, Países, Tipos Documentales, Instituciones, Idiomas, Años de
publicación, Títulos de las Publicaciones y Categorías Temáticas ISI.
Para poder emplearlo se debe realizar una búsqueda en cualquiera de los tres índices: SCI,
SSCI y A&HCI. Una vez obtenidos los resultados, se muestra un icono llamado “Analyze”,
que nos lleva a su pantalla principal, donde se puede elegir en qué campo se quiere realizar
el conteo, cuántos registros analizar —como máximo 2000—, cuántos registros mostrar
por pantalla y en que orden se desean visualizar los datos. En la siguiente figura se muestra
la mencionada interfaz.
50
Figura 4. Analyze
Captura de pantalla, WoS, Analyze
Una vez seleccionado el campo que se desee analizar, se despliegan los resultados en la
parte inferior, manteniendo en todo momento el encabezado mostrado en la figura
anterior. Los datos obtenidos provienen directamente de la base de datos del ISI, que en
algunos de sus campos los contenidos no están normalizados, como es el caso de autor e
institución. Como se muestra en relación con nuestro caso de estudio: Venezuela, en la
siguiente figura.
Figura 5. Resultados por institución con Analyze
Captura de pantalla, WoS, Analyze
51
Por ejemplo, las instituciones señaladas con las flechas continúas, es el Instituto
Venezolano de Investigaciones Científicas, más conocido como IVIC. Las instituciones
señaladas con las flechas discontinuas es la Universidad del Zulia, más conocida como
LUZ. Se muestran una gran variedad de nombres, referidas a la misma institución pero con
producciones diferentes. Lo que confiere a está herramienta un mero carácter orientador y
no resultando válida para otro fines.
La herramienta Analyze, está muy bien para realizar conteos globales sobre datos que no
puedan presenten discrepancia. Para realizar otro tipo de análisis, y que estos sean
realmente fiables, un paso previo necesario e imprescindible debe ser normalizar los datos,
provengan de la fuente de datos que sea. Por eso nos hemos propuesto llevar a cabo una
metodología que permita en todo momento controlar el estado de los datos, las variables
necesarias para efectuar los análisis y que a su vez se pueda obtener en tiempo real los
resultados. Así, si se cambia algún elemento de los datos, estos se puedan actualizar
inmediatamente sin necesidad de reconstruir todo el proceso necesario para obtener de
nuevo los resultados.
En el capítulo que sigue se describe la metodología propuesta para obtener de una manera
rápida y eficaz indicadores bibliométricos.
52
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55
Capítulo 4
METODOLOGÍA
Capítulo 4: Metodología
58
CAPÍTULO 4: METODOLOGÍA
En este capitulo se pretende introducir los procesos metodológicos, así como los flujos de
trabajo esquematizados, para la consecución de los objetivos planteados en esta tesina.
En investigaciones anteriores se han planteado y resuelto técnicas para el análisis de los
datos con el fin de realizar estudios Bibliométricos, aunque “en la mayoría de los estudios
esta cuestión metodológica se reduce a explicitar las fuentes de datos que se han empleado,
revelando en muy pocos casos –o de manera muy somera- las estrategias de búsquedas
llevadas a cabo para la obtención de la masa de datos; en menos ocasiones aún se menciona
el método empleado para su tratamiento.”(GARCÍA ZORITA, 2000), p. 90
Siguiendo la premisa del método científico, todo resultado debe ser verificable y por
consiguiente falible. Es por eso que los aspectos metodológicos en la investigación
científica deben de ser aportados en su totalidad. Como sabemos esto no siempre ocurre.
La complejidad en el tratamiento de los datos, el volumen de los mismos, los recursos
económicos y humanos, así como el tecnológico se emplean como premisas para no
describir detalladamente el proceso científico empleado.
Las llamadas en su momento nuevas tecnologías, hoy ya no tan nuevas, están y seguirán
cambiando por un largo tiempo la forma en que se viene trabajando. Esta transformación
constante está en todo los aspectos de nuestras vidas y nuestros trabajos, muchos sectores
de investigación que emplearon en sus momentos grandes recursos para lograr obtener
resultados a sus investigaciones ven ahora cómo lo pueden resolver con herramientas
desarrolladas a medida y que en ocasiones caben en la palma de la mano. Es esta nueva
revolución la que ha trasladado a nuestros escritorios las herramientas a las que antes sólo
se accedía empleando los Mainframe.
El sector de los Estudios Métricos de Información, como se ha mencionado en capítulos
anteriores no escapa a esta realidad. Por eso, vemos como cada día surge una nueva
investigación, un nuevo grupo o colectivo, e incluso nuevas teorías. El aporte hecho por
Katz & Hicks (1997) con su “desktop bibliometrics” o bibliometría de escritorio, en el
sentido de ofrecer y poner herramientas informáticas en la mesa de los investigadores
permite desarrollar una metodología para la recolección y tratamiento de los datos con la
finalidad de elaborar indicadores bibliométricos.
59
García Zorita (2000) desarrolla toda una metodología para el análisis y posterior
tratamiento bibliométrico de los datos, que se aprecia en la figura 6. Esta metodología
propuesta ha sido utilizada ampliamente en tesinas, tesis doctorales y publicaciones.
Figura 6. Metodología para la recolección y tratamiento de datos.
(SANZ CASADO y otros, 2002)
Se ha de señalar que todo el proceso fue concebido para operar en plataformas Windows y
con un doble objetivo: obtener Indicadores Bibliométricos y facilitar su transmisión en el
ámbito educativo.
Se desarrolla dependiendo de software comercial propietario, y la consecuente dependencia
que esto implica. Por eso como primer aspecto nos planteamos la migración de la
mencionada metodología a otras plataformas y en concreto a software libre. La siguiente
figura representa una visión global de la metodología funcionando en las dos (2)
plataformas: Windows y Linux.
60
Estrategias de Búsquedas
Software Propietario
Windows
Bibliolink
SPSS
R
Procite
Hojas de Cálcu
Ucinet
Pajek
WOS
Medline
LC
Linux
Perl
MySQL
Software Libre
Figura 7. Visión esquemática del procesos en las dos plataformas tecnológicas
Elaboración propia
4.1 Obtención de datos. Estrategia de Búsqueda.
En primer lugar se establece una estrategia de búsqueda; se ejecuta la consulta en el banco
de datos escogido para el análisis, que pueden ser el ISI Web of Knowledge, Medline, entre
otros; se guarda el resultado en un archivo de texto y se determina que plataforma o
sistema operativo (SO) se emplea, entre dos opciones: Microsoft Windows y Linux. Si se
selecciona el SO Windows como plataforma de trabajo, se usa el programa Bibliolink
suministrado por la empresa Thomson ISI que permite crear filtros para transferir los datos
descargados en el programa Procite, suministrado por la misma empresa. Si se selecciona el
SO Linux como plataforma de trabajo, se emplean los scripts desarrollados en Perl para el
tratamiento de los archivos de textos que permitirá entre otras cosas incorporarlos a
MySQL como repositorio de los datos. Independientemente del SO escogido se generan
listados para ser analizados con hojas de cálculos y software estadístico, lo que permitirá
obtener indicadores bibliométricos.
61
Con el objetivo de contrastar la metodología propuesta se ha llevado a cabo un estudio
sobre la producción científica venezolana. Para ello la estrategia de búsqueda que se empleó
fue la de localizar cualquier trabajo publicado entre los años de 1990 a 2004, firmado por
algún científico venezolano. Escogimos como fuente de datos las bases de datos del ISI y
más específicamente el SCI.
Esta fuente por si misma ya aporta un criterio de calidad, dada la manera en que indizan los
títulos de las revistas fuentes. Aparte de aspectos formales —la periodicidad—, y la calidad
de la publicación —valorada por un juicio de expertos—, la cantidad de citas recibidas es el
aspecto de mayor fuerza para aprobar su incorporación al índice. “Esto favorece la más
numerosas a nivel mundial, y da lugar a los siguientes sesgos: I) todos los países no están
igualmente representados, se favorecen las publicaciones anglosajonas; II) la ciencia básica
está mejor representada que la aplicada (esta última se cita menos); III) los temas de interés
o alcance internacional están mejor representados que los temas de interés local” (GÓMEZ
CARIDAD y BORDÓNS GANGAS, 1996). Ambas autoras señalan que es más adecuado
para ciencias básicas y países de habla inglesa, en detrimento de las ciencias sociales y de los
países de habla no inglesa.
Conscientes de estas limitaciones en el uso del SCI y el SSCI, el criterio de la búsqueda fue
Venezuela
en
el
campo
ADDRESS,
desde
la
Web
of
Science
(WoS,
http://isiknowledge.com); el resultado obtenido fue exportado a un archivo de texto
etiquetado. A continuación mostramos un ejemplo de un registro descargado de esta fuente
de datos.
AU Salgado, OJ
Rosales, BC
Garcia, R
TI Reversible leukoencephalopathy syndrome ...
SO THERAPEUTIC APHERESIS AND DIALYSIS
LA English
DT Article
C1 Univ Zulia, Ctr Expt Surg & Med, Fac Med, Maracaibo, Venezuela.
RP Salgado, OJ, Univ Zulia, Ctr Expt Surg & Med, Fac Med, Apartado Postal
313, Maracaibo, Venezuela.
CR ANTUNES NL, 1999, PEDIATR NEUROL, V20, P241
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SCHWARTZ RB, 1995, AM J ROENTGENOL, V165, P627
SN 1744-9979
J9 THER APHER DIAL
JI Ther. Apher. Dial.
PY 2005
VL 9
SC Hematology
ER
Cuadro 1. Modelo de archivo etiquetado y descargado del WoS
WOS
62
4.2 Carga de Datos
Una vez descargado el archivo de texto etiquetado se desarrollaron un conjunto de scripts en
Perl, para el tratamiento de datos que se explican en éste y los siguientes apartados.
Para la carga y normalización de los datos, se desarrolló un script que permitió crear un
archivo de texto nuevo para ser incluido en cualquier tipo de base de datos relacional que
emplee el lenguaje SQL, al que se llamó txt-bd.pl. El script fue desarrollado en diferentes
fases.
 fase1: Elimina las etiquetas asignadas por el WoS en la cabecera de los archivos
descargados, agrega los dos puntos “:” a cada etiqueta ISI y asigna el símbolo “|” al
final de cada registro, que terminan con las letras ER —End Record—, como se
muestra en el cuadro 1. La instrucción final se aprecia en el cuadro 2.
s/^FN ISI Export Format//
s/^VR 1.0//
s/(^\w\w) / |$1: /
s/ÊR/ ER-|\n/
Cuadro 2. Cabecera de archivo descargado del WoS
Elaboración propia
 fase2: Guarda todo el archivo de texto etiquetado en un array donde cada elemento
del mismo es un registro separado por “ER-|”
@registro=split(/ER-\|/);
Cuadro 3. Array con los registros separados por ER-|
Elaboración propia
 fase3: Genera un array nuevo donde cada registro se encuentra en una sola línea, es
decir, cada línea del archivo resultante es un registro. Para ello se crea un bucle que
recorre el nuevo array, identifica la etiqueta e imprime el contenido uno al lado de
otro.
63
if ($campo =~ /ÂU:/)
{print "\"$campo\",";}
elsif ($campo =~/^DT:/)
elsif ($campo =~/^PY:/)
elsif ($campo =~/^LA:/)
elsif ($campo =~/^TI:/)
elsif ($campo =~/^SO:/)
Cuadro 4. Bucle que verifica existencia de los campos
Elaboración propia
 fase4: Elimina las etiquetas asignadas por el WoS y se genera un archivo nuevo.
s/"AU: /"/;
s/ ","TI: /";"/;
s/ ","SO: /";"/;
s/ ","LA: /";"/;
s/ ","DT: /";"/;
s/ ","PY: /";"/;
print;
Cuadro 5. Elimina etiquetas del WoS
Elaboración propia
El archivo resultante de la ejecución del script quedará así:
"1";"Salgado, OJ;Rosales, BC;García, R";" Reversible leukoencephalopathy syndrome
...";"THERAPEUTIC APHERESIS AND DIALYSIS";"English";"Article";"2005"
Cuadro 6. Etiquetado final separado por “;”
Elaboración propia
Una vez obtenido el archivo con la estructura anterior se procedió a incorporarlo a la base
de datos creada para tal fin en el servidor MySQL.
La estructura de la tabla que hospedará los datos presenta el siguiente diseño:
Tabla 11. Estructura de la tabla vzla
Nombre Etiqueta
Descripción
del campo
ISI
a
-Id de registro
b
PY
Año
c
AU
Autor(es)
ch
DT
Tipología Documental
d
JI
Título Abreviado
e
J9
Título Abreviado
f
SO
Título Completo
g
LA
Idioma
h
SN
ISSN
64
Tabla 11. Estructura de la tabla vzla
Nombre Etiqueta
Descripción
del campo
ISI
i
C1
Dirección de firma
j
SC
Categoría Temática
Elaboración propia
Donde Nombre del campo será el que tenga la tabla creada en el servidor MySQL. Se
elaboró la sentencia SQL que se muestra en el siguiente cuadro para crear la tabla en el
servidor.
CREATE TABLE `vzla`
(
à` longtext,
`b` longtext,
`c` longtext,
`ch` longtext,
`d` longtext,
è` longtext,
`f` longtext,
`g` longtext,
`h` longtext,
ì` longtext,
`j` longtext,
FULLTEXT KEY à` (à`,`b`,`c`,`ch`,`d`,è`,`f`,`g`,`h`,ì`,`j)
)
ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=latin1;
Cuadro 7. Instrucción SQL para crear tabla vzla
Elaboración propia
Esta instrucción se ejecutó empleando el programa mysqlcc como se aprecia en la figura
8, no obstante esta instrucción se puede ejecutar directamente en el servidor MySQL o
con cualquier otra aplicación que se conecte al servidor.
Figura 8. Instrucción para crear tabla vzla
Captura de pantalla del programa mysqlcc
65
4.3 Normalización de los datos
A continuación se describe el proceso para la normalización de los datos. Hay que destacar
que tanto el proceso expuesto en el apartado anterior como el que se muestra a
continuación no necesariamente son dependientes entre sí.
En este trabajo nos ocupamos inicialmente de la normalización de las instituciones
implicadas en la producción científica venezolana. La normalización de los nombres de los
autores, por sus especiales características, será abordada en futuros desarrollos de la
metodología que aquí se plantea.
Como se aprecia en el cuadro 1, los datos referentes a las instituciones asociadas al autor se
encuentran registrados en la línea que comienza con C1. El siguiente script se orientó a
extraer ese campo. Para lograrlo se procedió a tratar de identificar un patrón en la
estructura de las líneas que almacena el campo y luego compararlo con una base de datos
normalizada de instituciones, que también creamos para tal fin.
En primer lugar —fase1— hay que extraer un listado de las instituciones para crear una
base de datos con la forma en la que aparece recogido el nombre de la institución en el
archivo etiquetado descargado del WoS. Este listado se puede obtener de dos (2) maneras:
1. Sacar un listado de instituciones de la base de datos producto del script anterior o
2. Desarrollar un script que identifique la línea correspondiente a la institución y
generar un archivo de texto nuevo: se optó por la segunda opción y se denominó
c1.pl, cuyo contenido se muestra a continuación:
=~/^C1/
print
Como se mencionó en capítulos anteriores, existe más de una forma de desarrollar un script
en Perl para obtener los resultados deseados. Cualquiera que sea la vía seleccionada para
obtener el listado, este se incorpora a la base de datos desarrollada en MySQL.
La base de datos para las instituciones tiene la siguiente estructura:
66
Tabla 12. Estructura de la tabla c1
Nombre
del campo
Descripción
Inst
Nombre de la institución
Sigla
Abreviatura de la institución normalizada, por lo general se emplea la sigla
con la que se conoce la institución
Coau
Estado, Comunidad Autónoma
Tipo
Tipología institucional (Universidad, Empresa, etc.)
Pais
Nombre del país
Elaboración propia
En el cuadro 8 se muestra la sentencia SQL para la creación de la tabla.
CREATE TABLE `c1` (
ìnst` varchar(255) NOT NULL default '',
`sigla` varchar(255) NOT NULL default '',
`coau` varchar(20) NOT NULL default '',
`tipo` varchar(10) NOT NULL default '',
`pais` varchar(11) NOT NULL default ''
) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=latin1
Cuadro 8. Instrucción SQL para crear tabla c1
Elaboración propia
Esta instrucción se ejecutó empleando el programa mysqlcc como se aprecia en la figura
9.
Figura 9. Instrucción SQL para crear tabla c1
67
En el campo institución y país se almacena el nombre tal y como viene del archivo de texto
etiquetado. Se procedió a desarrollar su nombre normalizado, este procedimiento de
primera normalización se realizó de manera manual, pues no está disponible ningún banco
de datos que recoja de un modo normalizado los mismos. Sin embargo en relación con la
metodología anterior, este método permite ir construyendo un banco de datos con
instituciones normalizadas que facilitará el trabajo en el futuro, como se muestra en la
figura 10.
Figura 10. Tabla c1
Una vez obtenidos y normalizados de manera manual las instituciones, nuestro caso un
total de 17.358 firmas, se desarrolló otro script para normalizar el campo C1 del archivo
etiquetado descargado del WoS y almacenando en un campo nuevo llamado C2. Siempre y
cuando el archivo etiquetado resultante sea empleado para software comercial.
El script desarrollado, se le denominó normalizar.pl. Éste se encarga de identificar en la fase1
la institución en el archivo de texto etiquetado y una vez localizada la institución a
normalizar, se añade la sigla correspondiente separada por numeral (#), como se demuestra
a continuación:
s/(Cent Univ Venezuela)/UCV.'#'.$1/gei
68
En fase2 se localiza el C1 con su correspondiente sigla y la misma es agregada en un
campo nuevo creado para tal fin: C2.
s/^C1\b ([\w]+[ ]*)# ([\w]+)/"C2 $1\nC1 $1# $2"/e
En la figura 8 se esquematiza el procedimiento de trabajo descrito en los apartados
anteriores.
Figura 11. Esquema proceso del trabajo descrito
Elaboración propia
Con los datos debidamente normalizados en el archivo de texto etiquetado, se ejecuta el
script txt-db.pl para su posterior incorporación a la base de datos. Una vez los datos
almacenados se podrán obtener diversos indicadores bibliométricos unidimensionales, para
lo cual se desarrollará una interfaz Web.
4.4. Tratamiento de las Referencias
Para el tratamiento de las referencias de los artículos se desarrollo un script que permite
etiquetar la tipología documental de la fuente empleada para la misma. El script parte de una
serie de patrones que se han identificado en las fuentes. Siguiendo en parte la metodología
empleada por Glänzel & Schoepflin (1999). Para tener una visión de las características de
las referencias se muestra el cuadro 9. Podemos observar que cuando una referencia
69
pertenece a una revista, por lo general incluye volumen y página; cuando es una monografía
solo volumen: cuando es Libro solo pagina; cuando es Diccionario incluye la palabra
DICC. y por último cuando son manuales incluye la palabra MANUAL. Además el
conocimiento sobre la fuente fue muy importante, ya que permitió identificar otro tipo de
material como el periódico.
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TSCHANNENMORAN M, 1998, REV EDUC RES, V68, P202
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WOOLFOLK AE, 1990, TEACH TEACH EDUC, V6, P137
Cuadro 9 Referencias extraídas de un registro descargado del SCI
WoS-SCI
Las fuentes que se quedan sin identificar con este proceso se asignan a una categoría
genérica denominada otros, para su posterior revisión manual.
70
4.5. Desarrollo de la Interfaz Web
Para la creación de la herramienta para la obtención de indicadores unidimensionales, se
optó por su visualización en un interfaz Web. Dada la versatilidad antes mencionada de Perl
no supuso un esfuerzo adicional que los scripts desarrollados muestren los resultados para
ser visualizados con cualquier navegador Web, solo se agregó la librería necesaria para
convertirlos en CGI. El desarrollo de los scripts se llevó a cabo agrupándolos en relación
con los siguientes indicadores unidimensionales:
4.5.1. Producción Científica
Partiendo de esta premisa, se desarrollaron dos script, que se describen a continuación:
4.5.1.1. Producción anual
Este indicador permite conocer cómo ha evolucionado el número de artículos publicados
por los autores en el periodo estudiado. Se conecta con la BD, consulta el campo
correspondiente al año (campo b) y realiza el respectivo cálculo. La instrucción final se
aprecia en el siguiente cuadro.
$sth= &DBlemi->prepare("SELECT b, COUNT(b) from vzla group by b");
while (@palabras=$sth->fetchrow_array())
{
$total=$total+$palabras[1];
$col++;
print $col $palabras[0] $palabras[1]
}
Cuadro 10. Núcleo script producción anual
Elaboración propia
El resultado de la ejecución del script desde un navegador Web se muestra en la figura 12.
Figura 12 Evolución Anual
Elaboración propia
71
4.5.1.2. Tasa de crecimiento anual respecto a periodo base
Para su cálculo nos basamos en la siguiente expresión:
TC= ((VF-VP)/VP)*100
Donde:
TC es la tasa de Crecimiento
VF es el valor de la variable al final del período estudiado.
VP es el valor de la variable al principio del período estudiado.
El script desarrollado se conecta con la BD, consulta el campo correspondiente al año
(campo b) y realiza la respectiva cuenta. Se calcula el valor mínimo del periodo y se toma
como año base (VP). La instrucción final se aprecia en el siguiente cuadro.
$sth= &DBlemi->prepare("SELECT b, COUNT(b) from vzla group by b");
while (@periodo=$sth->fetchrow_array())
{
$a1=$periodo[1]-&Minperiodo;
$a2=$a1/&Minperiodo;
$TC=sprintf "%.2f", $a2*100;
print periodo[0] $periodo[1] $TC ;
}
Cuadro 11. Núcleo script tasa de crecimiento anual
Elaboración propia
El resultado de la ejecución desde un navegador Web se aprecia en la siguiente figura:
Figura 13. Tasa de crecimiento anual con respecto al año base
Elaboración propia
72
4.5.2. Colaboración científica
4.5.2.1. Producción por países.
Se conecta a la base de datos y consulta la tabla correspondiente a los países, selecciona los
países diferentes y cuenta una sola vez cada uno, posteriormente se homologan los
registros con USA, ya que dispone de una gran variedad de formas de aparición. Así como
Escocia, Gales, Gran Bretaña e Irlanda del Norte. Una vez homologado se procede al
cálculo de la frecuencia y sus respectivos porcentajes. Su posterior visualización en la
interfaz Web, como se muestra en la figura 14.
$sth= &DBlemi->prepare("SELECT distinct(nom) from paises");
{
$palabras[0]=~s/(\d+)-//;
$palabras[0]=~ s/^\w+ \d+ USA\b/USA/gei;
$palabras[0]=~ s/^\w+ \d+\b/USA/gei;
$palabras[0]=~ s/^\w\w\b/USA/gei;
$palabras[0]=~ s/^\w\d+\b/USA/gei;
$palabras[0]=~ s/^\w\w\b USA\b/USA/gei;
$palabras[0]=~ s/USA USA/USA/gei;
$palabras[0]=~ s/SCOTLAND/UK/gei;
$palabras[0]=~ s/WALES/UK/gei;
$palabras[0]=~ s/ENGLAND/UK/gei;
$palabras[0]=~ s/NORTH IRELAND/UK/gei;
$palabras[0]=~ s/USA POLYNESIA/USA/gei;
$palabras[0]=~ s/USA SALVADOR/USA/gei;
$cuenta{"\U$palabras[0]\E"}++;
}
foreach $key (sort {$cuenta{$b}<=>$cuenta{$a}} keys (%cuenta))
{
$total=$total+$cuenta{$key};
$cde=sprintf "%.2f", ($cuenta{$key}*100/&Cuenta);
$col++;
print $col $key $cuenta{$key}$cde;
}
Cuadro 12. Núcleo script producción por países
Elaboración propia
Figura 14. Producción por países
Elaboración propia
73
4.5.3. Producción institucional
4.5.3.1. Productividad por instituciones
Cuando se ejecuta el script de normalización, éste nos agrega la abreviatura correspondiente
separada con numeral (#) del resto de la institución, se desarrolló un script que localiza el
numeral y lo separa, el resultado de esa separación es almacenada en una tabla nueva
llamada norma. Para el conteo de las instituciones el script que se muestra en el cuadro 13
se conecta a la tabla, cuenta el campo nom. En la figura 15 se aprecia el resultado de la
ejecución.
$sth= &DBlemi->prepare("SELECT distinct(nom) from norma");
while (@pal=$sth->fetchrow_array())
{
foreach $paises (@pal)
{
$cuenta{"\U$paises\E"}++;
}
}
{
$col++;
print $col $key $cuenta{$key} $cde;
}
Cuadro 13. Núcleo script productividad por instituciones
Elaboración propia
Figura 15. Productividad por instituciones
Elaboración propia
74
4.5.4. Productividad de los autores
4.5.4.1. Productividad por autor
Se desarrolló un script que cuenta el nombre de un autor y el número de documentos
firmados, para ello se consulta la BD y se extrae el campo correspondiente al autor (campo
c), los autores se encuentran separados por “//”, este se encarga de separarlos y elimina
cualquier carácter que no sea alfabético, para posteriormente realizar el conteo. En el
cuadro 14 se muestra el script resultante.
$sth= &DBlemi->prepare("SELECT c from vzla");
{
@pal= split (/\/\/+/, $palabras[0]);
foreach $palabra (@pal)
{
$palabra=~s/ +//gei;
$cuenta{"\U$palabra\E"}++;
}
}
{
$col++;
}
Cuadro 14.Núcleo script productividad por autor
Elaboración propia
Una vez ejecutado el script desde un navegador Web, el resultado obtenido se aprecia en la
siguiente figura:
Figura 16 Productividad por autores
Elaboración propia
75
4.5.4.2. Firmas por documentos
Se desarrolló un script que cuenta el número de documentos firmados por un autor, para
ello se consulta la BD y se extrae el campo correspondiente al autor (campo c), los autores
se encuentran separados por “//”, el script se encarga de separarlos, realiza el conteo y
calcula los porcentajes. En el cuadro que sigue a continuación se puede observar el script
resultante.
while (@fin=$sth->fetchrow_array())
{
@ka= split (/\/\/+/, $fin[0]);
foreach $palabra (@ka)
{
$cuenta{"$palabra"}++;
}
}
{
print cuenta{$key} $key $cde;
}
Cuadro 15. Núcleo script firmas por documentos
Elaboración propia
Figura 17. Firmas por documentos
Elaboración propia
76
4.5.5. Temática de la producción
Este indicador ofrece información sobre los temas de interés para los investigadores del
periodo estudiado. Se han desarrollado unas series de scripts que son:
4.5.5.1. Producción por categoría temática ISI
El script se conecta a la BD, consulta la tabla vzla y selecciona el campo correspondiente a
la categoría temática asignada por el ISI (campo j), un trabajo puede tener una o más
categorías asignadas, vienen separadas por “;”. El script se encarga de separarlas y efectuar el
conteo, posteriormente se calculan los porcentajes. La ejecución del script se aprecia en la
figura 18.
$sth= &DBlemi->prepare("SELECT j from vzla");
{
@pal= split (/;+/, $palabras[0]);
foreach $palabra (@pal)
{
}
}
{
$col++;
}
Cuadro 16. Núcleo script producción por categoría temática ISI
Elaboración propia
Figura 18.Producción por categoría temática ISI
Elaboración propia
77
4.5.5.2. Producción por categoría temática ISI: distribución anual
El script se conecta con la base de datos, consulta la tabla llamada cate —la cual se crea con
una consulta a los campos b y j en la tabla vzla—, crea una matriz de categorías temáticas
por fecha. Para graficar la matriz se emplea un script de dominio público llamado
DBIx::SQLCrosstab y que puede ser descargado de la Web de Perl. En el cuadro siguiente
se muestra el código fuente y la figura 19 muestra se visualización desde un navegador
Web.
my $params = {
dbh => $dbh,
op => [ ['COUNT', 'nom'] ],
from => 'cate',
rows => [{ col => 'nom', alias => 'Categoria_x_Fecha'}],
cols => [{
id =>'fec',
from =>'cate',
orderby =>'nom',
orderby =>'fec ASC'}],
};
my $xtab = DBIx::SQLCrosstab->new($params) ;
my $query = $xtab->get_query;
my $recs = $xtab->get_recs;
my $xtab = DBIx::SQLCrosstab::Format->new($params;
if ($xtab->get_query and $xtab->get_recs)
{
my $html = $xtab->as_html();
print "\U$html;
}
Cuadro 17. Núcleo script producción por categoría ISI: distribución anual
Elaboración propia
Figura 19. Producción por categoría temática ISI: distribución anual
Elaboración propia
78
4.5.5.3. Producción por área científica ISI: distribución anual.
Se consulta la tabla vzla en el campo e y la tabla áreas, se hace una referencia cruzada,
donde por cada elemento del campo e se muestre su área científica ISI correspondiente de
la tabla áreas. Se crea una matriz que luego es visualizada en un navegador Web y que se
puede apreciar en la figura 21.
my $params = {
dbh => $dbh,
op => [ ['COUNT', 'e'] ],
from => 'vzla INNER JOIN areas ON vzla.e = areas.titu',
rows => [{ col => 'area', alias => 'AREAS'}],
cols => [{
id =>'b',
from =>'vzla',
orderby =>'area',
orderby =>'b ASC'}],
};
my $xtab = DBIx::Round->new($params);
my $query = $xtab->get_query("#");
$xtab = DBIx::Round::Format->new($params);
{
print "\U$html;
}
Cuadro 18. Núcleo script producción por área científica ISI: distribución anual
Elaboración propia
Figura 20. Producción por área científica ISI: distribución anual
Elaboración propia
79
4.5.6. Índices de coautoría
Sanz Casado (2000) lo define como “un promedio del número de autores que firman los
documentos, y que permite determinar los grupos de investigación”
4.5.6.1. Índices anuales de coautoría por categorías temática ISI
Para calcular el índice y su evolución anual, se creó un script que consulta la tabla cafeau —
la cual es creada con una consulta a los campos b, c, e y j en la tabla vzla— y crea una
matriz con la media del número de autores por categorías en cada año del periodo
estudiado. El siguiente cuadro muestra el código resultante. La figura 21 muestra el
resultado del script ejecutado desde un navegador Web.
my $params = {
dbh => $dbh,
op => [ ['AVG', 'nauto'] ],
from => 'cafeau',
rows => [{ col => 'categ', alias => 'Categoria'}],
cols => [{
id =>'fecha',
from =>'cafeau',
orderby =>'categ',
orderby =>'fecha ASC'}],
};
my $xtab = DBIx::Round->new($params;
my $query = $xtab->get_query;
{
print "\U$html";
}
Cuadro 19. Núcleo script índices anuales de coautoría por categoría
Elaboración propia
Figura 21. Índices anuales de coautoría por categoría temática ISI
Elaboración propia
80
4.5.6.2. Índices anuales de coautoría por áreas científicas ISI
Es igual al apartado anterior, pero agrupados por áreas científicas ISI, para ello se procedió
a efectuar una consulta de referencia cruzada entre la tabla cafeau y la tabla áreas.
my $params = {
dbh => $dbh,
op => [ ['AVG', 'nauto'] ],
from => 'cafeau INNER JOIN areas ON cafeau.revis = areas.titu',
rows => [{ col => 'area', alias => 'AREAS'}],
cols => [{
id =>'fecha',
from =>'cafeau',
orderby =>'area',
orderby =>'fecha ASC'}],
};
my $xtab = DBIx::Round->new($params;
{
print "\U$html;
}
Cuadro 20. Núcleo script índices anuales de coautoría por áreas ISI
Elaboración propia
Figura 22. Índices anuales de coautoría por áreas científicas ISI
Elaboración propia
81
4.5.7. Tipología documental
Este indicador permite conocer el tipo de documentos que escogen los investigadores para
difundir sus resultados.
4.5.7.1. Producción por tipo documental
El script consulta el campo ch de la tabla vzla y efectúa el respectivo conteo. El siguiente
cuadro muestra el script completo.
{
foreach $palabra (@palabras)
{
}
}
{
$col++;
print $col $key $cuenta{$key};
}
Cuadro 21. Núcleo script producción por tipo documental
Elaboración propia
Figura 23. Producción por tipo documental
Elaboración propia
82
4.5.7.2. Producción anual por tipo documental
Este script permite crear una matriz de datos con la evolución de la tipología documental
por años en el periodo estudiado.
my $params = {
dbh => $dbh,
op => [ ['COUNT', 'ch'] ],
from => 'vzla',
rows => [{ col => 'ch', alias => 'TIPOLOGIA'}],
cols => [{
id =>'b',
from =>'vzla',
orderby =>'ch',
};
my $xtab = DBIx::SQLCrosstab->new($params);
my $xtab = DBIx::SQLCrosstab::Format->new($params);
{
print "\U$html";
}
Cuadro 22. Núcleo script producción anual por tipo documental
Elaboración propia
Una vez ejecutado el script desde un navegador Web, el resultado obtenido se aprecia en la
siguiente figura:
Figura 24. Producción anual por tipo documental
Elaboración propia
83
4.5.7.3. Tipología documental por títulos
Este indicador permite conocer cual es la tendencia de publicación de una determinada
revista, para ello se creó un script que genera una matriz de datos del conteo del campo e
con respecto al campo ch. El código resultante en el cuadro siguiente:
my $params = {
dbh => $dbh,
op => [ ['COUNT', 'e'] ],
from => 'vzla',
rows => [{ col => 'e'}],
cols => [{
id =>'ch',
from =>'vzla',
orderby =>'e',
orderby =>'ch ASC'}],
};
{
print "\U$html";
}
Cuadro 23. Núcleo script tipología documental por titulos
Elaboración propia
El resultado de la ejecución del script desde un navegador Web, en la siguiente figura:
Figura 25. Tipología documental por títulos
Elaboración propia
84
4.5.8. Capacidad idiomática
Se emplea para conocer la distribución idiomática de los trabajos analizados. Para su
cálculo se desarrolló un script que se conecta con la BD, consulta el campo g de la tabla
vzla y efectúa el respectivo conteo. El código final se muestra en el siguiente cuadro:
$sth= &DBlemi->prepare("SELECT g from vzla");
while (@pal=$sth->fetchrow_array())
{
foreach $idioma (@pal)
{
$cuenta{"\U$idioma\E"}++;
}
}
{
$col++;
}
Cuadro 24. Núcleo script capacidad idiomática
Elaboración propia
Desde la interfaz Web, cuando se ejecuta el script ofrece el siguiente resultado:
Figura 26. Capacidad Idiomática
Elaboración propia
85
4.5.9. Revistas de publicación
Este indicador permite conocer la distribución de la literatura científica. Se basa en la
regularidad formulada por Bradford (1948) y señala que “si las revistas científicas se
disponen en orden decreciente de productividad de artículos en una determinada materia,
entonces se puede dividir en un núcleo de revistas específicamente relacionadas con la
materia y distintos grupos o zonas que contienen el mismo número de artículos que el
núcleo”. Sus observaciones le llevaron a constatar que si se consulta la literatura
especializada sobre un tema, éste será publicado en gran parte en un pequeño número de
revistas (núcleo) inferior, este pequeño grupo de revistas representan el 50% de los títulos
estudiados.
4.5.9.1. Dispersión de las publicaciones
Se desarrolló un script que se conecta con la BD, selecciona los campos e y h, se efectúa un
conteo sobre el campo e, para determinar el número de documentos que tiene cada
publicación, se calcula el acumulado de documentos y su respectivo porcentaje,
adicionalmente se añadió una condición para que cuando el porcentaje acumulado de
documentos sea menor a 51 —figura 27—, muestre con otro color de columna los valores
superiores —figura 28—.
$sth= &DBlemi->prepare("SELECT e Titulo, h, COUNT(e) AS Cuenta
FROM `vzla` Group by Titulo order by Cuenta DESC");
while (@revista=$sth->fetchrow_array())
{
$total=$total+$ revista [2];
$cde=sprintf "%.2f", ($total/&Cuenta*100);
if ($cde<51)
{print $revista [0]$revista [1] $revista [2] $total $cde;}
else
{print $revista[0] $revista[1] $revista[2] $total $cde;}
}
Cuadro 25. Núcleo script producción total de las publicaciones
Elaboración propia
Los gráficos mostrados a continuación solo tienen valor a efectos de demostrar el
funcionamiento del script. Como indicador bibliométrico carece de sentido pues los cálculos
deberán realizarse por área o categoría temática.
86
Figura 27. Dispersión de las publicaciones menor a 51
Elaboración propia
Figura 28. Dispersión de las publicaciones mayor a 51
Elaboración propia
87
4.5.9.2. Productividad anual por título de revista
Se desarrolló un script que genera una matriz de datos de títulos de revistas por cada año del
periodo estudiado. En el cuadro 26 se muestra el código resultante.
my $params = {
dbh => $dbh,
op => [ ['COUNT', 'e'] ],
from => 'vzla',
rows => [{ col => 'e', alias => 'Titulo_x_Fecha'}],
cols => [{
id =>'b',
from =>'vzla',
orderby =>'e',
};
{
print $html;
}
Cuadro 26. Núcleo script producción total de las publicaciones
Desde la interfaz Web, una vez ejecutado, la matriz obtenida se puede observar en la figura
siguiente:
Figura 29. Productividad anual por título de revista
Elaboración propia
88
Finalmente, se ofrece una visión global del procedimiento de trabajo. Como se muestra en
la figura 30, la metodología resultante se basa en la desarrollada por García Zorita (2000)
que discurre en la parte superior de la figura de izquierda a derecha —Estrategias de
búsquedas; Bibliolink— y de arriba hacia abajo —Bibliolink; Indicadores Bibliométricos—.
La incorporación de Perl como núcleo central del procedimiento de trabajo permite un
mayor juego con la manipulación de los datos en el momento de la normalización; y con la
creación de un banco de datos de instituciones normalizadas aporta un elemento
fundamental para los estudios de colaboración, permitiendo descender en niveles de
análisis mucho más específicos: Facultades; Departamentos; Estados; Comunidades
Autónomas. No se hace necesario por parte del investigador abandonar la primera
metodología, ambas pueden coexistir perfectamente y una es complemento de la otra.
Figura 30. Visión global del procedimiento final de trabajo
Elaboración propia
89
El resultado es una metodología mucho más flexible y menos dependiente del software
comercial, que permite incorporar otras fuentes de datos para su análisis (como el JCR y el
FI) y que además añade nuevas capacidades sobre la metodología anterior.
Entre estas capacidades está la posibilidad de automatizar los cálculos repetitivos —índices
de coautorías, tablas de productividad, etc. — y por medio de una interfaz Web se
presentan los resultados, lo que abre la posibilidad de incluir aspectos dinámicos en
relación con la elección de las variables y parámetros a analizar. Además resulta ser una
metodología escalable, en el sentido de que los procesos de normalización y análisis
alimentan y mejoran los resultados futuros.
90
BIBLIOGRAFÍA
1. BRADFORD, S. C. (1948). Documentation. London: Lockwood.
3. GLÄNZEL, W. y SCHOEPFLIN, U. (1999). A bibliometric study of reference
literature in the sciences and social sciences. Information Processing and Management, vol.
35, nº. 1, p. 31-44.
4. GÓMEZ CARIDAD, I. y BORDÓNS GANGAS, M. (1996). Limitaciones en el uso
de los indicadores bibliométricos para la evaluación científica. Política Científica, vol.
46, p. 21-26.
5. KATZ, J. S. y HICKS, D. (1997). Desktop Scientometrics. Scientometrics, vol. 38, nº. 1,
p. 141-53.
6. SANZ CASADO, E. (2000). Proyecto docente para la provisión de una plaza de Catedrático de
Universidad sobre Bibliometría. Madrid: Universidad Carlos III.
7. SANZ CASADO, E.; GARCÍA ZORITA, C.; SUÁREZ BALSEIRO, C.; MARTÍN
MORENO, C. y LASCURAIN SÁNCHEZ, M. L. (2002). Metric studies of
information: An approach towards a practical teaching method. Education for
Information, vol. 20, nº. 2, p. 133-44.
91
Capítulo 5
ESTUDIO DE CASO
Capítulo 5. Estudio de Caso
94
CAPÍTULO 5: ESTUDIO DE CASO
En este apartado se elabora un estudio de caso con la aplicación de la metodología descrita
en el capítulo anterior. En tal sentido, en este capítulo se han empleado todos los scripts
desarrollados en Perl antes descritos para el tratamiento de los datos y los cálculos
estadísticos.
La fuente empleada para la obtención de los datos es el SCI, en el período comprendido
entre los años 1990 y 2004. La identificación en el SCI de los trabajos publicados, donde al
menos uno de los autores que firman el documento pertenezca a una institución
venezolana, para ello la estrategia de búsqueda y recuperación se efectuó sobre el campo de
afiliación institucional, donde se registran las direcciones de las instituciones a las que
pertenecen todos los autores firmantes de los trabajos. Así, el criterio de búsqueda en el
mencionado campo de afiliación fue Venezuela. Con esta estrategia se obtuvieron 13.690
registros, sobre los que discurre este estudio de caso.
La búsqueda de direcciones institucionales en el WoS, se hace interrogando en un único
campo denominado ADDRESS; sin embargo los resultados que se obtienen presentan
afiliaciones institucionales en dos campos, uno con direcciones de investigación —
etiquetado como C1— y otro referido a la dirección del autor al que dirigir la
correspondencia —re-print address, etiquetado como RP—. Puede ocurrir, como es nuestro
caso, la institución del país de estudio aparezca en ambos campos o en uno de ellos.
Es necesario señalar que la producción científica venezolana analizada en este estudio es
parcial. En primer lugar, porque la base de datos antes mencionada incluye cerca de 6.500
títulos de revistas en el área, que representan una pequeña parte — más de 75.000 — de
las que existen. En segundo lugar, porque solo están incluida tres publicaciones
venezolanas —Archivos Latinoamericanos de Nutrición, Interciencia y Revista Científica,
Facultad de Ciencias Veterinarias— que no son las únicas publicaciones científicas del país.
El análisis de las características de la investigación realizada por los científicos venezolanos
se ha realizado a partir de información proporcionada por los diferentes indicadores
bibliométricos obtenidos. La relación de indicadores en la evolución de la producción
científica venezolana se muestra en los apartados siguientes:
95
5.1. Producción científica
Durante los 15 años que comprende el periodo estudiado para los trabajos publicados por
los investigadores venezolanos en bases de datos de alta visibilidad, han aumentado
notoriamente, puesto que prácticamente ha duplicado su presencia en el SCI. De modo que
al final del periodo analizado, el porcentaje de incremento con respecto a los valores
iniciales (1990) experimentó un ascenso del 118,15%. Como se puede observar en la
siguiente tabla:
Tabla 13 Tasa de crecimiento anual respecto a periodo base (1990)
AÑO FRECUENCIA
1990
507
1991
550
1992
620
1993
746
1994
699
1995
728
1996
877
1997
962
1998
1065
1999
1064
2000
1178
2001
1131
2002
1225
2003
1232
2004
1106
Total
13.690
TASA DE VARIACIÓN RESPECTO
AL VALOR BASAL
0,00
8,48
22,29
47,14
37,87
43,59
72,98
89,74
110,06
109,86
132,35
123,08
141,62
143,00
118,15
Elaboración propia
En la figura 32, se muestran los incrementos anuales de los documentos publicados por
investigadores venezolanos, así como la tendencia. En la misma se puede notar con gran
claridad el crecimiento tan importante del número de documentos publicados en los años
aquí analizados.
96
Figura 32. Evolución anual y tasa de variación con respecto al año base
Elaboración propia
5.2. Colaboración Científica
5.2.1. Producción por países
De los 13.690 trabajos recuperados, 6.407 han sido realizados sin colaboración
internacional, lo que supone un 46.8%, mientras que en un total de 7.283 trabajos han sido
publicados en colaboración con instituciones de al menos otro país, siendo el grado de
colaboración internacional del 53.2%. En la tabla 14 se muestra la frecuencia de
colaboración con los países, se incluye una columna donde se muestra en qué porcentaje de
trabajos realizados ha participado cada país. Solo se incluyen aquellos países con los que
Venezuela ha colaborado en más de 60 documentos. Siendo los Estados Unidos de
Norteamérica, con 3.253 trabajos publicados el país con el que Venezuela más colabora. En
segundo lugar aparecen tres países europeos con similares tasas de colaboración —Francia
(5,32%); España (4,72%) y Reino Unido (4,07%). El resto de países se muestra en el anexo
2.
97
Tabla 14 Países colaboradores con una
frecuencia superior a los 60 documentos
País
Frecuencia
%
USA
3253
23,76
FRANCE
728
5,32
SPAIN
646
4,72
UK
557
4,07
BRAZIL
400
2,92
ITALY
316
2,31
MEXICO
306
2,24
GERMANY
284
2,07
CANADA
241
1,76
ARGENTINA
236
1,72
CHILE
153
1,12
COLOMBIA
152
1,11
SWEDEN
98
0,72
SWITZERLAND
87
0,64
JAPAN
87
0,64
RUSSIA
77
0,56
BELGIUM
73
0,53
NETHERLANDS
68
0,50
AUSTRALIA
64
0,47
CUBA
61
0,45
POLAND
61
0,45
Elaboración propia
Del total de registro tratados, 11.426 corresponden a todos los trabajos con Venezuela en
el campo address. Aparecen 1.645 registros con el campo address vacío pero con dirección en
el campo de re-print y 619 sin Venezuela en el campo address pero sí en el campo de re-print.
98
5.3. Producción por instituciones
5.3.1. Instituciones más productivas
En la tabla 15 se muestra el número de documentos publicados por los distintos sectores
institucionales de Venezuela, así como los valores porcentuales, que se han calculado
respecto al total de documentos publicados en el periodo estudiado. Solo aparecen aquellas
instituciones con más de 100 trabajos, el resto de instituciones se recogen en el anexo 4.
Las instituciones más productivas son: Universidad Central de Venezuela (UCV) con un
18,09% de la producción total; el 11,76% corresponde al Instituto de Investigaciones
Científica de Venezuela (IVIC); le siguen las universidades de los Andes (ULA); Simón
Bolívar (USB) y la del Zulia (LUZ) con 11,20%; 9,60% y 7,63% respectivamente.
Tabla 15 Producción por instituciones
Institución
Frecuencia
UCV-UNI-VE
2477
IVIC-OPI-VE
1610
ULA-UNI-VE
1533
USB-UNI-VE
1314
LUZ-UNI-VE
1045
UDO-UNI-VE
354
UC-UNI-VE
279
INTEVEP-PEV-VE
210
UCLA-UNI-VE
155
FONAIAP-GOB-VE
150
HUCV-HOS-VE
146
FUNDACITE-GOB-VE 119
PDVSA-PEV-VE
119
MSAS-GOB-VE
117
%
18.09
11.76
11.20
9.60
7.63
2.59
2.04
1.53
1.13
1.10
1.07
0.87
0.87
0.85
Elaboración propia
99
5.3.2. Producción por sectores institucionales
En la tabla 16 se presenta la distribución de la producción institucional en función de su
tipología. La institución más productiva es la universidad con un 56,1% de la producción
total, seguido por un organismo público de investigación como es el IVIC. El resto de las
instituciones productivas son los hospitales (HOS) con un 7,3%; las administraciones
públicas (GOB), 5,0%; empresas petroleras en Venezuela (PEV), 3,1%. Con presencia
inferiores al 1% encontramos al resto de empresas (EMP), fundaciones (FUN) y los
organismos multilaterales (ORM).
Tabla 16 Producción por sector institucional
UNI
7678
56,1%
IVIC
1610
11,8%
HOS
996
7,3%
GOB
679
5,0%
PEV
419
3,1%
EMP
127
0,9%
FUN
120
0,9%
ORM
12
0,1%
Elaboración propia
100
5.4. Productividad de los autores
Se han identificado 21.496 investigadores que han firmado los documentos analizados, y se
ha calculado el Índice de productividad de Lotka para su clasificación. Éste se calcula a
partir del logaritmo de los trabajos publicados (n), y permite ordenar los autores en función
de su productividad. En tal sentido, se considera a los autores que hayan publicado un solo
documento (log n = 0) como transeúntes, a los que publican entre dos y nueve
documentos (0< log n <1) como medianos productores, y a los que publican diez o más
trabajos (log n >1) como grandes productores. En la tabla 17 se incluye el número de
documentos publicados por los distintos autores, así como el porcentaje que presentan
frente al total y el Índice de Productividad.
A través de este índice, se puede observar que el 60.53% de los autores analizados solo han
publicado un trabajo en los 15 años analizados. El 34.53% de los investigadores se les
puede considerar “medianos productores” al haber publicado entre dos y nueve
documentos, y solo un 4,95% de los autores entrarían en la categoría de “grandes
productores”, puesto que cada uno de ellos es responsable de haber publicado más de diez
documentos científicos. Hay 29 autores (0,13%) con más de 50 trabajos.
Nº.
Autores
1
1
1
1
1
1
1
2
1
1
1
2
1
3
1
2
2
3
2
1
3
2
Nº.
Documentos
125
106
105
101
89
81
75
72
71
70
67
66
62
58
57
55
53
52
51
50
49
48
% Autores
0,005
0,005
0,005
0,005
0,005
0,005
0,005
0,009
0,005
0,005
0,005
0,009
0,005
0,014
0,005
0,009
0,009
0,014
0,009
0,005
0,014
0,009
Índice de
Productividad.
2,10
2,03
2,02
2,00
1,95
1,91
1,88
1,86
1,85
1,85
1,83
1,82
1,79
1,76
1,76
1,74
1,72
1,72
1,71
1,70
1,69
1,68
4,95%
Tabla 17. Productividad de los autores
101
Tabla 17. Productividad de los autores
2
2
5
3
2
4
3
2
3
7
8
7
11
6
10
6
9
7
11
9
14
12
11
25
13
21
21
28
19
37
44
45
48
121
80
102
127
144
163
198
301
690
577
826
1388
3279
13011
Nº.
Documentos
47
46
45
44
43
42
41
40
39
38
37
36
35
34
33
32
31
30
29
28
27
26
25
24
23
22
21
20
19
18
17
16
15
14
13
12
11
10
9
8
7
6
5
4
3
2
1
% Autores
0,009
0,009
0,023
0,014
0,009
0,019
0,014
0,009
0,014
0,033
0,037
0,033
0,051
0,028
0,047
0,028
0,042
0,033
0,051
0,042
0,065
0,056
0,051
0,116
0,060
0,098
0,098
0,130
0,088
0,172
0,205
0,209
0,223
0,563
0,372
0,475
0,591
0,670
0,758
0,921
1,400
3,210
2,684
3,843
6,457
15,254
60,53
Índice de
Productividad.
1,67
1,66
1,65
1,64
1,63
1,62
1,61
1,60
1,59
1,58
1,57
1,56
1,54
1,53
1,52
1,51
1,49
1,48
1,46
1,45
1,43
1,41
1,40
1,38
1,36
1,34
1,32
1,30
1,28
1,26
1,23
1,20
1,18
1,15
1,11
1,08
1,04
1,00
0,95
0,90
0,85
0,78
0,70
0,60
0,48
0,30
60,53%
0,00
34,53
Nº.
Autores
102
5.5. Temática de la producción
5.5.1. Producción por área científica ISI
Para realizar la asignación temática general de los documentos publicados, se ha utilizado la
clasificación de las áreas científicas consideradas por el SCI, y que se agrupan en 22 áreas
(tabla 18). Las áreas con un índice superior al 5% de los documentos publicados durante
todo el periodo estudiado son: Clinical Medicine en la que se publicaron 2374 trabajos y
representa el 17, 34% del total de documentos publicados. Chemistry es la segunda de las
áreas, con 2034 documentos publicados, y en este caso su peso representa el 14,86% del
total. Plant & Animal Science, con 1964 documentos, el 14,35%. Physics con 1369
documentos lo que representa el 10% de total. Biology & Biochemistry representa el 6,87%
con un total de 940 documentos, y por último Engineering con un 5,95% del total de
documentos. En cuanto a las áreas que aparecen en último lugar, pertenecen al ámbito de
las ciencias sociales, y por tanto están mal representadas en el SCI que indiza
fundamentalmente publicaciones relacionadas con las ciencias puras, experimentales y
tecnológicas.
Tabla 18. Producción por área científica ISI: distribución anual
ÁREA CIENTÍFICA
1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 TOTAL
CLINICAL MEDICINE
83 94
101 100 105 112 208 183 176 171 253 186 203 208 191 2374
CHEMISTRY
74 77
94
101 113 141 137 148 145 161 154 154 174 183 178 2034
PLANT & ANIMAL SCIENCE
68 54
74
60 88 72 101 110 183 164 172 193 242 193 190 1964
PHYSICS
64 72
79
79 87 82 62 75 127 103 99
116 105 146 73
1369
BIOLOGY & BIOCHEMISTRY
51 41
47
70 64 51 64 61 68
63 91
68 70
79 52
940
ENGINEERING
27 28
40
36 32 47 47 57 50
64 79
67 91
85 65
815
MATHEMATICS
23 32
31
33 23 34 37 41 35
39 49
48 45
40 35
545
GEOSCIENCES
10 16
12
108 25 36 24 39 35
49 23
22 30
21 25
475
ENVIRONMENT/ECOLOGY
19 26
23
20 25 23 26 37 25
30 36
31 28
32 38
419
AGRICULTURAL SCIENCES
15 14
15
24 23 19 22 42 37
29 35
31 38
39 31
414
MATERIALS SCIENCE
10 5
7
12 12 16 30 30 29
48 38
51 42
48 28
406
MICROBIOLOGY
15 13
20
21 18 16 23 32 19
30 30
24 38
21 32
352
NEUROSCIENCE & BEHAVIOR
17 16
15
14 20 24 23 32 23
18 29
32 24
19 34
340
SPACE SCIENCE
9
12
18
22 14 12 9
39
18 13
18 14
24 27
258
MOLECULAR BIOLOGY & GENETICS 6
20
15
13 10 7
12 17 14
17 24
28 28
16 20
247
PHARMACOLOGY & TOXICOLOGY 4
7
6
9
11 15 14 30
19 21
26 23
25 21
240
IMMUNOLOGY
5
3
10
19 18 17 19 17 19
15 12
6
13 11
189
COMPUTER SCIENCE
3
4
8
2
8
4
7
10 9
12 9
16 12
23 22
149
MULTIDISCIPLINARY
4
8
5
0
2
3
7
4
2
6
7
8
8
13 3
80
PSYCHIATRY/PSYCHOLOGY
0
1
0
2
0
0
3
4
0
5
1
3
3
1
8
31
SOCIAL SCIENCES, GENERAL
0
7
0
1
2
0
1
0
0
1
3
3
2
3
8
31
ECONOMICS & BUSINESS
0
0
0
0
1
1
0
0
0
2
0
0
0
0
0
4
TOTAL
507 550 620 746 699 728 877 962 1065 1064 1178 1131 1225 1232 1092 13676
9
9
5
103
5.5.2. Producción por categoría temática ISI: distribución anual
Las categorías temáticas aquí tratadas son las asignadas por el ISI a cada una de las revistas
que indiza el JCR.
Respecto a las categorías temáticas específicas de los documentos publicados por los
investigadores venezolanos, en la tabla 19 se presentan los resultados obtenidos en el
presente estudio. Esta clasificación se ha elaborado a partir de la categoría temática
asignada por el ISI a cada una de las revistas, se muestran las primeras 20 categorías con
mayor producción científicas, el resto de temáticas se pueden consultar en el anexo 3.
Tabla 19. Producción por categoría temática ISI: distribución anual
Categoría Temática ISI
1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20002001 2002 20032004 TOTAL %
Chemistry,Physical
28 20 31 41 33 49 49 64 55 65 62 51 72
Veterinary-Sciences
5
2
9
6
11 8
60 56
736
5.38
14 33 87 74 74 74 132 72 66
667
4.87
Biochemistry-Molecular-Biology 26 34 41 40 36 39 40 43 38 50 32 38 45
38 44
584
4.27
Multidisciplinary-Sciences
30 17 23 14 16 9
22 25 30 27 31 55 46
60 46
451
3.29
Pharmacology-Pharmacy
18 20 21 27 23 23 25 33 41 24 38 37 34
38 43
445
3.25
Physics,Condensed-Matter
31 23 35 29 25 28 26 21 18 37 43 41 25
36 18
436
3.18
Physics,Multidisciplinary
15 19 23 16 26 25 18 22 40 23 29 30 33
78 24
421
3.08
Chemistry,Multidisciplinary
16 18 29 24 19 33 25 31 34 21 40 25 24
30 29
398
2.91
Plant-Sciences
24 21 22 13 26 21 30 27 29 28 21 24 21
28 30
365
2.67
Mathematics
15 22 22 26 14 28 28 28 22 17 28 29 24
21 22
346
2.53
Immunology
6
7
17 28 33 28 31 30 30 21 26 20 22
24 21
344
2.51
Biology
7
6
18 24 17 18 14 22 33 28 51 25 22
38 15
338
2.47
Neurosciences
15 15 11 13 19 22 21 29 25 22 31 31 23
20 32
329
2.40
Mathematics,Applied
15 14 17 11 6
20 16 24 25 25 33 32 31
37 22
328
2.40
Chemistry,Analytical
17 8
21 22 27 29 28 23 24 22 20 16 24
18 25
324
2.37
Energy-Fuels
3
11 6
16 12 15 22 23 20 25 20
26 15
316
2.31
Engineering,Chemical
MaterialsScience,Multidisciplinary
6
16 12 11 14 16 17 17 22 27 23 30 26
34 22
293
2.14
8
4
14 12 9
27 18
287
2.10
Engineering,Petroleum
2
9
3
19 5
284
2.07
Parasitology
8
7
26 16 15 14 16 20 22 15 21 26 32
21 24
283
2.07
93 9
15 16 26 21 36 22 38 21
91 14 18 7
22 22 26 14 15 17
Las categorías temáticas en las que más se publica son Chemistry, Physical con un 5,38% de la
producción; Veterinary-Sciences (4,87%); Biochemistry-Molecular-Biology (4,27%); MultidisciplinarySciences (3,29%) y Pharmacology-Pharmacy (3,25%). Entre las categorías más productivas se ha
de señalar dos categorías temáticas relacionadas con la industria petrolera, como son EnergyFuels (2,31%) y Engineering, Petroleum (2,07%).
104
5.6. Índices de coautoría
5.6.1. Índices anuales de coautoría por categorías científicas ISI
El índice de coautoría de las categorías analizadas durante el periodo estudiado presenta
distintos valores medios, la tabla 20 muestra los valores ordenados por la media de la
categoría. Estos datos solo tienen valor factual, pues como indicador bibliométrico sólo es
valida la comparación dentro de cada una de las categorías. La lista alfabética se muestra en
el anexo 4.
Tabla 20. Índices anuales de coautoría por categorías científicas ISI
Categorías
Physics, Particles Fields
1990 1991 1992 1993 1994 1995
3,0
2,71
2,57
1,50
3,60
2,50
1996
1997
1998
1999 2000 2001 2002 2003
2,80
34,25
3,60
16,25
3,40 51,71
2004
Media
23,0 14,62 59,15
14,98
11,0
11,0
43,33
6,64
Gerontology
Spectroscopy
2,33
3,43
3,45
3,0
3,38
3,80
4,0
Imaging Science Photographic Technology
Nuclear Science Technology
4,0
4,75
2,33
1,50
3,25
Management
2,67
6,0
3,72
3,50
3,0
2,50
4,17
6,67
2,0
7,57
4,54
1,83
4,33
2,0
17,0
5,38
8,0
4,0
4,11
4,0
16,0
2,50
4,50
6,38
38,86
6,36
4,0
6,25
Hematology
6,0
5,33
4,50
6,10
5,60
6,0
8,33
6,20
7,17
5,46
6,50
5,0
6,78
8,92
4,91
6,19
Virology
6,0
5,60
4,0
3,0
9,20
4,29
5,57
6,0
5,83
7,50
6,0
7,86
7,50
6,60
6,67
6,11
Cardiac Cardiovascular Systems
6,67
6,90
4,80
3,62
6,0
5,12
5,40
6,60
12,42
6,57
5,20
6,0
4,81
6,43
4,82
6,09
Biotechnology Applied Microbiology
6,0
Instruments Instrumentation
6,0
Medical Ethics
8,0
6,0
6,0
6,0
5,0
Medicine, Legal
5,0
6,0
6,0
Psychology, Psychoanalysis
8,0
4,0
6,0
6,0
6,0
Peripheral Vascular Disease
4,0
4,88
4,67
5,80
4,33
5,0
6,33
5,21
5,44
5,12
4,19
5,21
4,37
6,50
17,43
5,90
Astronomy Astrophysics
3,0
2,73
2,82
3,0
2,64
2,45
12,38
2,89
2,51
7,35
3,69
8,17
6,0
1,50
26,33
5,83
9,67
4,0
6,56
4,0
4,56
7,11
5,56
6,80
4,25
6,58
1,0
6,93
7,11
5,70
Infectious Diseases
Medicine, General Internal
4,50
4,52
4,87
5,20
4,0
11,89
5,36
11,0
3,69
4,0
2,75
4,50
7,0
5,0
6,20
5,63
Immunology
3,67
5,43
6,60
5,46
5,61
4,89
5,0
6,47
5,83
5,50
5,38
5,95
7,82
5,38
4,81
5,59
Microbiology
3,67
4,40
4,89
5,67
4,83
4,67
5,25
5,79
7,25
5,26
4,60
6,20
5,42
8,38
7,50
5,59
Endocrinology Metabolism
4,38
6,50
8,0
5,0
3,71
4,20
6,90
5,58
4,89
5,80
5,87
5,67
5,80
5,20
4,89
5,49
Public, Environmental Occupational Health
4,55
3,40
4,92
5,90
5,36
3,55
5,50
8,25
4,73
5,76
4,93
6,43
6,56
5,62
6,42
5,46
Rheumatology
5,0
6,0
3,20
5,0
6,0
5,0
5,67
6,67
6,50
6,0
3,67
4,75
4,50
5,62
6,40
5,33
Transplantation
1,0
8,50
9,33
5,20
8,0
5,0
5,50
4,75
5,43
4,0
5,38
4,0
4,14
4,0
5,30
Gastroenterology Hepatology
5,67
5,0
5,50
3,86
4,62
4,50
3,44
4,20
8,0
4,14
6,43
6,89
5,91
Genetics Heredity
2,75
3,93
4,0
1,40
5,0
5,25
4,0
4,83
5,14
6,14
7,70
7,72
6,23
8,25
6,10
5,23
Oncology
6,0
3,50
3,88
4,67
5,25
4,92
6,78
6,0
2,50
2,0
7,50
4,80
8,75
6,50
5,25
5,22
Medicine, Research Experimental
4,67
5,0
6,67
4,62
6,57
4,80
4,78
4,77
5,0
5,21
5,88
4,62
6,0
4,89
4,50
5,20
Physics, Nuclear
3,33
4,0
2,50
1,25
4,45
3,0
2,0
3,0
6,30
6,62
9,80
4,70
3,20 18,57
5,20
5,19
Chemistry, Medicinal
5,0
2,75
4,50
4,0
4,33
4,25
5,12
4,17
4,38
6,18
6,25
8,0
5,25
6,80
6,33
5,15
Physics, Multidisciplinary
2,40
2,16
2,48
2,38
3,15
2,64
2,39
3,50
5,90
3,22
3,14 13,63
13,0
4,51
12,54
5,14
Tropical Medicine
2,69
3,69
4,53
4,78
4,62
5,20
3,40
8,50
4,75
5,90
4,64
5,90
6,65
6,18
5,45
5,13
6,0
3,67
3,40
3,50
5,0
5,0
4,0
4,60
5,0
3,14
14,0
4,80
4,60
4,40
5,08
1,0
3,0
5,25
8,25
3,33
4,25
4,89
4,50
4,29
3,33
6,86
4,37
14,56
5,06
6,0
6,0
6,0
4,67
4,25
5,11
5,88
4,33
5,75
4,20
5,33
4,33
5,0
5,03
6,0
4,50
6,50
5,0
3,0
7,0
4,0
4,0
6,0
2,0
Biochemical Research Methods
Clinical Neurology
Allergy
3,0
3,50
Energy Fuels
Horticulture
4,0
8,0
1,0
3,0
5,24
5,0
11,0
105
5,0
5.5.6.2 Índices anuales de coautoría por áreas científicas ISI
El índice de coautoría de las áreas analizadas durante los 15 años estudiados presenta
diferentes valores medios. Nótese como la media es bastante alta en las áreas ISI, lo que
demuestra el alto grado de colaboración de los investigadores venezolanos.
Tabla 21. Índices anuales de coautoría por áreas científicas ISI: distribución anual
AREAS
1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 Media
SPACE SCIENCE
3
2,67
2,72
MULTIDISCIPLINARY
2,25
3,12
3
IMMUNOLOGY
3,11
9,4
4,35
MICROBIOLOGY
4,61
5,2
CLINICAL MEDICINE
3,88
4,28
PHYSICS
3,04
2,64
2,5
11,1
2,89
2,51
7
3,69
8,17
5,13
13,7
36,4
7,14
19
4
4,38
2,4
7
5,67
2,71
7,38
8,62
7,5
12,7
6,41
4,71
7,92
5,24
4,87
6,96
5,91
5,33
5,92
6,18
6,36
5,87
5,27
5,83
4,71
4,87
6
4,71
4,76
5,08
5,15
5,55
5,38
6,36
5,54
6,35
6,45
5,38
5,02
4,97
4,54
5,06
3,9
5,38
5,61
4,99
4,56
5,7
5,86
5,66
5,63
5,00
3,21
3,3
2,97
3,31
3,08
3,31
4,47
4,4
8,51
5,08
9,71
7,72
5,3
7,17
4,97
MOLECULAR BIOLOGY & GENETICS 2,91
4,46
4
6,4
3,81
5,07
3,24
4,08
5,32
5,35
5,59
5,72
5,53
6,05
5
4,84
NEUROSCIENCE & BEHAVIOR
4,26
2,97
3,7
3,21
3,85
4,77
3,17
4,5
4,09
4,42
4,77
3,95
4,68
5,34
11,8
4,63
PHARMACOLOGY & TOXICOLOGY
4
3
3,33
4,06
4,11
3,75
6,3
4,54
3,42
3,97
5,92
5,09
5,12
5,07
5,58
4,48
BIOLOGY & BIOCHEMISTRY
3,39
4,1
3,13
3,54
3,41
4,23
4,31
4,16
3,99
4,47
3,88
4,73
4,15
3,91
4,59
4,00
CHEMISTRY
3,74
3,59
3,46
3,65
3,51
4,1
3,81
3,99
3,96
4,33
3,91
4,54
4,34
4,51
4,54
4,00
6
3
2,5
2
4,6
3,2
4
3,53
3,98
PSYCHIATRY/PSYCHOLOGY
7
3
4
ENGINEERING
2,06
2,46
2,51
2,39
3,05
2,7
3,29
3,11
4,64
4,55
4,06
3,76
3,21
3,32
11,8
3,79
MATERIALS SCIENCE
4,06
3,6
3,08
2,94
2,67
2,78
4
3,87
3,08
3,99
3,91
4,02
4,1
3,82
5,05
3,66
AGRICULTURAL SCIENCES
3,43
3,28
2,78
3,5
3,39
3,7
3,3
3,18
3,5
3,39
4,02
4,3
3,89
4,33
4,51
3,63
GEOSCIENCES
2,9
2,55
3,19
2,62
3,37
3,39
2,67
3,53
4,14
2,93
3,41
4,65
3,93
4,1
5,25
3,51
ENVIRONMENT/ECOLOGY
2,81
2,77
3,3
2,59
2,6
2,57
2,44
2,87
3,06
3,16
3,05
4,89
3,89
4,72
5,57
3,35
PLANT & ANIMAL SCIENCE
2,76
2,77
2,67
2,87
2,88
3,56
3,02
2,95
3,36
3,45
3,29
3,93
3,91
3,7
4,12
3,28
1
6
3
1,75
1,67
2
1,67
6,17
2,64
SOCIAL SCIENCES, GENERAL
2,11
1
COMPUTER SCIENCE
2,33
3,2
1,91
1,25
2,92
2,33
2,07
2,19
2,18
2,57
3,43
3,2
2,79
3,09
3,06
2,57
MATHEMATICS
1,78
1,82
1,55
1,84
1,84
1,89
2,42
1,9
2,05
1,77
1,9
2,18
1,92
1,96
2,41
1,95
1
2
ECONOMICS & BUSINESS
2
1,67
Elaboración propia
Por área científica los índices medios de coautoría son consistente con los que se
encuentran en la literatura relacionada. En todo caso llama la atención que prácticamente
todas las áreas científicas tienen índices de coautorías superiores a 2,5, lo que indica un alto
grado de colaboración por parte de los investigadores venezolanos cuando publican en
revistas internacionales con alta visibilidad.
106
5.5.7. Tipología Documental
Este indicador establece la distribución de la producción científica venezolana en relación
con la tipología documental propia establecida por el ISI en sus índices de citas. El tipo
documental de publicación más frecuente es el artículo, puesto que se han publicado en
este formato 11.427 trabajos (83,47% de los casos). El siguiente tipo documental son las
actas de congresos con 1.289 trabajos publicados (9,42%). Estos valores se muestran en la
tabla 22, por cada año del periodo estudiado.
Tabla 22. Tipología Documental
TIPOLOGIA
1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 TOTAL
ARTICLE
419 443 518 521 569 596 675 795 922 924 979 971 1059 1089 947 11427
MEETING ABSTRACT
25
29
32
150 40
43
159 107 103 75
145 101 106 83
91
1289
NOTE
36
39
33
41
53
65
1
0
0
0
0
0
0
0
0
268
LETTER
9
15
18
16
16
14
14
19
10
19
22
19
27
22
20
260
REVIEW
8
14
5
7
6
8
15
12
11
20
19
23
17
18
28
211
EDITORIAL MATERIAL 9
9
7
6
10
1
9
20
14
24
6
14
13
16
14
172
CORRECTION
0
0
0
0
0
0
0
0
3
1
5
3
1
4
4
21
DISCUSSION
CORRECTION,
ADDITION
ITEM ABOUT AN
INDIVIDUAL
0
1
6
3
2
1
0
0
0
0
0
0
0
0
0
13
0
0
0
1
2
0
0
6
0
0
0
0
0
0
0
9
1
0
1
1
0
0
2
2
0
0
0
0
0
0
0
7
BIOGRAPHICAL-ITEM
0
0
0
0
0
0
0
1
2
0
1
0
1
0
0
5
REPRINT
0
0
0
0
1
0
0
0
0
1
0
0
1
0
1
4
NEWS ITEM
0
0
0
0
0
0
1
0
0
0
1
0
0
0
1
3
BOOK REVIEW
0
0
0
0
0
0
1
0
0
0
0
0
0
0
0
1
TOTAL
Elaboración propia
507 550 620 746 699 728 877 962 1065 1064 1178 1131 1225 1232 1106 13690
107
5.3.4 Capacidad Idiomática
El inglés es el idioma en el que fundamentalmente se publican los documentos (89,73%),
seguido por el español (7,57%). La evolución temporal del número de documentos en
inglés presenta una tasa de crecimiento positiva en casi todos los años. Mientras que en
español el crecimiento de las tasas es muy irregular.
Tabla 23. Capacidad Idiomática
IDIOMA
1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 TOTAL
ENGLISH
447
512
576
705
663
697
830
878
921
942
1034 983
1042 1076 979
12285
SPANISH
57
25
40
32
33
28
46
76
139
117
138
144
179
152
123
1329
FRENCH
2
11
4
8
3
3
1
5
1
5
3
2
2
2
0
52
PORTUGUESE 0
1
0
0
0
0
0
1
2
0
2
1
2
1
3
13
GERMAN
1
0
0
1
0
0
0
1
2
0
0
0
0
1
0
6
RUSSIAN
0
1
0
0
0
0
0
0
0
0
1
1
0
0
1
4
ITALIAN
0
0
0
0
0
0
0
1
0
0
0
0
0
0
0
1
550
620
746
699
728
877
962
1065 1064 1178 1131 1225 1232 1106 13690
TOTAL
507
Elaboración propia
El sesgo idiomático hacia el idioma inglés se debe a las particulares características de la BD
empleada. A pesar de ello es notable la presencia de documentos escritos en español.
108
5.5.9 Revistas de publicación
5.5.9.1. Productividad de las revistas
Se presenta en la tabla 24 la distribución de la producción por revistas de publicación. Se ha
de destacar que entre las cinco primeras revistas más productivas se encuentran las tres
revistas venezolana indizadas por el ISI. La Revista Científica de la Facultad de Ciencias
Veterinarias de LUZ es la más productiva con 525 documentos (3,83%); seguida por la
revista también venezolana Interciencia (2,74%) y en cuarto lugar la tercera revista
venezolana, Archivos Latinoamericanos de Nutrición (1,24%).
Tabla 24. Productividad de las revistas
Título
ISSN Frecuencia
Rev Cient-Fac Cienc Vet
0798-2259
525
Interciencia
0378-1844
375
J Dent Res
0022-0345
219
Arch Latinoamer Nutr
0004-0622
170
Rev Biol Trop
0034-7744
139
Abstr Pap Amer Chem Soc
0065-7727
125
Aapg Bull-Amer Assn Petrol G 0149-1423
104
Mem Inst Oswaldo Cruz
0074-0276
89
Biophys J
0006-3495
87
Phys Rev B
1098-0121
81
Rev Mex Fis
0035-001X
81
Astrophys J
0004-637X
76
Faseb J
0892-6638
73
Amer J Trop Med Hyg
0002-9637
68
J Appl Phys
0021-8979
61
Phys Status Solidi B-Basic Re
0370-1972
54
Vis Tecnol
1315-0855
54
Appl Catal a-Gen
0926-860X
52
J Mol Catal a-Chem
1381-1169
50
J Phys Org Chem
0894-3230
49
Surf Coat Tech
0257-8972
48
Phys Rev D
0556-2821
48
Astrophys Space Sci
0004-640X
48
J Math Anal Appl
0022-247X
46
Amer J Hum Genet
0002-9297
45
Invest Clin
0535-5133
44
Physica B
0921-4526
43
Kidney Int
0085-2538
43
Phys Rev E
1063-651X
43
Lect Note Comput Sci
0302-9743
42
Int J Quantum Chem
0020-7608
42
Oil Gas J
0030-1388
42
Spectrochim Acta Pt B-at Spec
0584-8547
41
Theochem-J Mol Struct
0166-1280
41
Invest Ophthalmol Visual Sci
0146-0404
40
Brain Res
0006-8993
40
109
Tabla 24. Productividad de las revistas
Título
ISSN Frecuencia
Talanta
0039-9140
38
Phys Lett a
0375-9601
38
J Amer Soc Nephrol
1046-6673
38
J Phys Chem Solids
0022-3697
37
Energ Fuel
0887-0624
36
J Math Phys-Ny
0022-2488
36
Amer J Hypertens
0895-7061
36
Polym Bull
0170-0839
36
Elaboración propia
5.5.9.2. Productividad anual por título de revista
En la tabla 25 se muestran las 20 revistas más productivas con su evolución anual.
Tabla 25.Productividad anual por título de revista: distribución anual
TÍTULOS
1990
1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 TOTAL
0
0
0
0
0
0
8
26
79
66
60
61
117
52
56
525
Interciencia
26
9
17
13
13
7
18
21
29
23
23
46
41
47
42
375
J Dent Res
0
0
0
0
4
9
100
26
10
0
63
0
4
3
0
219
7
3
7
11
12
6
14
18
12
11
15
13
14
17
10
170
Rev Biol Trop
2
1
1
11
5
3
4
5
12
10
35
19
9
19
3
139
3
3
13
9
4
8
7
7
13
8
10
11
10
7
12
125
Aapg Bull-Amer Assn Petrol G 0
8
0
90
0
1
1
1
2
0
1
0
0
0
0
104
2
3
13
5
2
0
5
7
9
5
3
10
9
6
10
89
Biophys J
8
1
0
9
8
0
8
9
7
6
6
7
10
4
4
87
Phys Rev B
7
8
9
8
7
2
5
0
3
6
7
5
5
7
2
81
Rev Mex Fis
0
0
0
1
1
1
1
0
12
1
1
8
2
53
0
81
Astrophys J
4
8
4
12
8
2
2
0
5
2
6
5
3
6
9
76
Faseb J
0
0
11
8
5
7
4
8
7
8
2
1
4
7
1
73
Amer J Trop Med Hyg
4
0
5
4
5
1
3
3
3
15
3
5
7
6
4
68
J Appl Phys
3
7
2
2
5
2
2
5
4
6
8
7
2
5
1
61
2
1
2
6
1
4
3
1
2
8
13
3
1
5
2
54
Vis Tecnol
0
0
0
0
10
7
1
11
9
12
0
1
3
0
0
54
Appl Catal A-Gen
0
0
2
3
0
3
2
2
7
3
9
6
3
5
7
52
J Mol Catal A-Chem
0
0
0
0
0
3
5
7
1
10
5
4
4
7
4
50
Elaboración propia
110
5.5.9.3. Dispersión de las publicaciones
En la tabla 26 se presenta la distribución de las publicaciones por áreas científicas. En esta
tabla sólo se muestra a modo de ejemplo las cinco primeras revistas de las cinco áreas más
productivas. Junto con la productividad por título se señala su peso relativo en relación con
la productividad del área y el acumulado en cada área. La distribución completa de títulos
por área se presenta en el anexo 6.
Tabla 26 Dispersión de las publicaciones por áreas científicas ISI
Área Científica ISI
Clinical Medicine
Clinical Medicine
Clinical Medicine
Clinical Medicine
Clinical Medicine
Chemistry
Chemistry
Chemistry
Chemistry
Chemistry
Plant & Animal Science
Physics
Physics
Physics
Physics
Physics
Biology & Biochemistry
Tit. Rev.
J Dent Res
Amer J Trop Med Hyg
Invest Clin
Kidney Int
Appl Catal a-Gen
J Mol Catal a-Chem
J Phys Org Chem
Int J Quantum Chem
Interciencia
Hydrobiologia
J Amer Mosquito Contr Assn
J Med Entomol
Phys Rev B
Rev Mex Fis
J Appl Phys
Phys Rev D
Rev Biol Trop
Biophys J
Faseb J
J Physiol-London
Biochem Syst Ecol
Frec.
219
89
68
44
43
125
52
50
49
42
525
375
29
25
23
81
81
61
54
48
139
87
73
26
23
Frec. Acum.
219
308
376
420
463
125
177
227
276
318
525
900
929
954
977
81
162
223
277
325
139
226
299
325
348
%
9,22
3,75
2,86
1,85
1,81
6,15
2,56
2,46
2,41
2,06
26,73
19,09
1,48
1,27
1,17
5,92
5,92
4,46
3,94
3,51
14,79
9,26
7,77
2,77
2,45
% Acum.
9,22
12,97
15,84
17,69
19,50
6,15
8,70
11,16
13,57
15,63
26,73
45,82
47,30
48,57
49,75
5,92
11,83
16,29
20,23
23,74
14,79
24,04
31,81
34,57
37,02
Elaboración propia
111
Capítulo 6
CONCLUSIONES
Capítulo 6. Conclusiones
114
CAPÍTULO 6: CONCLUSIONES
En el desarrollo de la presente tesina se abordaron diversos aspectos en correspondencia
con los objetivos de estudio planteados. Para concluir se han agrupado los resultados en
tres áreas y que describimos a continuación:
Primero, en relación con el objetivo general y los objetivos específicos se puede afirmar que
fueron alcanzados en su totalidad.
•
Para la incorporación de los datos se creó la BD vzla.
•
Se desarrolló la BD para el ingreso de las instituciones y se le llamó c1.
•
El script para la incorporación de los datos a la BD, fue abordado en fases y se le
llamó txt-db.pl.
•
Para la normalización de los datos se desarrolló un script que se denominó
normalizar.pl, y que busca cadenas completas de direcciones; cuando las ubica
procede a cotejarla con la BD y si existen en el banco de datos les añade sus
correspondientes abreviaturas. Originalmente solo se incorporaba a la BD la forma
en que aparecía la dirección hasta el primer separador —la coma que se consideraba
como elemento de separación — y a medida que fue creciendo el banco de datos, el
script se tornaba lento y arrojaba resultados nada satisfactorios. Por eso se optó
incorporar la línea completa donde aparece registra la institución. Por ejemplo,
aplicando la primera forma del script la Universidad Central de Venezuela fue
incorporada a la BD con 27 variaciones, mientras que con la línea completa el
número de variaciones creció hasta 1.883. En cuanto a tiempos de ejecución no
registró drásticas variaciones.
•
En cuanto a la obtención de indicadores bibliométricos unidimensionales, la
herramienta Web resultante se encuentra en su primera versión, se espera en el
futuro introducir mejoras con la finalidad de obtener nuevos indicadores.
Segundo, con respecto al estudio de caso se puede concluir que la aplicación de la
metodología expuesta en el capítulo 4, así como la herramienta Web facilitó la obtención de
los indicadores bibliométricos unidimensionales
•
Durante el periodo estudiado, la producción científica ha registrado un crecimiento
constante, con respecto a 1990. El año de mayor crecimiento fue 2003 con una
115
producción total de 1.232 trabajos (143%). Con respecto al crecimiento anual, éste
muestra valores positivos en la mayoría de los casos.
•
Estados Unidos de Norteamérica no solo es el gran receptor de la producción
petrolera del país, sino además de la colaboración científica con un 23,76%.
•
En cuanto a la productividad por autores, existe un porcentaje alto de medianos
productores, 34,53% —entre 2 a 9 trabajos—, lo que representa un 54,21% de la
producción total.
•
Medicina clínica, química y física concentran el mayor número de trabajos
publicados en áreas y categorías temáticas.
•
Los investigadores venezolanos prefieren publicar sus resultados en artículos
(83,46%).
•
El inglés es el idioma en el que más se publican los documentos, seguido del
español.
•
Se ha de destacar que las únicas tres revistas venezolanas indizadas por el ISI, se
encuentran ubicadas como receptoras de trabajos entre las cinco primeras.
Tercero, se exponen algunas propuestas de futuro y que detallamos a continuación:
•
Mejoras a la interfaz Web con posibilidad de seleccionar parámetros, tales como: a)
limites temporales; b) selección por áreas o categorías temáticas; c) umbrales; entre
otras.
•
Generación de matrices para la elaboración de indicadores multidimensionales, así
como realizar análisis de redes sociales.
•
Mejoras de gráficos, incorporación de gráficos bidimensionales y vectoriales.
•
Normalización de autores y descriptores.
•
Automatización en la conexión y captura de los datos desde las fuentes.
116
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ANEXO 1
ANEXO 2
Anexo 2
132
Anexo 2
PAÍS
VENEZUELA
USA
FRANCE
SPAIN
UK
BRAZIL
ITALY
MEXICO
GERMANY
CANADA
ARGENTINA
CHILE
COLOMBIA
SWEDEN
SWITZERLAND
JAPAN
RUSSIA
BELGIUM
NETHERLANDS
AUSTRALIA
CUBA
POLAND
ISRAEL
URUGUAY
PERU
HUNGARY
AUSTRIA
INDIA
COSTA RICA
PORTUGAL
PEOPLES R CHINA
ROMANIA
PANAMA
FINLAND
ECUADOR
YUGOSLAVIA
NEW ZEALAND
CZECH REPUBLIC
DENMARK
SOUTH KOREA
BOLIVIA
GREECE
SOUTH AFRICA
UKRAINE
TURKEY
NORWAY
THAILAND
MOROCCO
FRECUENCIA %
11426
83,46
3253
23,76
728
5,32
646
4,72
557
4,07
400
2,92
316
2,31
306
2,24
284
2,07
241
1,76
236
1,72
153
1,12
152
1,11
98
0,72
87
0,64
87
0,64
77
0,56
73
0,53
68
0,50
64
0,47
61
0,45
61
0,45
45
0,33
45
0,33
42
0,31
41
0,30
33
0,24
31
0,23
28
0,20
27
0,20
26
0,19
26
0,19
23
0,17
22
0,16
21
0,15
18
0,13
17
0,12
16
0,12
16
0,12
15
0,11
15
0,11
14
0,10
13
0,09
13
0,09
13
0,09
12
0,09
12
0,09
12
0,09
133
Anexo 2
PAÍS
FRECUENCIA %
DOMINICAN REP 11
0,08
GUATEMALA
10
0,07
KUWAIT
10
0,07
SLOVAKIA
10
0,07
KENYA
8
0,06
ESTONIA
8
0,06
PARAGUAY
7
0,05
TRINID & TOBAGO 7
0,05
SLOVENIA
7
0,05
NORTH IRELAND 7
0,05
IRELAND
6
0,04
ARMENIA
6
0,04
TAIWAN
6
0,04
PHILIPPINES
5
0,04
CAMEROON
5
0,04
NICARAGUA
5
0,04
GUADELOUPE
4
0,03
INDONESIA
4
0,03
SAUDI ARABIA
4
0,03
BULGARIA
4
0,03
HAITI
4
0,03
BANGLADESH
3
0,02
MALAGASY REPUBL 3
0,02
UGANDA
3
0,02
VENDA
3
0,02
JAMAICA
3
0,02
TUNISIA
3
0,02
CENT AFR REPUBL 3
0,02
GHANA
3
0,02
HONG KONG
3
0,02
HONDURAS
3
0,02
ALGERIA
3
0,02
IRAN
3
0,02
SINGAPORE
3
0,02
BERMUDA
2
0,01
OMAN
2
0,01
ETHIOPIA
2
0,01
GUYANA
2
0,01
EGYPT
2
0,01
W IND ASSOC ST
2
0,01
COTE IVOIRE
2
0,01
USA SALVADOR
2
0,01
VIETNAM
2
0,01
NETH ANTILLES
2
0,01
U ARAB EMIRATES 2
0,01
BAHAMAS
2
0,01
NIGERIA
2
0,01
MALAYSIA
2
0,01
FRENCH GUIANA 1
0,01
GAMBIA
1
0,01
134
Anexo 2
PAÍS
ZIMBABWE
CYPRUS
NIGER
ICELAND
CROATIA
TANZANIA
SENEGAMBIA
SUDAN
MALTA
BARBADOS
REP OF GEORGIA
SENEGAL
MONGOL PEO REP
JORDAN
PAKISTAN
PAPUA N GUINEA
MALI
ZAIRE
GABON
BURKINA FASO
MADAGASCAR
BELICE
SIN
FRECUENCIA %
1
0,01
1
0,01
1
0,01
1
0,01
1
0,01
1
0,01
1
0,01
1
0,01
1
0,01
1
0,01
1
0,01
1
0,01
1
0,01
1
0,01
1
0,01
1
0,01
1
0,01
1
0,01
1
0,01
1
0,01
1
0,01
1
0,01
1645
12,02
135
ANEXO 3
Anexo 3
138
Anexo 3
Categorías Temáticas ISI
Chemistry,Physical
Veterinary-Sciences
Biochemistry-Molecular-Biology
Multidisciplinary-Sciences
Pharmacology-Pharmacy
Physics,Condensed-Matter
Physics,Multidisciplinary
Chemistry,Multidisciplinary
Plant-Sciences
Mathematics
Immunology
Biology
Neurosciences
Mathematics,Applied
Chemistry,Analytical
Energy-Fuels
Engineering,Chemical
Materials-Science,Multidisciplinary
Engineering,Petroleum
Parasitology
Tropical-Medicine
Ecology
Cell-Biology
Dentistry,Oral-Surgery-Medicine
Astronomy-Astrophysics
Nutrition-Dietetics
Environmental-Sciences
Physics,Applied
Polymer-Science
Geosciences,Multidisciplinary
Sin
Marine-Freshwater-Biology
Microbiology
Peripheral-Vascular-Disease
Chemistry,Inorganic-Nuclear
Physics,Atomic,Molecular-Chemical
Chemistry,Organic
Zoology
Engineering,Electrical-Electronic
Biophysics
Public,Environmental-Occupational-Health
Physics,Mathematical
Hematology
Food-Science-Technology
Endocrinology-Metabolism
Genetics-Heredity
Cardiac-Cardiovascular-Systems
Medicine,General-Internal
Spectroscopy
Urology-Nephrology
Physiology
1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 TOTAL
28 20 31 41 33 49 49 64 55 65 62 51 72 60 56 736
5 2 9 6 11 8 14 33 87 74 74 74 132 72 66 667
26 34 41 40 36 39 40 43 38 50 32 38 45 38 44 584
30 17 23 14 16 9 22 25 30 27 31 55 46 60 46 451
18 20 21 27 23 23 25 33 41 24 38 37 34 38 43 445
31 23 35 29 25 28 26 21 18 37 43 41 25 36 18 436
15 19 23 16 26 25 18 22 40 23 29 30 33 78 24 421
16 18 29 24 19 33 25 31 34 21 40 25 24 30 29 398
24 21 22 13 26 21 30 27 29 28 21 24 21 28 30 365
15 22 22 26 14 28 28 28 22 17 28 29 24 21 22 346
6 7 17 28 33 28 31 30 30 21 26 20 22 24 21 344
7 6 18 24 17 18 14 22 33 28 51 25 22 38 15 338
15 15 11 13 19 22 21 29 25 22 31 31 23 20 32 329
15 14 17 11 6 20 16 24 25 25 33 32 31 37 22 328
17 8 21 22 27 29 28 23 24 22 20 16 24 18 25 324
3 11 6 93 9 16 12 15 22 23 20 25 20 26 15 316
6 16 12 11 14 16 17 17 22 27 23 30 26 34 22 293
8 4 14 12 9 15 16 26 21 36 22 38 21 27 18 287
2 9 3 91 14 18 7 22 22 26 14 15 17 19 5 284
8 7 26 16 15 14 16 20 22 15 21 26 32 21 24 283
13 13 32 18 16 10 10 16 20 29 14 20 23 22 20 276
12 16 17 13 16 17 15 18 20 16 26 18 15 23 25 267
6 6 21 15 14 19 18 26 26 23 13 18 26 13 18 262
0 2 0 2 5 9 102 28 12 5 66 6 6 9 3 255
9 11 17 22 14 11 8 9 39 17 13 18 12 20 27 247
9 6 10 13 16 11 20 24 16 16 23 21 21 21 18 245
6 12 11 13 10 14 13 15 17 21 29 23 18 18 24 244
13 11 10 19 10 12 16 19 22 23 20 22 16 14 9 236
8 5 1 7 14 5 16 16 21 25 16 23 26 33 16 232
3 14 9 95 2 8 12 13 12 13 9 5 19 4 10 228
4 3 3 5 10 7 17 6 40 18 21 21 27 22 22 226
4 7 9 8 14 18 15 11 17 15 19 23 13 23 27 223
6 10 9 12 18 12 16 24 12 19 15 20 12 16 20 221
2 8 6 12 3 8 3 14 9 33 31 19 30 22 21 221
7 13 8 7 13 17 8 19 8 21 12 20 16 17 28 214
5 15 8 8 17 14 8 10 16 12 17 18 19 29 17 213
6 12 7 10 16 10 14 12 9 18 10 16 20 23 23 206
6 14 16 11 16 9 15 16 14 16 16 12 17 13 10 201
7 8 10 9 12 13 16 16 7 13 16 15 27 12 12 193
18 11 6 19 15 9 13 15 15 13 14 12 13 7 10 190
11 5 13 11 11 11 8 8 11 25 14 14 16 16 12 186
5 10 10 9 8 11 9 12 12 15 8 19 20 11 15 174
1 6 4 10 5 11 6 15 23 28 20 10 9 12 11 171
3 10 7 9 7 8 7 14 14 11 11 13 18 14 19 165
8 2 2 6 7 10 11 12 9 5 15 18 20 10 28 163
4 14 4 10 4 8 6 12 7 14 14 18 22 12 10 159
3 10 5 8 7 8 5 16 19 7 10 11 16 14 11 150
24 23 15 5 5 9 11 6 13 6 4 6 5 8 10 150
3 7 11 12 8 15 10 18 6 14 13 8 8 9 6 148
7 4 4 8 9 5 8 14 4 6 8 13 23 28 7 148
9 9 8 11 11 8 15 7 8 8 13 7 14 7 11 146
139
Anexo 3
1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 TOTAL
Chemistry,Applied
1 5 4 7 7 7 10 4 10 12 13 13 14 17 15 139
Entomology
7 2 7 10 9 8 13 8 6 8 15 11 15 7 11 137
Medicine,Research-Experimental
6 5 6 8 7 5 9
13 18 14 8 8 7 9 6 129
Physics,Particles-Fields
3 7 7 6 5 6 10 4 10 12 5 14 16 8 13 126
Toxicology
5 4 6 8 4 7 6
9 5 10 3 22 9 11 13 122
Infectious-Diseases
0 0 3 6 18 6 9
9 9 5 12 12 9 14 9 121
Chemistry,Medicinal
1 4 4 7 6 4 8
6 8 11 8 11 16 13 12 119
Clinical-Neurology
2 0 1 1 4 4 3
4 9 14 14 9 7 19 25 116
Surgery
1 2 7 7 8 2 13 13 6 10 8 10 12 6 7 112
Pathology
4 4 7 7 10 8 4
10 11 7 10 7 11 6 5 111
Metallurgy-Metallurgical-Engineering
5 1 3 4 4 4 2
11 4 10 9 14 6 19 9 105
Gastroenterology-Hepatology
6 8 4 7 8 2 9
10 9 7 14 9 11 0 0 104
Crystallography
3 4 5 1 2 6 9
11 7 8 7 8 10 5 16 102
Statistics-Probability
2 6 4 4 6 3 5
6 8 9 10 13 13 3 10 102
Biotechnology-Applied-Microbiology
2 5 7 3 4 8 10 11 7 8 5 5 8 12 6 101
Virology
4 5 5 3 10 7 7
9 6 6 3 7 8 10 6 96
Materials-Science,Coatings-Films
1 1 1 2 1 7 6
8 6 10 9 14 11 7 11 95
Optics
6 9 7 7 11 6 2
5 9 6 4 4 7 8 4 95
Mycology
7 4 4 7 6 0 6
4 12 8 12 6 6 4 8 94
Agriculture,Dairy-Animal-Science
3 3 1 2 2 4 4
6 12 9 11 10 9 8 8 92
Ophthalmology
1 0 2 0 1 1 4
5 2 4 14 11 13 16 17 91
Agriculture,Soil-Science
5 3 4 6 6 2 6
13 6 7 2 7 13 1 9 90
Instruments-Instrumentation
5 2 4 6 5 11 5
6 5 8 8 3 5 6 9 88
Computer-Science,Interdisciplinary-Applications 5 5 6 1 3 7 6
6 8 10 5 5 7 6 7 87
Physics,Nuclear
3 6 4 4 11 3 4
1 10 8 5 10 5 7 5 86
Geochemistry-Geophysics
2 2 3 7 3 10 7
9 3 11 6 3 9 2 8 85
Agronomy
12 3 5 8 9 6 6
6 3 6 2 4 7 2 3 82
Water-Resources
5 6 8 4 5 5 3
8 3 6 5 9 6 4 5 82
Oncology
2 4 8 3 4 12 9
5 6 1 8 5 4 2 8 81
Nuclear-Science-Technology
3 4 3 2 6 3 1
7 4 9 3 9 5 8 11 78
Mathematics,Interdisciplinary-Applications
1 3 3 2 1 3 7
3 9 1 9 3 10 10 12 77
Pediatrics
0 1 2 4 4 7 5
2 4 4 10 7 5 8 11 74
Automation-Control-Systems
3 5 6 8 4 5 8
3 4 4 10 2 5 4 2 73
Engineering,Mechanical
1 1 5 1 4 1 1
6 3 5 5 9 9 16 5 72
Dermatology
5 6 5 5 4 6 8
4 3 5 6 3 4 4 3 71
Allergy
0 2 2 6 3 6 4
9 8 3 8 5 6 3 5 70
Computer-Science,Software-Engineering
4 3 7 2 3 6 3
6 4 7 4 8 5 5 3 70
Mechanics
4 3 3 4 2 3 5
4 5 6 4 6 5 11 5 70
Physics,Fluids-Plasmas
1 1 0 4 3 3 4
6 6 7 9 5 12 4 3 68
Engineering,Civil
3 1 6 1 2 3 4
3 5 10 5 6 5 8 5 67
Psychiatry
3 2 1 4 2 5 4
6 5 5 4 6 7 2 10 66
Biochemical-Research-Methods
0 2 3 5 6 6 6
4 5 3 7 1 5 5 5 63
Transplantation
1 0 2 3 5 1 7
4 4 7 3 8 9 7 2 63
Biodiversity-Conservation
1 0 3 2 3 2 4
2 5 5 6 7 4 6 12 62
Meteorology-Atmospheric-Sciences
5 2 3 6 6 2 4
1 8 4 3 6 3 2 6 61
Evolutionary-Biology
0 2 0 4 4 6 1
3 2 7 4 5 7 8 7 60
Behavioral-Sciences
5 5 3 4 3 3 6
10 3 4 5 1 2 2 2 58
Electrochemistry
1 2 2 2 6 4 3
2 2 5 7 9 4 3 6 58
Fisheries
2 0 2 1 2 4 1
1 5 4 5 9 5 7 10 58
Engineering,Multidisciplinary
3 1 3 2 0 5 3
5 1 4 9 4 8 3 6 57
Forestry
2 2 2 2 3 1 4
5 6 3 3 4 2 9 8 56
Reproductive-Biology
0 2 2 5 2 3 3
6 1 1 3 7 7 4 10 56
Operations-Research-Management-Science
2 2 2 2 2 3 4
4 3 5 5 1 9 7 3 54
140
Anexo 3
Agriculture,Multidisciplinary
Obstetrics-Gynecology
Oceanography
Computer-Science,Theory-Methods
Respiratory-System
Rheumatology
Materials-Science,Characterization-Testing
Computer-Science,Artificial-Intelligence
Engineering,Biomedical
Engineering,Environmental
Thermodynamics
Paleontology
Geography,Physical
Geology
Limnology
Developmental-Biology
Engineering,Geological
Ornithology
Anesthesiology
Computer-Science,Information-Systems
Medical-Laboratory-Technology
Computer-Science,Cybernetics
Telecommunications
Construction-Building-Technology
Critical-Care-Medicine
Psychology,Biological
Radiology,Nuclear-Medicine-Medical-Imaging
Materials-Science,Ceramics
Andrology
Anthropology
Engineering,Industrial
Education,Scientific-Disciplines
Integrative-Complementary-Medicine
Anatomy-Morphology
Microscopy
Orthopedics
Agricultural-Engineering
Computer-Science,Hardware-Architecture
Otorhinolaryngology
Acoustics
Medical-Informatics
Mineralogy
Geriatrics-Gerontology
Materials-Science,Composites
Mining-Mineral-Processing
Psychology,Experimental
Horticulture
Psychology
Remote-Sensing
Substance-Abuse
Engineering,Manufacturing
Imaging-Science-Photographic-Technology
Materials-Science,Biomaterials
1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 TOTAL
0 1 0 2 2 3 1 5 8 5 5 3 4 7 6 52
1 2 2 4 2 1 2 7 2 1 3 6 5 5 7 50
2 2 1 3 4 2 1 2 3 2 2 10 3 6 7 50
1 1 1 1 3 3 3 3 2 5 5 4 5 8 4 49
0 1 0 2 2 3 1 1 2 5 4 5 5 6 6 43
1 2 5 1 1 1 3 3 2 2 3 4 2 8 5 43
0 2 0 0 1 0 4 2 6 7 2 2 4 6 1 37
0 0 1 0 1 0 2 2 4 2 3 5 3 4 7 34
0 2 2 2 0 2 2 2 3 1 0 4 5 2 6 33
1 3 1 1 3 3 1 2 2 2 3 4 2 3 1 32
3 1 1 0 1 2 2 2 4 5 0 2 3 2 2 30
0 0 0 0 1 3 1 0 2 7 4 1 1 6 2 28
3 2 2 2 0 0 4 1 1 3 3 2 1 3 0 27
0 0 0 0 0 3 1 1 3 2 3 3 0 10 1 27
2 2 4 0 2 0 1 0 3 0 3 5 3 1 1 27
1 1 0 0 1 1 3 2 1 0 3 5 2 3 3 26
1 1 1 1 0 1 3 3 1 3 1 1 6 2 1 26
0 2 2 1 3 1 1 1 1 3 2 1 2 1 5 26
2 0 3 0 4 1 3 1 1 0 3 2 0 2 3 25
0 1 1 0 1 0 1 1 2 3 3 1 3 3 5 25
1 3 2 3 2 1 1 1 3 2 1 1 2 0 2 25
0 7 2 3 2 3 1 2 0 2 0 1 0 0 1 24
3 1 1 2 1 1 3 1 0 0 0 2 3 1 4 23
0 0 1 2 0 1 0 1 3 2 1 1 3 4 3 22
3 0 0 0 1 0 0 1 2 5 1 2 3 2 2 22
2 2 1 0 1 2 2 8 0 2 0 1 0 0 0 21
0 2 0 0 1 1 0 1 0 4 3 3 1 1 4 21
1 0 1 0 0 1 0 0 0 4 4 1 2 2 4 20
0 0 0 0 0 0 0 2 2 2 2 5 0 2 3 18
0 0 0 0 1 1 0 1 0 2 3 2 2 5 0 17
0 0 2 0 1 0 1 1 0 0 2 1 2 5 1 16
2 1 1 0 1 2 1 3 1 1 1 0 0 0 1 15
0 1 0 0 2 0 1 1 1 1 1 2 1 2 2 15
1 1 1 0 0 0 1 0 1 1 2 0 0 3 3 14
0 2 1 2 2 0 0 0 1 2 2 1 0 0 1 14
2 1 0 1 0 0 2 3 1 0 2 0 1 1 0 14
0 0 0 0 1 2 2 2 2 0 1 1 1 1 0 13
0 0 0 0 0 1 0 1 1 0 1 0 4 3 2 13
0 0 0 1 0 2 0 2 1 2 2 0 0 1 2 13
0 2 0 0 0 1 0 2 0 2 2 2 1 0 0 12
0 2 1 2 0 1 1 1 2 0 0 1 1 0 0 12
0 1 0 1 0 1 1 2 0 2 1 0 1 0 2 12
0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 3 1 6 11
0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 2 1 2 1 0 8
1 0 0 1 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 8
1 0 0 0 0 0 1 4 0 1 0 1 0 0 0 8
0 0 0 0 1 1 0 0 1 1 0 1 1 0 1 7
1 0 1 0 0 0 3 0 0 0 0 0 1 0 1 7
0 0 0 0 0 0 0 1 2 0 0 0 2 2 0 7
0 0 2 1 2 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 7
0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 0 2 0 5
0 0 0 0 0 0 0 1 2 0 0 0 1 1 0 5
0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 2 0 1 5
141
Anexo 3
Health-Care-Sciences-Services
History-Philosophy-Of-Science
Management
Materials-Science,Paper-Wood
Medicine,Legal
Robotics
Sport-Sciences
Medical-Ethics
Psychology,Clinical
Psychology,Multidisciplinary
Psychology,Psychoanalysis
Transportation-Science-Technology
Demography
Economics
Engineering,Ocean
Environmental-Studies
Ergonomics
Gerontology
Rehabilitation
Social-Sciences,Biomedical
Agricultural-Economics-Policy
Applied-Linguistics
Emergency-Medicine
Engineering,Aerospace
Geography
Health-Policy-Services
Information-Science-Library-Science
Music
Neuroimaging
Psychology,Developmental
Social-Sciences,Interdisciplinary
Transportation
1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 TOTAL
0 0 0 0 1 1 0
0 1 0 0 1 0 0 0 4
0 0 0 0 0 0 2
0 0 0 0 0 0 0 2 4
0 0 0 0 0 1 0
0 0 1 1 0 0 0 1 4
0 0 0 0 1 1 1
0 1 0 0 0 0 0 0 4
0 0 0 0 0 0 0
1 0 0 0 0 1 2 0 4
0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 1 0 1 1 1 4
0 0 1 1 0 0 0
0 0 0 0 0 1 0 1 4
0 0 0 0 0 1 0
1 0 1 0 0 0 0 0 3
0 1 0 0 0 0 0
0 0 1 0 1 0 0 0 3
0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 1 0 2 3
0 0 0 0 0 0 3
0 0 0 0 0 0 0 0 3
0 0 0 0 0 0 1
0 0 0 1 0 0 0 1 3
0 0 0 1 1 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 2
0 0 0 0 1 0 0
0 0 1 0 0 0 0 0 2
1 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 1 0 2
0 1 0 0 1 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 2
0 1 1 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 2
0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 2 2
0 1 0 0 0 0 0
0 0 1 0 0 0 0 0 2
0 0 0 1 1 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 2
0 0 0 0 0 0 0
0 0 1 0 0 0 0 0 1
0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 1 0 0 0 1
0 0 0 0 0 0 0
0 0 1 0 0 0 0 0 1
0 0 0 1 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 1
0 0 0 0 0 0 0
1 0 0 0 0 0 0 0 1
0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 1 0 0 0 1
0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 1 1
0 1 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 1
0 0 0 0 0 0 0
0 0 1 0 0 0 0 0 1
0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 1 1
0 0 0 0 0 0 0
0 0 1 0 0 0 0 0 1
0 0 0 0 0 0 1
0 0 0 0 0 0 0 0 1
142
ANEXO 4
Anexo 4
144
Anexo 4
CATEGORIA
90
91
93
94
95
96
97
98
99
00
01
02
03
04
ACOUSTICS
AGRICULTURAL
ECONOMICS POLICY
AGRICULTURAL
ENGINEERING
AGRICULTURE, DAIRY
ANIMAL SCIENCE
AGRICULTURE,
MULTIDISCIPLINARY
AGRICULTURE, SOIL
SCIENCE
0
3.50 0
0
0
5
0
4
0
3
3.50
4
2
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
2
0
0
0
0
0
0
0
0
0
2
6
4.50
6.50
5
0
3
7
4
4
0
6.33 4.33 4
3
2.50 5
3.75
3.83
3.50
3.78
4.73
3.40
4.44 4.88
4.38
0
4.50
5
2
2.80
3.12
2.80
4.60
4
4.50 4.57
4.83
2.80 2.33 2.50 2.67
1.83 1.50
2.33
2.77
3.33
3
2.50
3.14
3.15 5
4.33
AGRONOMY
2.33 2
2.22 3.83
2.17
3.17
3.67
3
3
2.50
3.14 3.50
7.33
ALLERGY
0
3.50 6
6
6
4.67
4.25
5.11
5.88
4.33
5.75
4.20
5.33 4.33
5
ANATOMY MORPHOLOGY
3
4
3
0
0
0
5
0
7
4
4
0
0
3.67
4.67
ANDROLOGY
0
0
0
0
0
0
0
3.50
2.50
5
5
3.40
0
2
6.67
ANESTHESIOLOGY
4
0
3.33 0
3.25 3
3.67
2
3
0
3.67
2.50
0
3
3.33
ANTHROPOLOGY
0
0
0
0
3
4
0
4
0
11
3.67
3.50
3
3.60
0
APPLIED LINGUISTICS
ASTRONOMY
ASTROPHYSICS
AUTOMATION CONTROL
SYSTEMS
AUTOMATION CONTROL
SYSTEMS
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
3
0
0
0
3
2.73 2.82 3
2.64 2.45
12.38 2.89
2.51
7.35
3.69
8.17
6
10.50 26.33
0
0
0
2.50
3
0
0
0
0
0
0
0
1.33 2.20 1.67 2
2.25 2.60
2.67
2
2.75
3.25
3.20
2.50
3
2.75
4
BEHAVIORAL SCIENCES
BIOCHEMICAL RESEARCH
METHODS
BIOCHEMISTRY
MOLECULAR BIOLOGY
BIODIVERSITY
CONSERVATION
4.40 2.60 3
2
2.67
3.10
2.67
2.50
5
1
3
3
4.50
BIOLOGY
2.14 3.17 2.72 2.71
BIOPHYSICS
BIOTECHNOLOGY
APPLIED MICROBIOLOGY
BIOTECHNOLOGY
APPLIED MICROBIOLOGY
CARDIAC
CARDIOVASCULAR
SYSTEMS
3.28 4.27 3.33 3.37
0
0
5
3.60 3
CELL BIOLOGY
0
3
92
0
2.80 2.75
0
2
3.25
4.33
0
2
6
3.67 3.40
3.50 5
5
4
4.60
5
3.14
14
4.80 4.60
4.40
3.50 4
3.46 4.08
4.39 5.05
4.50
4.02
4.58
4.96
4.62
6.13
4.31 5.16
4.55
2
2.67 1
2
2.50
1.50
1.50
2.80
3
2.33
6.71
3.75 5.17
6.67
2.24 3.39
3.79
3.27
3.09
2.96
2.98
2.48
2.82 3.42
6.40
3.40 4.22
3.23
4.53
4.07
4.38
5
4.08
4.15 3.43
4.20
0
0
6
0
0
6
0
0
0
0
3.33
3.75 4.50
3.50
4.64
5.29
6
3.40
4.80
5.12 4.92
4.67
6.67 6.90 4.80 3.62
6
5.40
6.06
12.42 6.57
5.20
6
4.81 6.43
4.82
3.17 5.50 3.57 3.47
3.86 4.58
4
4.04
5.04
3.52
4.77
4.22
4.58 4.15
4.56
CHEMISTRY, ANALYTICAL
3.47 3.12 3.38 3.05
3.19 4.21
3.79
3.17
3.50
4.64
4.65
4.06
4.12 4.22
4.76
CHEMISTRY, APPLIED
CHEMISTRY, INORGANIC
NUCLEAR
2
2.40 2.75 3.86
4.57 3.86
4.10
2.75
3.50
4.17
5
4.23
5.43 4.76
4.80
6
5.08 3.75 4
3.69 5
5
5.26
4.62
4.10
4.50
4.75
4.75 5
4.96
CHEMISTRY, MEDICINAL
CHEMISTRY,
MULTIDISCIPLINARY
5
2.75 4.50 4
4.33 4.25
5.12
4.17
4.38
6.18
6.25
8
5.25 6.08
6.33
3.38 3.22 3.62 3.25
3.47 3.79
3.48
3.42
3.85
4.05
4.80
4.32
5.17 4.70
4.76
CHEMISTRY, ORGANIC
3.33 3.83 4.29 3.70
3.94 5.20
4.50
4.58
4.78
4.56
4.60
6.31
5.10 4.39
4.74
CHEMISTRY, PHYSICAL
3.61 3.35 3.52 3.56
3.21 3.71
3.57
4.25
4.20
4.34
4.02
3.78
4.49 4.25
4.73
CLINICAL NEUROLOGY
COMPUTER SCIENCE,
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
COMPUTER SCIENCE,
CYBERNETICS
COMPUTER SCIENCE,
HARDWARE
ARCHITECTURE
COMPUTER SCIENCE,
INFORMATION SYSTEMS
COMPUTER SCIENCE,
INTERDISCIPLINARY
APPLICATIONS
COMPUTER SCIENCE,
SOFTWARE ENGINEERING
3
0
1
3
5.25 8.25
3.33
4.25
4.89
4.50
4.29
3.33
6.86 4.37
14.56
0
0
4
0
2
0
2.50
3
3
3
2
2
3
2.25
2.71
0
1.86 2.50 1.33
2
2
2
2
0
2.50
0
5
0
0
5
0
0
0
0
0
1
0
2
3
0
7
0
3.75 3.33
2.50
0
4
2
0
3
0
2
2
2
3.33
2
5
3.33 4.33
3.80
2.20 2.80 2.17 1
3
3
2.17
2.17
2.62
2.60
2.80
4.20
2.86 3.33
3.29
2
2
2.17
2.33
2.17
2.25
2.71
3.25
3.50
2.80 2.60
6.33
0
0
2.33 2
1.50
0
5.12
0
145
Anexo 4
CATEGORIA
COMPUTER SCIENCE,
THEORY METHODS
CONSTRUCTION BUILDING
TECHNOLOGY
CONSTRUCTION BUILDING
TECHNOLOGY
90
91
92
93
94
1
3
2
3
0
0
0
0
0
CRITICAL CARE MEDICINE
3.33 0
CRYSTALLOGRAPHY
6
DEMOGRAPHY
DENTISTRY, ORAL
SURGERY MEDICINE
DERMATOLOGY
DEVELOPMENTAL
BIOLOGY
ECOLOGY
2.17 3
96
97
98
99
00
01
02
03
04
2.67 2.67
2.33
1.67
2
2.80
4
3.50
3
3.25
3.50
3
0
0
0
5
3
6
0
0
0
0
0
1
2
0
1
0
0
3
2
4
3
4.67 2.50
6.33
0
0
3
0
0
4
3
4.60
2
10
5.33 5
13
6
3.40 3
4
3.50
4.56
4.45
4.43
5
5.14
4.50
4.80 4.80
4.62
0
0
0
1
6
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
3
0
4
3.40 3.22
2.39
2.96
3.50
4.20
2.82
5
4.33 5.56
4
4
2.67 5.60 5
1.50 3
3.38
2
2
2.20
4.50
2.67
5
3.33
3
4
3.06 2.77
7
2
9.33
4
3
0
6
4
5.50 3
4
3
3.12
2.60
2
3.05
3.06
3.23
5.33
4
3.74
ECONOMICS
EDUCATION, SCIENTIFIC
DISCIPLINES
0
0
0
5.12
0
1
0
0
0
0
2
0
0
0
0
0
1.50 3
ELECTROCHEMISTRY
4
3
1
0
1
4
2
1.67
4
1
1
0
0
0
2
3
2.50
5
4.50
4.33
4
2
4.40
3.14
3.56
3.25 4.33
EMERGENCY MEDICINE
ENDOCRINOLOGY
METABOLISM
0
0
4.17
0
0
0
0
0
0
0
4
0
0
0
0
4.38 6.50 8
5
3.71 4.20
6.09
5.58
4.89
5.80
5.87
5.67
5.80 5.20
4.89
ENERGY FUELS
0
0
0
4.50
6.50
5
0
3
7
4
0
ENERGY FUELS
ENGINEERING,
AEROSPACE
ENGINEERING,
BIOMEDICAL
2.67 2.18 2.50 2.58
2.89 2.64
3.40
3.77
4.80
3.26
3.26
4.12
3.21 3.44
3.93
0
0
0
3
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
3.50 2
3
0
4
3.50
3.50
3.67
6
0
3
5.40 4
5
ENGINEERING, CHEMICAL
5.17 3.06 3.33 3.27
3.21 3.50
4.41
4.24
3.77
3.67
3.30
3.60
3.54 4.18
3.14
ENGINEERING, CIVIL
ENGINEERING,
ELECTRICAL ELECTRONIC
ENGINEERING,
ENVIRONMENTAL
ENGINEERING,
GEOLOGICAL
ENGINEERING,
INDUSTRIAL
ENGINEERING,
MANUFACTURING
ENGINEERING,
MECHANICAL
ENGINEERING,
MULTIDISCIPLINARY
1.67 1
2
2.33
2.75
3.33
9
3
2.20
3.67
2.80 2.50
3.80
ENGINEERING, OCEAN
ENGINEERING,
PETROLEUM
ENTOMOLOGY
ENVIRONMENTAL
SCIENCES
3.43 2
0
0
0
0
1.83 3
95
6
0
3.75
0
4
2
2.12 2.50 2.78
3.92 3.38
2.88
3.62
4
3.62
3.81
4.07
4.26 3.92
3.25
4
2.33 3
4
2.67 2.67
1
3.50
2.50
3
2.67
3.50
4
4.67
9
3
3
6
1
0
2
3.67
2.67
2
3
3
3
2.83 2.50
7
0
0
2.50 0
2
0
1
4
0
0
11
3
2
2
2
0
0
0
0
0
0
0
3
3
0
3
0
2.50
0
2
3
2.20 2
2.75 1
3
2.50
2
2.40
1.40
3
2.67 3.44
3.60
2.33 4
1.67 2.50
0
1.20
2.67
2.40
7
2.50
5
3.50
3.75 3.67
2.67
2
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
2
2.33 1.33 2.58
3.79 3.44
3.43
3.27
4.18
2.31
3.64
4
3.59 3
5.40
1.86 3.20
2.78 2.62
3
2.62
2.83
3.12
2.27
4.18
4.47 4.14
3.45
3
0
0
2
2.83 3.64 3.54
3.80 3.50
3.31
4.13
3.59
3.43
3.10
5.17
3.89 6
6.33
ENVIRONMENTAL STUDIES 0
2
0
0
1
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
ERGONOMICS
0
2
3
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
EVOLUTIONARY BIOLOGY
0
2
0
3.75
3.50 4
8
1.67
4
4.57
3
8
4
3.88
3.71
FISHERIES
FOOD SCIENCE
TECHNOLOGY
3
0
2.50 4
2
1
3
5.60
3.25
2.60
3.44
4
3.86
3.90
5
3.40 2.86 3.89
3.86 4
3.14
3.21
3.14
3.55
3.91
4.15
4.17 3.93
4.26
FORESTRY
GASTROENTEROLOGY
HEPATOLOGY
1.50 2
1.50 4
2
3.50
1.60
2.67
3
2.67
2.75
2.50 3.22
2.38
5.67 5
5.50 3.86
4.62 4.50
3.44
4.20
8
4.14
6.43
6.89
5.91 0
0
GENETICS HEREDITY
GEOCHEMISTRY
GEOPHYSICS
2.75 3.93 4
4
4.83
5.14
6.14
7.07
7.72
6.23 8.25
6.10
3
3
3.67 2
3.67 4.10
2.71
3.11
2
4.55
3.67
6
3.22 4
4.75
GEOGRAPHY
0
0
0
0
0
0
0
2
0
0
0
0
0
0
0
GEOGRAPHY, PHYSICAL
2
3.50 1
2
0
0
2
2
3
3.67
2.33
2.50
4
3.67
0
GEOLOGY
0
0
0
0
2.33
7
5
7.33
2.50
3.33
6.33
0
4.10
3
GEOSCIENCES,
2
2.50 2.89 2.57
3
2.62
3.17
2.92
6
2.77
3.11
4.40
3.74 2.50
0
10.40 5
3.50
3
5.25
5.70
146
Anexo 4
CATEGORIA
MULTIDISCIPLINARY
GERIATRICS
GERONTOLOGY
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
00
01
02
03
04
0
0
0
0
0
0
0
0
6
0
0
0
4
2
7.17
GERONTOLOGY
HEALTH CARE SCIENCES
SERVICES
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
11
0
0
0
0
1
7
0
0
1
0
0
3
0
0
0
HEALTH POLICY SERVICES
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
3
0
0
0
HEMATOLOGY
HISTORY PHILOSOPHY OF
SCIENCE
6
5.33 4.50 6.10
5.60 6
8.33
6.20
7.17
5.46
6.05
5
6.78 8.92
4.91
0
0
0
0
0
0
1
0
0
0
0
0
0
0
3
HORTICULTURE
IMAGING SCIENCE
PHOTOGRAPHIC
TECHNOLOGY
0
0
0
0
4
8
0
0
1
3
0
6
2
0
11
0
0
0
0
0
0
0
3
2.50
0
0
0
4
16
0
IMMUNOLOGY
3.67 5.43 6.06 5.46
5.61 4.89
5
6.47
5.83
5.05
5.38
5.95
7.82 5.38
4.81
INFECTIOUS DISEASES
INFORMATION SCIENCE
LIBRARY SCIENCE
INSTRUMENTS
INSTRUMENTATION
INSTRUMENTS
INSTRUMENTATION
INTEGRATIVE
COMPLEMENTARY
MEDICINE
0
0
9.67 4
6.56 4
4.56
7.11
5.56
6.80
4.25
6.58
10
6.93
7.11
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
4
0
0
0
0
0
6
0
0
0
0
0
0
0
0
0
LIMNOLOGY
2.40 2
3.25 2
3.60 2.30
4
2.67
6.20
8.12
3.75
6.67
3.60 4.50
30.33
0
2
0
3.50 0
6
1
4
3
6
8
5
6.50
5
3
3.50 4.75 0
2
0
2
0
4.33
0
3.33
5
4
3
2
MANAGEMENT
MARINE FRESHWATER
BIOLOGY
MATERIALS SCIENCE,
BIOMATERIALS
MATERIALS SCIENCE,
CERAMICS
MATERIALS SCIENCE,
CHARACTERIZATION
TESTING
MATERIALS SCIENCE,
COATINGS FILMS
MATERIALS SCIENCE,
COMPOSITES
MATERIALS SCIENCE,
MULTIDISCIPLINARY
MATERIALS SCIENCE,
PAPER WOOD
0
0
0
2
0
0
0
2
17
0
0
0
4
MATHEMATICS
1.73 1.73 1.45 1.85
2.07 1.82
MATHEMATICS, APPLIED
MATHEMATICS,
INTERDISCIPLINARY
APPLICATIONS
2
2.36 1.76 2.09
2
3
MECHANICS
2.75 2.67 3.33 3.75
MEDICAL ETHICS
0
0
0
0
0
MEDICAL INFORMATICS
MEDICAL LABORATORY
TECHNOLOGY
MEDICINE, GENERAL
INTERNAL
0
3.50 2
3
0
1
2
4.50 4.52 4.87 5.20
4
MEDICINE, LEGAL
MEDICINE, RESEARCH
EXPERIMENTAL
METALLURGY
METALLURGICAL
ENGINEERING
METEOROLOGY
ATMOSPHERIC SCIENCES
0
0
MICROBIOLOGY
3.67 4.40 4.89 5.67
4.83 4.67
MICROSCOPY
0
1.50 1
2
3
MINERALOGY
0
2
0
4
MINING MINERAL
3
0
0
4
0
0
0
2.50 2.29 2.33 2.12
2.21 2.72
2.53
2.73
3.18
3.53
2.53
4.48
3.08 3.26
4.07
0
0
0
0
0
0
0
0
3
0
3
0
5
7
3
0
4
0
0
3
0
0
0
3
3.25
3
2.50 3.50
5.50
0
4.50 0
0
3
0
4
5
3.50
3.71
3.50
5.50
5
6
4
4
3
3
6
4
4.83
3.88
5
4.30
3.89
5
3.64 3.86
4.64
0
0
0
0
0
3
0
0
2
0
4
5
5.50 5
0
4.12 2.75 4
3.92
2.78 3
4
4
3.05
4.33
4.23
4.08
4.67 3.85
5.28
0
0
2
3
0
3
0
0
0
0
0
1.68
1.93
1.91
1.71
1.79
1.90
1.54 1.57
2.55
1.33 1.80
2.12
1.96
2.08
1.80
2.33
2.16
2.10 2.22
2.59
1
4.67
2
2
3.22
2
2.44
2.33
2.60 2.90
3.50
4.50 3.67
4
2.75
2.20
2.50
2.75
4
2.60 3.64
2.40
8
0
5
0
5
0
0
0
0
0
6
4
2
3
0
0
5
4
0
0
5.50 7
2
3
6.33
4.50
5
5
4.50 0
3
11.89 5.36
11
3.69
4
2.75
4.50
7
5
6.20
0
0
6
0
0
0
0
8
4
0
4.89
4.50
0
0
0
2.33 3
4.50 3.67
0
0
2
0
4.17
0
4.67 5
6.67 4.62
6.57 4.80
4.78
4.77
5
5.21
5.88
4.62
6
3.20 2
3
3.25
2.25 2.50
4
2.82
3.75
4.20
3.78
3.36
3.83 4.63
4
3.60 4
5
3.83
3
3.25
1
4
2.25
3
4.83
4.33 4
5.33
5.25
5.79
7.25
5.26
4.60
6.20
5.42 8.38
7.50
0
0
0
2
2
2
2
0
0
6
0
4
2
4.50
0
3.50
5
0
3
0
4
0
1
2
3
4
3
3
0
0
0
0
5
147
Anexo 4
CATEGORIA
PROCESSING
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
00
01
02
03
04
MULTIDISCIPLINARY
SCIENCES
2.53 2.82 1.96 1.93
3.75 2.67
3.23
2.08
2.07
2.70
2.58
3.55
4.17 3.90
3.83
MUSIC
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
MYCOLOGY
3.57 2.25 8
4
4.17 0
3.50
3
4.17
4.12
4.92
6.17
4.83 4.25
4.75
NEUROIMAGING
0
0
0
0
0
0
3
0
0
0
0
NEUROSCIENCES
NUCLEAR SCIENCE
TECHNOLOGY
NUCLEAR SCIENCE
TECHNOLOGY
4.53 3.27 3.91 3.31
3.47 4.59
3.29
3.76
3.72
4.27
4.42
3.97
4.70 5.40
4.44
3.50 0
1
0
2
2
4
0
4
2.33 2
4
4
4.75 2.33 1.50
3.25 2.67
6
4.17
6.67
10.83 4.33
8
2.50 4.50
38.86
NUTRITION DIETETICS
0
0
0
0
0
0
0
0
0
2
0
NUTRITION DIETETICS
OBSTETRICS
GYNECOLOGY
3.33 3.67 2.90 3.08
3.06 4.09
3.85
3.50
4.31
3.12
4
4.10
3.75 4.29
4.44
3
4
5
4
10
2
3.50
4.14
7
6
2
7
5.20 3.80
6.14
OCEANOGRAPHY
3
3.50 3
3
2
1
2
3
4
8
3.50
7.60
4
3.33
5.71
ONCOLOGY
OPERATIONS RESEARCH
MANAGEMENT SCIENCE
6
3.50 3.88 4.67
5.25 4.92
6.78
6
2.50
2
7.50
4.80
8.75 6.50
5.25
1
2.50 1
2
2
3
3.50
2.75
1.33
2.40
5
3
2
2.71
2
OPHTHALMOLOGY
1
0
5.50 0
8
4
4.25
3.80
3.50
4.50
5.29
4.91
4.54 4.25
7
OPTICS
3
2.89 2.14 3.43
3.18 2.83
4
2.80
3
3
3.75
4
2.71 3.12
5
ORNITHOLOGY
0
3
2.50 4
3.67 2
1
2
2
3
3
4
2
2
2.40
ORTHOPEDICS
2.50 3
0
3
0
0
4.50
5
3
0
4
0
5
4
0
1
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
OTORHINOLARYNGOLOGY 0
0
0
1
0
2
0
2
5
5
5
0
0
2
8
PALEONTOLOGY
0
0
0
0
2
2.33
1
0
1
2.29
3.75
2
4
4
4.50
PARASITOLOGY
3
3.29 4.12 3.81
3.67 5.43
3.31
7.35
4.59
4.60
5.19
4.62
5.62 5.71
5.50
PATHOLOGY
2
8.50 3.43 5
4.50 5.12
4
5.20
5
4.86
4.30
4.86
6.27 5.67
4.60
PEDIATRICS
PERIPHERAL VASCULAR
DISEASE
PHARMACOLOGY
PHARMACY
0
6
3.50 4.43
3
8
5.75
3.75
3.90
6.86
4.60 5.50
5
4
4.88 4.67 5.08
4.33 5
6.33
5.21
5.44
5.12
4.19
5.21
4.37 6.05
17.43
4.17 3.45 3.71 4.70
4.87 3.87
4.08
5.21
4.05
4.33
5.18
5.43
5.26 5.24
5.49
PHYSICS, APPLIED
PHYSICS, ATOMIC,
MOLECULAR CHEMICAL
PHYSICS, CONDENSED
MATTER
4
3.73 3.80 3.53
2.90 3.33
3.88
3.95
3.82
4.35
4.55
4.55
4.44 3.86
5.67
2.60 3.53 2.25 3.12
3.47 3.93
2.62
3
4
3.33
3.53
4.28
2.84 3.48
4.47
3.19 3.87 3.86 3.14
3.24 3.39
4.54
3.86
4.17
4.14
4.74
4.78
4.04 5
5.83
PHYSICS, FLUIDS PLASMAS
3
2
2.25
4
3
2.50
1.83
2.33
2.57
3.89
2.80
3.42 3.50
3.33
PHYSICS, MATHEMATICAL
PHYSICS,
MULTIDISCIPLINARY
2
2.30 2.40 2.33
3
2.09
2.44
2
2.58
2.13
2.75
2.58
3.05 2.91
2.93
2.40 2.16 2.48 2.38
3.15 2.64
2.39
3.05
5.90
30.22 3.14
13.63 13
PHYSICS, NUCLEAR
PHYSICS, PARTICLES
FIELDS
3.33 4
4.45 3
2
3
6.30
6.62
4.70
2.71 2.57 1.50
3.60 2.50
2.80
34.25 3.60
16.25 30.40 51.71 23
PHYSIOLOGY
3.11 3.11 2.62 3.18
2.82 3.62
3.93
3.43
4.50
3.75
4.08
6.57
4.93 4.57
3.91
PLANT SCIENCES
2.50 2.71 2.45 2.69
2.92 3.33
2.70
2.89
2.90
2.96
2.90
3.38
3.81 4.11
4.27
POLYMER SCIENCE
2.75 3.60 3
2.57
3.86 3.40
3.56
3.44
3.86
3.68
4
4.48
4.38 5.03
4.94
PSYCHIATRY
3
5
10
3.25
4.50 8.20
5.25
7.67
4.80
3
5.50
6.33
4
5
4.80
PSYCHOLOGY
PSYCHOLOGY,
BIOLOGICAL
2
0
10
0
0
0
6
0
0
0
0
0
4
0
3
2.50 2.50 1
0
2
1.50
1.50
2.75
0
2.50
0
1
0
0
0
PSYCHOLOGY, CLINICAL
PSYCHOLOGY,
DEVELOPMENTAL
PSYCHOLOGY,
EXPERIMENTAL
PSYCHOLOGY,
MULTIDISCIPLINARY
PSYCHOLOGY,
PSYCHOANALYSIS
PUBLIC, ENVIRONMENTAL
OCCUPATIONAL HEALTH
RADIOLOGY, NUCLEAR
MEDICINE MEDICAL
0
7
0
0
0
0
0
0
0
1
0
5
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
1
2
0
0
0
0
0
3
3
0
2
0
3
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
4
0
2
0
0
0
0
0
0
6
0
0
0
0
0
0
0
0
3
2.50 3.50
0
2.50 1.25
9.80
4.51
12.54
3.20 18.57 5.20
14.62 59.15
4.55 3.40 4.92 5.09
5.36 3.55
5.50
8.25
4.73
5.76
4.93
6.43
6.56 5.62
6.42
0
1
0
4
0
3.25
5.33
4.33
7
5.25
4
0
0
5
4
148
Anexo 4
CATEGORIA
IMAGING
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
00
01
02
03
04
REHABILITATION
0
3
0
0
0
0
0
0
0
5
0
0
0
0
0
REMOTE SENSING
0
0
0
0
0
0
0
3
2.50
0
0
0
3
10
0
REPRODUCTIVE BIOLOGY
0
5.50 6
3.60
3.50 3
4
4.83
2
6
3.33
6.14
5.43 5
4.70
RESPIRATORY SYSTEM
0
6
0
1.50
4
5.33
2
4
4
4.40
6.25
6.60
2.80 6.67
5.67
RHEUMATOLOGY
5
6
3.20 5
6
5
5.67
6.67
6.50
6
3.67
4.75
4.50 5.62
6.40
ROBOTICS
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
4
0
4
4
SIN
SOCIAL SCIENCES,
BIOMEDICAL
SOCIAL SCIENCES,
INTERDISCIPLINARY
2.25 2.67 2
4.80
2.90 5.71
3
4
3.98
4.11
3
3.48
3.11 7.82
2.77
0
0
0
1
6
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
3
0
0
0
0
0
SPECTROSCOPY
2.33 3.43 3.45 3
3.38 3.80
4
3.72
3.50
7.57
4.54
5.38
4
4.11
43.33
SPORT SCIENCES
0
0
0
0
0
0
0
0
2
0
5
STATISTICS PROBABILITY
1.50 1.83 1.50 2
1.67 2
7.60
2.17
2.38
2
2
2.46
2.31 2.33
2.10
SUBSTANCE ABUSE
0
0
4.50 0
0
7
0
0
0
0
0
4
SURGERY
3
2.50 5.57 4.29
3.62 1
4.08
4
3.50
3.90
5.25
5.20
4.50 5
3.43
TELECOMMUNICATIONS
1.33 1
1
2
2
2
1.33
3
0
0
0
2.50
3.33 2
2.25
THERMODYNAMICS
2.67 3
2
0
3
2.50
2.50
3
2.50
2.80
0
3.50
2
2.50
2
TOXICOLOGY
2.60 2.75 4.50 4.62
4.25 3.14
6.67
4.56
4
4
6.67
4.14
5
4.36
4.85
TRANSPLANTATION
1
0
8.50 9.33
5.20 8
5
5.50
4.75
5.43
4
5.38
4
4.14
4
TRANSPORTATION
TRANSPORTATION
SCIENCE TECHNOLOGY
0
0
0
0
0
0
3
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
3
0
0
0
2
0
0
0
2
TROPICAL MEDICINE
2.69 3.69 4.53 4.78
4.62 5.20
3.40
8.50
4.75
5.90
4.64
5.90
6.65 6.18
5.45
UROLOGY NEPHROLOGY
3.86 5
4.75 4.62
5.22 4.20
5.12
4.29
5.50
4.17
4.88
6.46
6.22 5.43
4.29
VETERINARY SCIENCES
5.80 3.50 4.22 4.83
5.36 5.75
5.29
4.09
3.91
4.36
4.38
4.41
4.27 4.04
4.58
VIROLOGY
6
3
9.20 4.29
5.57
6
5.83
7.50
6
7.86
7.50 6.60
6.67
WATER RESOURCES
2.60 2.50 3.38 3
2.60 2.80
2.33
2.88
13
2.50
3
3.78
2.83 3.75
4.40
ZOOLOGY
3.33 3.29 2.69 2.55
2.88 2.67
2.33
2.56
3.29
2.44
3.19
2.83
3.12 2.85
3.30
0
4
3
2.50 2
5.60 4
0
2
0
149
ANEXO 5
Anexo 5
152
Anexo 5
Institución
UCV-UNI-VE
IVIC-OPI-VE
ULA-UNI-VE
USB-UNI-VE
LUZ-UNI-VE
UDO-UNI-VE
UC-UNI-VE
INTEVEP-PEV-VE
UCLA-UNI-VE
FONAIAP-GOB-VE
HUCV-HOS-VE
FUNDACITE-GOB-VE
PDVSA-PEV-VE
MSAS-GOB-VE
HLUZ-HOS-VE
UNEFM-UNI-VE
HCCARACAS-HOS-VE
CIDA-GOB-VE
UNESR-UNI-VE
HCMDLT-HOS-VE
IESA-UNI-VE
UNELLEZ-UNI-VE
HVARGAS-HOS-VE
BMSDF-OSA-VE
FLASALLE-FUN-VE
INIA-GOB-VE
HCMCSS-HOS-VE
IUTRCAP-UNI-VE
HULA-HOS-VE
INHRR-GOB-VE
CORPOVEN-PEV-VE
HMAGALLANES-HOS-VE
UNIMET-UNI-VE
HNJMDLRIOS-HOS-VE
HCOCCSS-HOS-VE
HMPCARR-HOS-VE
HMCARVELO-HOS-VE
UNERG-UNI-VE
HMETROPO-HOS-VE
HMCPALACIOS-HOS-VE
UPEL-UNI-VE
HDLUCIANI-HOS-VE
UNET-UNI-VE
HSJDIOS-HOS-VE
LAGOVEN-PEV-VE
UNEXPO-UNI-VE
CAICET-GOB-VE
HGSPITURBE-HOS-VE
Frec.
2477
1610
1533
1314
1045
354
279
210
155
150
146
119
119
117
99
81
79
76
72
63
63
58
53
44
43
41
38
37
35
33
33
31
30
30
28
28
27
26
25
25
24
24
23
20
20
19
19
17
%
18.09
11.76
11.20
9.60
7.63
2.59
2.04
1.53
1.13
1.10
1.07
0.87
0.87
0.85
0.72
0.59
0.58
0.56
0.53
0.46
0.46
0.42
0.39
0.32
0.31
0.30
0.28
0.27
0.26
0.24
0.24
0.23
0.22
0.22
0.20
0.20
0.20
0.19
0.18
0.18
0.18
0.18
0.17
0.15
0.15
0.14
0.14
0.12
153
Anexo 5
Institución
IUTFRP-UNI-VE
CVG-EMV-VE
IBM-EMP-VE
FUNVISIS-FUN-VE
HCAVILA-HOS-VE
URU-UNI-VE
IOCEAV-GOB-VE
HCCCANC-HOS-VE
MARNR-GOB-VE
OPSALUD-ORM-VE
HCMARACAY-HOS-VE
IVSS-GOB-VE
MARAVEN-PEV-VE
HCOJOSM-HOS-VE
HDJIBALDO-HOS-VE
BSEZ-OSA-VE
URR-UNI-VE
HCLAFLORESTA-HOS-VE
ACOANA-FUN-VE
HCCPROF-HOS-VE
HCECOF-HOS-VE
UNEG-UNI-VE
UCAB-UNI-VE
POLAR-EMP-VE
MAC-GOB-VE
HRISQUEZ-HOS-VE
HRUIZPAEZ-HOS-VE
BP-PEV-VE
HCLRAZETTI-HOS-VE
PFIZER-EMP-VE
ASCARIDO-FUN-VE
FLROQUES-FUN-VE
BSECBOBO-OSA-VE
GEOHIDRA-EMP-VE
USM-UNI-VE
PROVITA-FUN-VE
USLAGO-UNI-VE
HCOROMOTO-HOS-VE
INTBDJIB-GOB-VE
HCSMESTE-HOS-VE
HMORAA-HOS-VE
HCMGMENDEZ-HOS-VE
INN-GOB-VE
INELECTRA-EMP-VE
ASOVAC-FUN-VE
ORGANON-EMP-VE
HCSSOFIA-HOS-VE
UNA-UNI-VE
PPI-FUN-VE
LETI-EMP-VE
Frec.
16
16
15
15
15
14
12
12
12
11
10
10
10
9
9
9
9
8
8
8
8
8
8
7
7
7
7
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
5
5
5
5
5
5
5
5
5
5
5
4
4
%
0.12
0.12
0.11
0.11
0.11
0.10
0.09
0.09
0.09
0.08
0.07
0.07
0.07
0.07
0.07
0.07
0.07
0.06
0.06
0.06
0.06
0.06
0.06
0.05
0.05
0.05
0.05
0.04
0.04
0.04
0.04
0.04
0.04
0.04
0.04
0.04
0.04
0.04
0.04
0.04
0.04
0.04
0.04
0.04
0.04
0.04
0.04
0.04
0.03
0.03
154
Anexo 5
Institución
GUANIAMO-EMP-VE
BADAN-FUN-VE
HLIDICE-HOS-VE
HSBOLIVAR-HOS-VE
HDETEJERA-HOS-VE
HCMARACAIBO-HOS-VE
CANIA-FUN-VE
HVALENCIA-HOS-VE
CEOVAL-HOS-VE
HIUTAMANACO-HOS-VE
INPARQUES-GOB-VE
PEQUIVEN-PEV-VE
HAMPINEDA-HOS-VE
MCIENCIAS-FUN-VE
INSUVECA-EMP-VE
CVG-EMP-VE
CGCEVR-EMP-VE
HCISROSA-HOS-VE
SCHLUMBERGER-PEV-VE
HGBAQUERO-HOS-VE
HPETORO-HOS-VE
HCPSPAULA-HOS-VE
HMERIDA-HOS-VE
MACLEODIXON-EMP-VE
BITUMENS-PEV-VE
RCARDON-PEV-VE
UNU-UNI-VE
IUTJAA-UNI-VE
HALARRALDE-HOS-VE
HATOSL-EMP-VE
HPMERIDA-HOS-VE
HCDODON-HOS-VE
ACICEA-FUN-VE
AAFHD-FUN-VE
MEM-GOB-VE
CPTZULIA-PEV-VE
HCJBELLO-HOS-VE
HCDOCULAR-HOS-VE
PROAGRO-EMP-VE
HCSLEON-HOS-VE
IUTC-UNI-VE
SINCOR-PEV-VE
HJMCRAMOS-HOS-VE
MCT-GOB-VE
CSB-EMP-VE
HALLIBURTON-PEV-VE
FIBOTANICO-GOB-VE
HOPMACHADO-HOS-VE
FCAVENDES-FUN-VE
HCCMAXI-HOS-VE
Frec.
4
4
4
4
4
4
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
%
0.03
0.03
0.03
0.03
0.03
0.03
0.02
0.02
0.02
0.02
0.02
0.02
0.02
0.02
0.02
0.02
0.02
0.02
0.02
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
155
Anexo 5
Institución
EGEP-EMP-VE
CONICIT-GOB-VE
AES-EMP-VE
KAISER-EMP-VE
IUTE-UNI-VE
METROCSS-EMV-VE
PHARMA-EMP-VE
KELLOGGS-EMP-VE
FONDENE-GOB-VE
FZUMAQUE-FUN-VE
HCCINAC-HOS-VE
FAVIDA-FUN-VE
HIMECA-EMP-VE
HCSJOSE-HOS-VE
YUMA-EMP-VE
VIATECA-EMP-VE
UEG-UNI-VE
HAD-HOS-VE
AVCGCARORA-FUN-VE
ISPEBOL-GOB-VE
PDATOS-EMP-VE
COPOSA-EMP-VE
APCAVIDA-FUN-VE
HCFLORIDA-HOS-VE
GN36-GOB-VE
HCDIOCCIDENTE-HOS-VE
AGZAMERIDA-FUN-VE
HCACARIGUA-HOS-VE
HLFLORIDA-HOS-VE
HCCAMFP-HOS-VE
RELPALITO-PEV-VE
CMDLT-HOS-VE
PIONNER-EMP-VE
INH-GOB-VE
HCRURAL-HOS-VE
BIOCON-EMP-VE
HLORTEGA-HOS-VE
UJDLT-UNI-VE
MINFRA-GOB-VE
HAZUBILLAGA-HOS-VE
SHELL-EMP-VE
HCMERIDA-HOS-VE
UNESCO-ORM-VE
LITOS-EMP-VE
FPOLAR-FUN-VE
IML-GOB-VE
HOINFANTIL-HOS-VE
HPCATIA-HOS-VE
HCCCEPARACO-HOS-VE
ITUAG-UNI-VE
Frec.
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
%
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
156
Anexo 5
Institución
HCDMNTOVAR-HOS-VE
ANACENT-EMP-VE
HCCEVMARACAY-HOS-VE
HCSANATRIX-HOS-VE
MANDIOCA-EMP-VE
HDMNTOVAR-HOS-VE
IZIT-GOB-VE
HDNTRIGO-HOS-VE
DIAG-EMP-VE
CHEVRON-PEV-VE
HACSANROSA-EMP-VE
DANIMEX-EMP-VE
HPP-HOS-VE
HALQUEII-HOS-VE
HLIMONTERO-HOS-VE
BJSERVCO-EMP-VE
AGROFLORA-EMP-VE
IUTA-UNI-VE
HCHIQUINQUIRA-HOS-VE
HCMATURIN-HOS-VE
IPOSTEL-GOB-VE
HCCRNMLEONI-HOS-VE
CECLINES-HOS-VE
HJPONDS-HOS-VE
HCVISTA-HOS-VE
HCFCSS-HOS-VE
IUTEJIDO-UNI-VE
LAMIGAL-EMP-VE
HCMDCDDC-HOS-VE
EPSIOLON-EMP-VE
HDARHERN-HOS-VE
FUMETROL-FUN-VE
BENTON-EMP-VE
ARCO-EMP-VE
HCPVALENCIA-HOS-VE
EXXON-PEV-VE
ABBOTT-EMP-VE
UTCA-UNI-VE
AORINOCO-EMP-VE
HCCMLAGUE-HOS-VE
HCATIAS-HOS-VE
HELVIGIA-HOS-VE
HCCPC-HOS-VE
PEREZCA-EMP-VE
BAYER-EMP-VE
DUNCAN-EMP-VE
UNEMC-UNI-VE
GLAXO-EMP-VE
HPLLANO-HOS-VE
PAMERIVEN-PEV-VE
Frec.
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
%
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
157
Anexo 5
Institución
HLFLORESTA-HOS-VE
HUYAPAR-HOS-VE
HPGC-HOS-VE
CESMA-EMP-VE
HCCDMA-HOS-VE
HPMARACAIBO-HOS-VE
HCORIENTE-HOS-VE
IUTMARAC-UNI-VE
FUNDACITE-FUN-VE
HPSLEON-HOS-VE
DANAC-FUN-VE
PG-EMP-VE
SVGATRO-FUN-VE
INACOR-EMP-VE
LVALMORCA-EMP-VE
HCVETENB-HOS-VE
STATOIL-PEV-VE
Frec.
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
%
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
0.01
158
ANEXO 6
Anexo 6
160
Anexo 6
Título
Frecuencia%
%Acum.
Agricultural Sciences
170
41,0641,06
Cuban J Agr Sci
18
4,35 45,41
J Agr Food Chem
15
3,62 49,03
Food Chem
15
3,62 52,66
J Sci Food Agr
14
3,38 56,04
Starch
11
2,66 58,70
J Nutr
9
2,17 60,87
J Food Eng
8
1,93 62,80
J Food Sci
7
1,69 64,49
Food Hydrocolloid
7
1,69 66,18
J Dairy Sci
6
1,45 67,63
Flavour Frag J
6
1,45 69,08
Geoderma
5
1,21 70,29
Agron J
5
1,21 71,50
Crop Sci
5
1,21 72,71
Food Sci Technol Int
5
1,21 73,91
Grasas Aceites
4
0,97 74,88
Cereal Chem
4
0,97 75,85
Trop Agr
4
0,97 76,81
Food Res Int
4
0,97 77,78
J Aoac Int
4
0,97 78,74
J Agr Univ P R
4
0,97 79,71
Int J Food Microbiol
4
0,97 80,68
J Food Sci Technol-Mysore
4
0,97 81,64
Turrialba
4
0,97 82,61
Ecol Food Nutr
3
0,72 83,33
Agr Forest Meteorol
3
0,72 84,06
Pesquisa Agr Brasil
3
0,72 84,78
J Food Protect
3
0,72 85,51
Nutr Rev
3
0,72 86,23
Proc Nutr Soc-Engl Scot
3
0,72 86,96
Rev Espan Cien Tecnol Aliment
3
0,72 87,68
Lebensm-Wiss Technol-Food Sci
2
0,48 88,16
Int J Food Sci Technol
2
0,48 88,65
J Food Qual
2
0,48 89,13
Nutr Cycl Agroecosyst
2
0,48 89,61
Soil Till Res
2
0,48 90,10
Food Addit Contam
2
0,48 90,58
Lait
2
0,48 91,06
Z Lebensm Unters Forsch a-Foo
2
0,48 91,55
Ital J Food Sci
2
0,48 92,03
Cafe Cacao the
2
0,48 92,51
Oleagineux
2
0,48 93,00
Food Microbiol
2
0,48 93,48
Food Agric Immunol
1
0,24 93,72
J Agr Sci
1
0,24 93,96
J Food Compos Anal
1
0,24 94,20
J Sustainable Agr
1
0,24 94,44
Nahrung
1
0,24 94,69
J Inst Brew
1
0,24 94,93
Agrociencia
1
0,24 95,17
161
Anexo 6
Título
Frecuencia%
Cereal Food World
1
0,24 95,41
%Acum.
Agrochimica
1
0,24 95,65
Appl Soil Ecol
1
0,24 95,89
Irrig Drain
1
0,24 96,14
Eur Food Res Technol
1
0,24 96,38
J Agron Crop Sci
1
0,24 96,62
J Amer Oil Chem Soc
1
0,24 96,86
Aust J Agr Res
1
0,24 97,10
Agro Food Ind Hi Tech
1
0,24 97,34
Outlook Agr
1
0,24 97,58
Meat Sci
1
0,24 97,83
J Prod Agric
1
0,24 98,07
Crit Rev Food Sci Nutr
1
0,24 98,31
Fert Res
1
0,24 98,55
Amer Potato J
1
0,24 98,79
Int J Food Sci Nutr
1
0,24 99,03
Agroforest Syst
1
0,24 99,28
Agr Water Manage
1
0,24 99,52
Int Sugar J
1
0,24 99,76
Food Sci Technol-Lebensm Wiss
1
0,24 100,00
Rev Biol Trop
139
14,7914,79
Biophys J
87
9,26 24,04
Faseb J
73
7,77 31,81
J Physiol-London
26
2,77 34,57
Biochem Syst Ecol
23
2,45 37,02
Biochem Biophys Res Commun
20
2,13 39,15
Proc Biol Soc Wash
17
1,81 40,96
J Gen Physiol
15
1,60 42,55
Arch Biochem Biophys
13
1,38 43,94
J Bone Miner Res
13
1,38 45,32
Comp Biochem Physiol Pt a
12
1,28 46,60
J Biol Chem
12
1,28 47,87
Bioresource Technol
12
1,28 49,15
Free Radical Biol Med
11
1,17 50,32
Pflugers Arch-Eur J Physiol
11
1,17 51,49
Biochim Biophys Acta
11
1,17 52,66
J Pediatr Endocrinol Metab
10
1,06 53,72
Amer J Physiol
10
1,06 54,79
Parasite
9
0,96 55,74
Acta Biotheor
9
0,96 56,70
Comp Biochem Physiol Pt B
9
0,96 57,66
Life Sci
9
0,96 58,62
J Trace Elem Med Biol
9
0,96 59,57
Clin Res
9
0,96 60,53
Rev Inst Med Trop Sao Paulo
9
0,96 61,49
Biochem J
8
0,85 62,34
Amer J Phys Anthropol
8
0,85 63,19
J Trace Elem Electr Hlth Dis
8
0,85 64,04
J Inorg Biochem
7
0,74 64,79
J Natur Hist
7
0,74 65,53
Folia Parasitol
7
0,74 66,28
Bba-Biomembranes
7
0,74 67,02
J Nutr Biochem
6
0,64 67,66
162
Anexo 6
Título
Frecuencia%
World J Microbiol Biotechnol
6
0,64 68,30
%Acum.
Proc Roy Soc London Ser B
6
0,64 68,94
Nat Biotechnol
6
0,64 69,57
J Photochem Photobiol B-Biol
6
0,64 70,21
Appl Biochem Biotech
6
0,64 70,85
J Exp Biol
6
0,64 71,49
Febs Lett
6
0,64 72,13
Symbiosis
6
0,64 72,77
Scanning Microscopy
6
0,64 73,40
Caryologia
5
0,53 73,94
Biochemistry-Usa
5
0,53 74,47
Biol Res
5
0,53 75,00
Syst Parasitol
5
0,53 75,53
Trace Elem Electrolytes
5
0,53 76,06
Photochem Photobiol
5
0,53 76,60
Metabolism
5
0,53 77,13
Acta Parasitol
4
0,43 77,55
Nucl Acid Res
4
0,43 77,98
J Protein Chem
4
0,43 78,40
Hormone Res
4
0,43 78,83
Nutr Res
4
0,43 79,26
Ann Appl Biol
4
0,43 79,68
Eur J Biochem
4
0,43 80,11
Enzyme Microb Technol
4
0,43 80,53
Anat Rec
4
0,43 80,96
J Lipid Res
4
0,43 81,38
Trop Med Parasitol
4
0,43 81,81
Jpn J Physiol
3
0,32 82,13
Electron J Biotechnol
3
0,32 82,45
Anat Rec Part a
3
0,32 82,77
Amino Acids
3
0,32 83,09
Mol Biotechnol
3
0,32 83,40
Ann Nutr Metab
3
0,32 83,72
Bba-Protein Struct Mol Enzym
3
0,32 84,04
Arch Physiol Biochem
3
0,32 84,36
Nat Prod Lett
3
0,32 84,68
Process Biochem
3
0,32 85,00
Comp Biochem Physiol Pt C
3
0,32 85,32
J Struct Biol
3
0,32 85,64
Gen Comp Endocrinol
3
0,32 85,96
Biochem Soc Trans
3
0,32 86,28
Arterioscler Thromb
3
0,32 86,60
Biol Tr Elem Res
3
0,32 86,91
Int J Biochem Cell Biol
2
0,21 87,13
Phil Trans Roy Soc London B
2
0,21 87,34
Physiol Meas
2
0,21 87,55
J Pineal Res
2
0,21 87,77
Adv Physiol Educ
2
0,21 87,98
Mol Biol Evol
2
0,21 88,19
Riv Biol-Biol Forum
2
0,21 88,40
J Comp Physiol a
2
0,21 88,62
Obes Res
2
0,21 88,83
J Appl Physiol
2
0,21 89,04
163
Anexo 6
Título
Frecuencia%
J Nat Toxins
2
0,21 89,26
%Acum.
Eur Biophys J Biophys Lett
2
0,21 89,47
J Microsc-Oxford
2
0,21 89,68
C R Acad Sci Ser Iii-Vie
2
0,21 89,89
Physiol Res
2
0,21 90,11
Nutrition
2
0,21 90,32
Lipids
2
0,21 90,53
Regul Peptides
2
0,21 90,74
Bba-Gen Subjects
2
0,21 90,96
Acta Biol Hung
2
0,21 91,17
J Physiol Biochem
2
0,21 91,38
Tox Subst Mech
2
0,21 91,60
Bba-Rev Biomembranes
2
0,21 91,81
Calcified Tissue Int
2
0,21 92,02
Origins Life Evol Biosphere
2
0,21 92,23
Biotechnol Lett
2
0,21 92,45
Rev Espan Fisiol
2
0,21 92,66
J Biol Phys
2
0,21 92,87
J Pediat Endocrinol
2
0,21 93,09
Experientia
2
0,21 93,30
J Magn Resonance
2
0,21 93,51
J Mol Evol
1
0,11 93,62
Bioscience
1
0,11 93,72
Nat Prod Res
1
0,11 93,83
J Endocrinol
1
0,11 93,94
J Biochem Mol Biol
1
0,11 94,04
J Agric Biol Environ Stat
1
0,11 94,15
Biomacromolecules
1
0,11 94,26
Chem Phys Lipids
1
0,11 94,36
Anal Biochem
1
0,11 94,47
Glycobiology
1
0,11 94,57
Org Divers Evol
1
0,11 94,68
Curr Protein Pept Sci
1
0,11 94,79
J Pept Res
1
0,11 94,89
Evolution
1
0,11 95,00
C R Biol
1
0,11 95,11
Bull Am Mus Nat Hist
1
0,11 95,21
Methods
1
0,11 95,32
Biofutur
1
0,11 95,43
Acta Protozool
1
0,11 95,53
Biochimie
1
0,11 95,64
Biol Signals Recept
1
0,11 95,74
Meth Enzymology
1
0,11 95,85
Int J Obesity
1
0,11 95,96
Mol Phylogenet Evol
1
0,11 96,06
Acta Physiol Scand
1
0,11 96,17
Biol Chem
1
0,11 96,28
Phys Medica
1
0,11 96,38
Nitric Oxide-Biol Chem
1
0,11 96,49
Biotechnol Dev Monitor
1
0,11 96,60
Curr Top Membr
1
0,11 96,70
Mol Cell Endocrinol
1
0,11 96,81
Protein Eng
1
0,11 96,91
164
Anexo 6
Título
Frecuencia%
Cell Mol Life Sci
1
0,11 97,02
%Acum.
Biotechniques
1
0,11 97,13
Biochem Mol Biol Int
1
0,11 97,23
Mater Organ
1
0,11 97,34
J Capillary Electrophoresis
1
0,11 97,45
Bio-Technology
1
0,11 97,55
Protein-Struct Funct Genet
1
0,11 97,66
Exp Physiol
1
0,11 97,77
Endocrine
1
0,11 97,87
Amer J Physiol-Renal Fl Elect
1
0,11 97,98
Arch Protistenkd
1
0,11 98,09
Ann Parasitol Hum Comp
1
0,11 98,19
Membrane Biochem
1
0,11 98,30
Res Commun Substance Abuse
1
0,11 98,40
Biochem Int
1
0,11 98,51
Trop Geogr Med
1
0,11 98,62
J Bioenerg Biomembrane
1
0,11 98,72
Biomed Biochim Acta
1
0,11 98,83
Virchows Arch a Path Anat His
1
0,11 98,94
J Biochem Biophys Meth
1
0,11 99,04
Cryobiology
1
0,11 99,15
Endocrinology
1
0,11 99,26
Int J Biochem
1
0,11 99,36
Acta Physl Pharm Lat
1
0,11 99,47
Clin Physiol Biochem
1
0,11 99,57
J Endocrinol Invest
1
0,11 99,68
Proc Acad Natur Sci Phila
1
0,11 99,79
Arteriosclerosis-J Vasc Biol
1
0,11 99,89
Biochem Med Metab Biol
1
0,11 100,00
Clinical Medicine
J Dent Res
219
9,22 9,22
Clinical Medicine
89
3,75 12,97
Clinical Medicine
Amer J Trop Med Hyg
68
2,86 15,84
Clinical Medicine
Invest Clin
44
1,85 17,69
Clinical Medicine
Kidney Int
43
1,81 19,50
Clinical Medicine
Invest Ophthalmol Visual Sci
40
1,68 21,19
Clinical Medicine
J Amer Soc Nephrol
38
1,60 22,79
Clinical Medicine
Amer J Hypertens
36
1,52 24,30
Clinical Medicine
Rev Neurologia
35
1,47 25,78
Clinical Medicine
Thromb Haemost
35
1,47 27,25
Clinical Medicine
Gastrointest Endoscop
35
1,47 28,73
Clinical Medicine
J Clin Microbiol
34
1,43 30,16
Clinical Medicine
Trans Roy Soc Trop Med Hyg
33
1,39 31,55
Clinical Medicine
Int J Dermatol
33
1,39 32,94
Clinical Medicine
Hypertension
31
1,31 34,25
Clinical Medicine
J Hum Hypertension
31
1,31 35,55
Clinical Medicine
Blood
30
1,26 36,82
Clinical Medicine
J Allerg Clin Immunol
29
1,22 38,04
Clinical Medicine
Transplant Proc
27
1,14 39,17
Clinical Medicine
J Clin Endocrinol Metab
25
1,05 40,23
Clinical Medicine
Circulation
25
1,05 41,28
Clinical Medicine
Osteoporosis Int
24
1,01 42,29
Clinical Medicine
Gastroenterology
24
1,01 43,30
Clinical Medicine
J Hypertension
23
0,97 44,27
165
Anexo 6
Título
Frecuencia%
Clinical Medicine
Ann Trop Med Parasitol
23
0,97 45,24
%Acum.
Clinical Medicine
Acta Trop
20
0,84 46,08
Clinical Medicine
Int J Cardiol
20
0,84 46,93
Clinical Medicine
Lancet
19
0,80 47,73
Clinical Medicine
J Submicrosc Cytol Pathol
19
0,80 48,53
Clinical Medicine
Arthritis Rheum
18
0,76 49,28
Clinical Medicine
Med Sci Res
18
0,76 50,04
Clinical Medicine
Nephrol Dialysis Transplant
17
0,72 50,76
Clinical Medicine
Fert Steril
16
0,67 51,43
Clinical Medicine
Pediat Res
15
0,63 52,06
Clinical Medicine
N Engl J Med
15
0,63 52,70
Clinical Medicine
Arch Andrology
15
0,63 53,33
Clinical Medicine
Amer J Cardiol
14
0,59 53,92
Clinical Medicine
Clin Infect Dis
14
0,59 54,51
Clinical Medicine
Brit J Haematol
14
0,59 55,10
Clinical Medicine
J Clin Pharmacol
13
0,55 55,64
Clinical Medicine
Thromb Res
13
0,55 56,19
Clinical Medicine
Hepatology
13
0,55 56,74
Clinical Medicine
Chest
12
0,51 57,25
Clinical Medicine
Tissue Antigen
12
0,51 57,75
Clinical Medicine
Xenotransplantation
12
0,51 58,26
Clinical Medicine
Infect Dis Clin N Amer
12
0,51 58,76
Clinical Medicine
Int J Cancer
11
0,46 59,22
Clinical Medicine
Nefrologia
11
0,46 59,69
Clinical Medicine
Curr Ther Res
11
0,46 60,15
Clinical Medicine
Haemophilia
11
0,46 60,61
Clinical Medicine
J Amer Coll Cardiol
10
0,42 61,04
Clinical Medicine
Braz J Med Biol Res
10
0,42 61,46
Clinical Medicine
J Invest Med
10
0,42 61,88
Clinical Medicine
Clin Pharmacol Ther
10
0,42 62,30
Clinical Medicine
J Antimicrob Chemother
9
0,38 62,68
Clinical Medicine
Bone
9
0,38 63,06
Clinical Medicine
Crit Care Med
9
0,38 63,44
Clinical Medicine
Amer J Hum Biol
9
0,38 63,82
Clinical Medicine
Hum Biol
9
0,38 64,20
Clinical Medicine
Amer Heart J
9
0,38 64,57
Clinical Medicine
Anesthesiology
9
0,38 64,95
Clinical Medicine
Ann Hum Biol
8
0,34 65,29
Clinical Medicine
Rev Med Chile
8
0,34 65,63
Clinical Medicine
Amer J Respir Crit Care Med
8
0,34 65,96
Clinical Medicine
Infect Dis Clin Prac
8
0,34 66,30
Clinical Medicine
J Invest Allerg Clin Immunol
7
0,29 66,60
Clinical Medicine
J Cataract Refract Surg
7
0,29 66,89
Clinical Medicine
Retina-J Retin Vitr Dis
7
0,29 67,19
Clinical Medicine
Brain Injury
7
0,29 67,48
Clinical Medicine
J Rheumatol
7
0,29 67,78
Clinical Medicine
Rev Espan Cardiol
7
0,29 68,07
Clinical Medicine
Amer J Physiol-Renal Physiol
7
0,29 68,37
Clinical Medicine
J Oral Pathol Med
7
0,29 68,66
Clinical Medicine
Ann Allergy Asthma Immunol
7
0,29 68,96
Clinical Medicine
Gut
7
0,29 69,25
Clinical Medicine
J Ultrasound Med
7
0,29 69,55
Clinical Medicine
Clin Immunol Immunopathol
7
0,29 69,84
166
Anexo 6
Título
Frecuencia%
Clinical Medicine
Pediat Surg Int
7
0,29 70,13
%Acum.
Clinical Medicine
Rev Invest Clin
6
0,25 70,39
Clinical Medicine
J Clin Oncol
6
0,25 70,64
Clinical Medicine
Trop Med Int Health
6
0,25 70,89
Clinical Medicine
J Pediat
6
0,25 71,15
Clinical Medicine
Blood Coagulat Fibrinol
6
0,25 71,40
Clinical Medicine
J Trop Pediat
6
0,25 71,65
Clinical Medicine
Advan Experiment Med Biol
6
0,25 71,90
Clinical Medicine
Oral Surg Oral Med Oral Patho
6
0,25 72,16
Clinical Medicine
Amer J Gastroenterol
6
0,25 72,41
Clinical Medicine
Plast Reconstr Surg
6
0,25 72,66
Clinical Medicine
J Exp Clin Cancer Res
6
0,25 72,91
Clinical Medicine
Ophthalmology
6
0,25 73,17
Clinical Medicine
Cancer Res
6
0,25 73,42
Clinical Medicine
Hum Reprod
6
0,25 73,67
Clinical Medicine
Clin Nephrol
6
0,25 73,93
Clinical Medicine
Brit J Cancer
6
0,25 74,18
Clinical Medicine
Trace Elem Med
6
0,25 74,43
Clinical Medicine
Eur Heart J
5
0,21 74,64
Clinical Medicine
Lupus
5
0,21 74,85
Clinical Medicine
Biol Reprod
5
0,21 75,06
Clinical Medicine
Amer J Obstet Gynecol
5
0,21 75,27
Clinical Medicine
Pathol Res Pract
5
0,21 75,48
Clinical Medicine
Laser Surg Med
5
0,21 75,70
Clinical Medicine
Allergy Asthma Proc
5
0,21 75,91
Clinical Medicine
Jcr-J Clin Rheumatol
5
0,21 76,12
Clinical Medicine
Amer J Epidemiol
5
0,21 76,33
Clinical Medicine
Pediat Inf Dis J
5
0,21 76,54
Clinical Medicine
Catheter Cardiovasc Interv
5
0,21 76,75
Clinical Medicine
Anesth Analg
5
0,21 76,96
Clinical Medicine
Digest Dis Sci
5
0,21 77,17
Clinical Medicine
Clin Sci
5
0,21 77,38
Clinical Medicine
Med Hypotheses
5
0,21 77,59
Clinical Medicine
Clin Orthop Related Res
5
0,21 77,80
Clinical Medicine
Clin Cancer Res
4
0,17 77,97
Clinical Medicine
Amer J Hematol
4
0,17 78,14
Clinical Medicine
Intens Care Med
4
0,17 78,31
Clinical Medicine
Cancer Epidem Biomarker Prev
4
0,17 78,48
Clinical Medicine
Arch Ophthalmol
4
0,17 78,64
Clinical Medicine
J Electrocardiol
4
0,17 78,81
Clinical Medicine
Clin Neurophysiol
4
0,17 78,98
Clinical Medicine
Diabetologia
4
0,17 79,15
Clinical Medicine
Amer J Kidney Dis
4
0,17 79,32
Clinical Medicine
Surg Neurol
4
0,17 79,49
Clinical Medicine
Bull Who
4
0,17 79,65
Clinical Medicine
J Clin Psychopharmacol
4
0,17 79,82
Clinical Medicine
Clin Endocrinol
4
0,17 79,99
Clinical Medicine
J Periodontol
4
0,17 80,16
Clinical Medicine
Microvascular Res
4
0,17 80,33
Clinical Medicine
J Amer Acad Dermatol
4
0,17 80,50
Clinical Medicine
J Cardiovasc Pharmacol
4
0,17 80,67
Clinical Medicine
Clin Cardiol
4
0,17 80,83
Clinical Medicine
Clin Chim Acta
4
0,17 81,00
167
Anexo 6
Título
Frecuencia%
Clinical Medicine
Endoscopy
4
0,17 81,17
%Acum.
Clinical Medicine
Artif Organs
3
0,13 81,30
Clinical Medicine
Emerg Infect Dis
3
0,13 81,42
Clinical Medicine
Amer J Ophthalmol
3
0,13 81,55
Clinical Medicine
Clin Rev Allergy Immunol
3
0,13 81,68
Clinical Medicine
Brit J Dermatol
3
0,13 81,80
Clinical Medicine
Brit J Ophthalmol
3
0,13 81,93
Clinical Medicine
Amer J Med Sci
3
0,13 82,06
Clinical Medicine
Medicina-Buenos Aires
3
0,13 82,18
Clinical Medicine
J Clin Virol
3
0,13 82,31
Clinical Medicine
Int J Gynecol Obstet
3
0,13 82,43
Clinical Medicine
Cardiovasc Res
3
0,13 82,56
Clinical Medicine
Hypertens Pregnancy
3
0,13 82,69
Clinical Medicine
Arch Bronconeumol
3
0,13 82,81
Clinical Medicine
Diagn Microbiol Infect Dis
3
0,13 82,94
Clinical Medicine
Int J Std Aids
3
0,13 83,07
Clinical Medicine
Brit Med J
3
0,13 83,19
Clinical Medicine
Clin Ther
3
0,13 83,32
Clinical Medicine
Cancer
3
0,13 83,45
Clinical Medicine
Eur Resp J
3
0,13 83,57
Clinical Medicine
Int J Tuberc Lung Dis
3
0,13 83,70
Clinical Medicine
J Refract Surg
3
0,13 83,82
Clinical Medicine
Cardiology
3
0,13 83,95
Clinical Medicine
Ophthalmic Surg Lasers
3
0,13 84,08
Clinical Medicine
Eur J Clin Pharmacol
3
0,13 84,20
Clinical Medicine
Neurocirugia
3
0,13 84,33
Clinical Medicine
Gynecol Oncol
3
0,13 84,46
Clinical Medicine
Res Commun Molecul Pathol P
3
0,13 84,58
Clinical Medicine
Cardiol Young
3
0,13 84,71
Clinical Medicine
J Chemotherapy
3
0,13 84,84
Clinical Medicine
Resp Physiol
3
0,13 84,96
Clinical Medicine
J Tumor Marker Oncology
3
0,13 85,09
Clinical Medicine
Arch Dermatol
3
0,13 85,21
Clinical Medicine
Transplantation
3
0,13 85,34
Clinical Medicine
Clin Dermatol
3
0,13 85,47
Clinical Medicine
Genet Counsel
3
0,13 85,59
Clinical Medicine
Otolaryngol Head Neck Surg
3
0,13 85,72
Clinical Medicine
Postgrad Med J
3
0,13 85,85
Clinical Medicine
Int J Leprosy
3
0,13 85,97
Clinical Medicine
Ann Thorac Surg
3
0,13 86,10
Clinical Medicine
Ieee Eng Med Biol Mag
3
0,13 86,23
Clinical Medicine
Clin Chem
3
0,13 86,35
Clinical Medicine
Amer J Nephrol
2
0,08 86,44
Clinical Medicine
Int J Infect Dis
2
0,08 86,52
Clinical Medicine
Modern Pathol
2
0,08 86,60
Clinical Medicine
J Biomech
2
0,08 86,69
Clinical Medicine
Int J Exp Pathol
2
0,08 86,77
Clinical Medicine
Acta Ophthalmol Scandinavica
2
0,08 86,86
Clinical Medicine
Oral Dis
2
0,08 86,94
Clinical Medicine
Ophthalmic Surg Lasers Imagin
2
0,08 87,03
Clinical Medicine
Arch Med Res
2
0,08 87,11
Clinical Medicine
Maturitas
2
0,08 87,19
Clinical Medicine
Andrologia
2
0,08 87,28
168
Anexo 6
Título
Frecuencia%
Clinical Medicine
Medicine
2
0,08 87,36
%Acum.
Clinical Medicine
Forensic Sci Int
2
0,08 87,45
Clinical Medicine
Amer J Dermatopathol
2
0,08 87,53
Clinical Medicine
Curr Opin Nephrol Hypertens
2
0,08 87,62
Clinical Medicine
J Voice
2
0,08 87,70
Clinical Medicine
Pathobiology
2
0,08 87,78
Clinical Medicine
Clin Immunol
2
0,08 87,87
Clinical Medicine
Transfusion
2
0,08 87,95
Clinical Medicine
Artif Intell Med
2
0,08 88,04
Clinical Medicine
Biotech Histochem
2
0,08 88,12
Clinical Medicine
Int J Impot Res
2
0,08 88,21
Clinical Medicine
Haemostasis
2
0,08 88,29
Clinical Medicine
Jama-J Am Med Assn
2
0,08 88,37
Clinical Medicine
Amer J Roentgenol
2
0,08 88,46
Clinical Medicine
J Mol Cell Cardiol
2
0,08 88,54
Clinical Medicine
Atherosclerosis
2
0,08 88,63
Clinical Medicine
Obstet Gynecol
2
0,08 88,71
Clinical Medicine
Brit J Oral Maxillofac Surg
2
0,08 88,80
Clinical Medicine
Arterioscler Thromb Vasc Biol
2
0,08 88,88
Clinical Medicine
Int Ophthalmol Clin
2
0,08 88,96
Clinical Medicine
J Asthma
2
0,08 89,05
Clinical Medicine
Acta Oto-Laryngol
2
0,08 89,13
Clinical Medicine
Brit J Neurosurg
2
0,08 89,22
Clinical Medicine
J Pediatr Orthopaed Part B
2
0,08 89,30
Clinical Medicine
Diabetes Care
2
0,08 89,39
Clinical Medicine
J Pediat Surg
2
0,08 89,47
Clinical Medicine
Lab Invest
2
0,08 89,55
Clinical Medicine
Echocardiogr-J Cardiovasc Ult
2
0,08 89,64
Clinical Medicine
Acupuncture Electro-Ther Res
2
0,08 89,72
Clinical Medicine
J Med Eng Tech
2
0,08 89,81
Clinical Medicine
Int J Epidemiol
2
0,08 89,89
Clinical Medicine
Anticancer Res
2
0,08 89,97
Clinical Medicine
Amer J Clin Nutr
2
0,08 90,06
Clinical Medicine
Rev Espan Enferm Dig
2
0,08 90,14
Clinical Medicine
Amer J Otology
2
0,08 90,23
Clinical Medicine
J Exp Med
2
0,08 90,31
Clinical Medicine
Amer J Ind Med
2
0,08 90,40
Clinical Medicine
Urology
2
0,08 90,48
Clinical Medicine
Nephron
2
0,08 90,56
Clinical Medicine
Acad Med
2
0,08 90,65
Clinical Medicine
J Invest Dermatol
2
0,08 90,73
Clinical Medicine
Rev Clin Espan
2
0,08 90,82
Clinical Medicine
Bone Marrow Transplant
2
0,08 90,90
Clinical Medicine
Mt Sinai J Med
2
0,08 90,99
Clinical Medicine
J Med
2
0,08 91,07
Clinical Medicine
J Pediat Gastroenterol Nutr
2
0,08 91,15
Clinical Medicine
Acta Haematol
2
0,08 91,24
Clinical Medicine
Int Orthop
2
0,08 91,32
Clinical Medicine
Semin Oncol
2
0,08 91,41
Clinical Medicine
Rev Infec Dis
2
0,08 91,49
Clinical Medicine
Int J Clin Pract
1
0,04 91,53
Clinical Medicine
Dentomaxillofac Radiol
1
0,04 91,58
Clinical Medicine
Acta Neurochir
1
0,04 91,62
169
Anexo 6
Título
Frecuencia%
Clinical Medicine
Platelets
1
0,04 91,66
%Acum.
Clinical Medicine
Stem Cells Dev
1
0,04 91,70
Clinical Medicine
J Biomater Appl
1
0,04 91,74
Clinical Medicine
Pediatr Blood Cancer
1
0,04 91,79
Clinical Medicine
Radiat Prot Dosim
1
0,04 91,83
Clinical Medicine
Rheumatol Int
1
0,04 91,87
Clinical Medicine
Int J Ped Otorhinolaryngol
1
0,04 91,91
Clinical Medicine
Exp Eye Res
1
0,04 91,95
Clinical Medicine
Pediatr Allergy Immunol
1
0,04 92,00
Clinical Medicine
Gerontology
1
0,04 92,04
Clinical Medicine
Wilderness Environ Med
1
0,04 92,08
Clinical Medicine
Arthritis Rheum-Arthr Care Re
1
0,04 92,12
Clinical Medicine
Eur J Nutr
1
0,04 92,17
Clinical Medicine
J Thromb Haemost
1
0,04 92,21
Clinical Medicine
Head Neck-J Sci Spec Head Nec
1
0,04 92,25
Clinical Medicine
J Thorac Imag
1
0,04 92,29
Clinical Medicine
Amer J Med
1
0,04 92,33
Clinical Medicine
J Renin-Angiotensin-Aldost Sy
1
0,04 92,38
Clinical Medicine
Cancer Lett
1
0,04 92,42
Clinical Medicine
Anti-Cancer Drug
1
0,04 92,46
Clinical Medicine
Int J Mol Med
1
0,04 92,50
Clinical Medicine
Eur J Epidemiol
1
0,04 92,54
Clinical Medicine
J Diabetes Complication
1
0,04 92,59
Clinical Medicine
Clin Pharmacokinet
1
0,04 92,63
Clinical Medicine
Nephron Exp Nephrol
1
0,04 92,67
Clinical Medicine
Nephron Clin Pract
1
0,04 92,71
Clinical Medicine
Scand J Rheumatol
1
0,04 92,75
Clinical Medicine
J Spinal Disord Tech
1
0,04 92,80
Clinical Medicine
J Glaucoma
1
0,04 92,84
Clinical Medicine
J Craniofac Surgery
1
0,04 92,88
Clinical Medicine
Resp Med
1
0,04 92,92
Clinical Medicine
J Dent
1
0,04 92,97
Clinical Medicine
Ther Apher Dial
1
0,04 93,01
Clinical Medicine
Int J Cardiovasc Imaging
1
0,04 93,05
Clinical Medicine
Europace
1
0,04 93,09
Clinical Medicine
Eur J Obstet Gyn Reprod Biol
1
0,04 93,13
Clinical Medicine
Parkinsonism Relat Disord
1
0,04 93,18
Clinical Medicine
Ther Apher
1
0,04 93,22
Clinical Medicine
Int Endod J
1
0,04 93,26
Clinical Medicine
Ann Noninvasive Electrocardio
1
0,04 93,30
Clinical Medicine
Antivir Ther
1
0,04 93,34
Clinical Medicine
J Pediat Ophthalmol Strab
1
0,04 93,39
Clinical Medicine
Clin Exp Dermatol
1
0,04 93,43
Clinical Medicine
Diabetes Res Clin Pract
1
0,04 93,47
Clinical Medicine
Asian J Androl
1
0,04 93,51
Clinical Medicine
Med Clin
1
0,04 93,56
Clinical Medicine
Amer J Clin Pathol
1
0,04 93,60
Clinical Medicine
Respir Physiol Neurobiol
1
0,04 93,64
Clinical Medicine
Dermatology
1
0,04 93,68
Clinical Medicine
Kidney Blood Pressure Res
1
0,04 93,72
Clinical Medicine
J Gastroenterol Hepatol
1
0,04 93,77
Clinical Medicine
J Biomed Sci
1
0,04 93,81
Clinical Medicine
Acta Orthop Scand
1
0,04 93,85
170
Anexo 6
Título
Frecuencia%
Clinical Medicine
Nutr Metab Cardiovasc Dis
1
0,04 93,89
%Acum.
Clinical Medicine
J Pediat Hematol Oncol
1
0,04 93,93
Clinical Medicine
Med Phys
1
0,04 93,98
Clinical Medicine
Cornea
1
0,04 94,02
Clinical Medicine
Apmis
1
0,04 94,06
Clinical Medicine
J Amer Assoc Gynecol Laparosc
1
0,04 94,10
Clinical Medicine
Arch Pathol Lab Med
1
0,04 94,14
Clinical Medicine
Exp Gerontol
1
0,04 94,19
Clinical Medicine
Exp Dermatol
1
0,04 94,23
Clinical Medicine
J Urol
1
0,04 94,27
Clinical Medicine
Curr Opin Infect Dis
1
0,04 94,31
Clinical Medicine
Am J Dentistry
1
0,04 94,36
Clinical Medicine
Surg Today
1
0,04 94,40
Clinical Medicine
Pediat Neurol
1
0,04 94,44
Clinical Medicine
Med J Australia
1
0,04 94,48
Clinical Medicine
Amer J Respir Cell Molec Biol
1
0,04 94,52
Clinical Medicine
Dermatol Surg
1
0,04 94,57
Clinical Medicine
Placenta
1
0,04 94,61
Clinical Medicine
Curr Opin Rheumatol
1
0,04 94,65
Clinical Medicine
Dialysis Transplant
1
0,04 94,69
Clinical Medicine
Blood Press Monit
1
0,04 94,73
Clinical Medicine
Pace-Pac Clin Electrophys
1
0,04 94,78
Clinical Medicine
Arthroscopy
1
0,04 94,82
Clinical Medicine
Hum Pathol
1
0,04 94,86
Clinical Medicine
Clin Hemorheol Microcirc
1
0,04 94,90
Clinical Medicine
J Occup Environ Med
1
0,04 94,95
Clinical Medicine
Gynecol Obstet Invest
1
0,04 94,99
Clinical Medicine
Exp Nephrol
1
0,04 95,03
Clinical Medicine
Biol Neonate
1
0,04 95,07
Clinical Medicine
Best Pract Res Clin Rheumatol
1
0,04 95,11
Clinical Medicine
Ophthalmic Plast Reconstr Sur
1
0,04 95,16
Clinical Medicine
Bba-Mol Basis Dis
1
0,04 95,20
Clinical Medicine
J Clin Ultrasound
1
0,04 95,24
Clinical Medicine
Advan Ther
1
0,04 95,28
Clinical Medicine
Acad Radiol
1
0,04 95,32
Clinical Medicine
Dent Mater
1
0,04 95,37
Clinical Medicine
J Neuro-Ophthalmol
1
0,04 95,41
Clinical Medicine
J Paediatr Child Health
1
0,04 95,45
Clinical Medicine
Aust Dent J
1
0,04 95,49
Clinical Medicine
Radiographics
1
0,04 95,53
Clinical Medicine
J Interv Cardiol
1
0,04 95,58
Clinical Medicine
Clin Neuropathol
1
0,04 95,62
Clinical Medicine
Int J Neuroradiol
1
0,04 95,66
Clinical Medicine
Vision Res
1
0,04 95,70
Clinical Medicine
Haematologica
1
0,04 95,75
Clinical Medicine
Neuropathology
1
0,04 95,79
Clinical Medicine
Quintessence Int
1
0,04 95,83
Clinical Medicine
European J Dermatology
1
0,04 95,87
Clinical Medicine
Amer J Physiol-Gastrointest L
1
0,04 95,91
Clinical Medicine
Arthrit Care Res
1
0,04 95,96
Clinical Medicine
Digest Dis
1
0,04 96,00
Clinical Medicine
Thorax
1
0,04 96,04
Clinical Medicine
Clin Genet
1
0,04 96,08
171
Anexo 6
Título
Frecuencia%
Clinical Medicine
J Intensive Care Med
1
0,04 96,12
%Acum.
Clinical Medicine
J Oral Maxillofac Surg
1
0,04 96,17
Clinical Medicine
Indian J Med Res
1
0,04 96,21
Clinical Medicine
Ital J Neurol Sci
1
0,04 96,25
Clinical Medicine
Cardiovasc Surg
1
0,04 96,29
Clinical Medicine
J Clin Neurosci
1
0,04 96,34
Clinical Medicine
Int J Oral Maxillofac Implant
1
0,04 96,38
Clinical Medicine
J Molecular Med-Jmm
1
0,04 96,42
Clinical Medicine
Blood Cells Molecules Dis
1
0,04 96,46
Clinical Medicine
Radiology
1
0,04 96,50
Clinical Medicine
Forsch Komplementmed
1
0,04 96,55
Clinical Medicine
Ann Saudi Med
1
0,04 96,59
Clinical Medicine
Ann Oncol
1
0,04 96,63
Clinical Medicine
Oncol Rep
1
0,04 96,67
Clinical Medicine
Prenat Neonatal Med
1
0,04 96,71
Clinical Medicine
Clin Biochem
1
0,04 96,76
Clinical Medicine
Catheter Cardiovasc Diagn
1
0,04 96,80
Clinical Medicine
J Clin Lab Anal
1
0,04 96,84
Clinical Medicine
Stat Med
1
0,04 96,88
Clinical Medicine
J Endodont
1
0,04 96,93
Clinical Medicine
Vasc Surg
1
0,04 96,97
Clinical Medicine
J Dent Child
1
0,04 97,01
Clinical Medicine
Addiction
1
0,04 97,05
Clinical Medicine
Infect Urol
1
0,04 97,09
Clinical Medicine
J Eur Acad Dermatol Venereol
1
0,04 97,14
Clinical Medicine
Surg Laparosc Endosc
1
0,04 97,18
Clinical Medicine
Otolaryngol Clin N Amer
1
0,04 97,22
Clinical Medicine
Amer J Foren Med Path
1
0,04 97,26
Clinical Medicine
Brit J Urol
1
0,04 97,30
Clinical Medicine
Eur J Gynaecol Oncol
1
0,04 97,35
Clinical Medicine
Acta Paediat
1
0,04 97,39
Clinical Medicine
Wien Klin Wochenschr
1
0,04 97,43
Clinical Medicine
Cutis
1
0,04 97,47
Clinical Medicine
J Bone Joint Surg-Amer Vol
1
0,04 97,51
Clinical Medicine
Clin Dysmorphol
1
0,04 97,56
Clinical Medicine
Renal Fail
1
0,04 97,60
Clinical Medicine
Aliment Pharmacol Therapeut
1
0,04 97,64
Clinical Medicine
J Period Res
1
0,04 97,68
Clinical Medicine
Oncology
1
0,04 97,73
Clinical Medicine
Epidemiol Infect
1
0,04 97,77
Clinical Medicine
Med Progr Technol
1
0,04 97,81
Clinical Medicine
Cancer Immunol Immunother
1
0,04 97,85
Clinical Medicine
Exp Mol Pathol
1
0,04 97,89
Clinical Medicine
Eur J Cancer
1
0,04 97,94
Clinical Medicine
Eur J Cancer Prev
1
0,04 97,98
Clinical Medicine
Nouv Rev Fr Hematol
1
0,04 98,02
Clinical Medicine
Int J Oncol
1
0,04 98,06
Clinical Medicine
Fam Pract
1
0,04 98,10
Clinical Medicine
World Health Organ Tech Rep S
1
0,04 98,15
Clinical Medicine
Occup Environ Medicine
1
0,04 98,19
Clinical Medicine
J Clin Anesth
1
0,04 98,23
Clinical Medicine
Bull Cancer
1
0,04 98,27
Clinical Medicine
Amer J Clin Oncol-Canc Clin T
1
0,04 98,32
172
Anexo 6
Título
Frecuencia%
Clinical Medicine
Histopathology
1
0,04 98,36
%Acum.
Clinical Medicine
Contraception
1
0,04 98,40
Clinical Medicine
J Toxicol Environ Health
1
0,04 98,44
Clinical Medicine
J Lab Clin Med
1
0,04 98,48
Clinical Medicine
Vox Sang
1
0,04 98,53
Clinical Medicine
Ann Intern Med
1
0,04 98,57
Clinical Medicine
Semin Arthritis Rheum
1
0,04 98,61
Clinical Medicine
J Med Genet
1
0,04 98,65
Clinical Medicine
J Reprod Fertil
1
0,04 98,69
Clinical Medicine
Cleft Palate-Craniofac J
1
0,04 98,74
Clinical Medicine
Aust N Z J Ophthalmol
1
0,04 98,78
Clinical Medicine
Amer J Otolaryngol
1
0,04 98,82
Clinical Medicine
Proc Soc Exp Biol Med
1
0,04 98,86
Clinical Medicine
Ann Allergy
1
0,04 98,90
Clinical Medicine
Tex Heart Inst J
1
0,04 98,95
Clinical Medicine
Clin Exp Hypertension
1
0,04 98,99
Clinical Medicine
Eur J Pediatr Surg
1
0,04 99,03
Clinical Medicine
J Sports Med Phys Fitness
1
0,04 99,07
Clinical Medicine
Ann Dermatol Venereol
1
0,04 99,12
Clinical Medicine
Dis Colon Rectum
1
0,04 99,16
Clinical Medicine
Jpn Circ J
1
0,04 99,20
Clinical Medicine
Ann Rheum Dis
1
0,04 99,24
Clinical Medicine
J Clin Invest
1
0,04 99,28
Clinical Medicine
Amer J Surg
1
0,04 99,33
Clinical Medicine
Diagn Cytopathol
1
0,04 99,37
Clinical Medicine
Photodermatol Photoimmunol Ph
1
0,04 99,41
Clinical Medicine
Biomed Res
1
0,04 99,45
Clinical Medicine
Int J Radiat Oncol Biol Phys
1
0,04 99,49
Clinical Medicine
Prosthet Orthotics Int
1
0,04 99,54
Clinical Medicine
Scand J Gastroenterol
1
0,04 99,58
Clinical Medicine
Med Probl Perform Art
1
0,04 99,62
Clinical Medicine
J Dermatol Surg Oncol
1
0,04 99,66
Clinical Medicine
Amer Rev Resp Dis
1
0,04 99,71
Clinical Medicine
Curr Opin Ophthalmol
1
0,04 99,75
Clinical Medicine
Mayo Clin Proc
1
0,04 99,79
Clinical Medicine
J Trop Med Hyg
1
0,04 99,83
Clinical Medicine
Stroke
1
0,04 99,87
Clinical Medicine
J Reprod Med
1
0,04 99,92
Clinical Medicine
Acta Therap
1
0,04 99,96
Clinical Medicine
Ann Clin Lab Sci
1
0,04 100,00
Computer Science
Lect Note Comput Sci
42
28,1928,19
Computer Science
Theor Comput Sci
6
4,03 32,21
Computer Science
Comput Aided Geom Design
6
4,03 36,24
Computer Science
J Object-Oriented Program
6
4,03 40,27
Computer Science
Ifip Trans a
5
3,36 43,62
Computer Science
Comput Math Appl
4
2,68 46,31
Computer Science
Comput Netw
3
2,01 48,32
Computer Science
Inform Syst Manage
3
2,01 50,34
Computer Science
Perform Evaluation
3
2,01 52,35
Computer Science
Simulation
3
2,01 54,36
Computer Science
Adv Eng Softw
3
2,01 56,38
Computer Science
Comput Biol Med
2
1,34 57,72
Computer Science
J Parallel Distrib Comput
2
1,34 59,06
173
Anexo 6
Título
Frecuencia%
Computer Science
Simul Model Pract Theory
2
1,34 60,40
%Acum.
Computer Science
J Syst Software
2
1,34 61,74
Computer Science
Comput Ind
2
1,34 63,09
Computer Science
Comput Syst Sci Eng
2
1,34 64,43
Computer Science
Comput Struct
2
1,34 65,77
Computer Science
Comput Geosci
2
1,34 67,11
Computer Science
Comput Method Appl Mech Eng
2
1,34 68,46
Computer Science
Comput Geotech
2
1,34 69,80
Computer Science
Environ Modell Softw
2
1,34 71,14
Computer Science
Real-Time Imaging
2
1,34 72,48
Computer Science
Inf Process Lett
2
1,34 73,83
Computer Science
Inform Software Technol
2
1,34 75,17
Computer Science
Acta Inform
2
1,34 76,51
Computer Science
Ieee Trans Antennas Propagat
2
1,34 77,85
Computer Science
Ieee Software
2
1,34 79,19
Computer Science
Ieee Trans Circuit Syst
2
1,34 80,54
Computer Science
Ieee Trans Broadcasting
1
0,67 81,21
Computer Science
Sigmod Record
1
0,67 81,88
Computer Science
Lect N Bioinformat
1
0,67 82,55
Computer Science
Optim Method Softw
1
0,67 83,22
Computer Science
Eng Comput
1
0,67 83,89
Computer Science
Microprocessors Microsystems
1
0,67 84,56
Computer Science
Ann Telecommun
1
0,67 85,23
Computer Science
Softw Qual J
1
0,67 85,91
Computer Science
Wirel Netw
1
0,67 86,58
Computer Science
Theory Pract Log Program
1
0,67 87,25
Computer Science
Acm Trans Math Software
1
0,67 87,92
Computer Science
Inform Sciences
1
0,67 88,59
Computer Science
Ieee Trans Commun
1
0,67 89,26
Computer Science
Advan Comput
1
0,67 89,93
Computer Science
Telecommun Syst
1
0,67 90,60
Computer Science
Cmes-Comput Model Eng Sci
1
0,67 91,28
Computer Science
Future Gener Comput Syst
1
0,67 91,95
Computer Science
J Logic Comput
1
0,67 92,62
Computer Science
Comput Chem Eng
1
0,67 93,29
Computer Science
Networks
1
0,67 93,96
Computer Science
Comput Ind Eng
1
0,67 94,63
Computer Science
Comput Elect Eng
1
0,67 95,30
Computer Science
Comput Appl Eng Educ
1
0,67 95,97
Computer Science
Commun Acm
1
0,67 96,64
Computer Science
Sigplan Notices
1
0,67 97,32
Computer Science
Parallel Comput
1
0,67 97,99
Computer Science
Acm Trans Graphic
1
0,67 98,66
Computer Science
Software-Pract Exp
1
0,67 99,33
Computer Science
Inform Comput
1
0,67 100,00
Chemistry
125
6,15 6,15
Chemistry
Appl Catal a-Gen
52
2,56 8,70
Chemistry
J Mol Catal a-Chem
50
2,46 11,16
Chemistry
J Phys Org Chem
49
2,41 13,57
Chemistry
Int J Quantum Chem
42
2,06 15,63
Chemistry
Theochem-J Mol Struct
41
2,02 17,65
Chemistry
Talanta
38
1,87 19,52
Chemistry
Polym Bull
36
1,77 21,29
174
Anexo 6
Título
Frecuencia%
Chemistry
J Chem Phys
35
1,72 23,01
%Acum.
Chemistry
Catalysis Lett
35
1,72 24,73
Chemistry
Stud Surf Sci Catal
34
1,67 26,40
Chemistry
J Catal
34
1,67 28,07
Chemistry
Colloid Surface a
31
1,52 29,60
Chemistry
Anal Chim Acta
31
1,52 31,12
Chemistry
J Mol Struc-Theochem
28
1,38 32,50
Chemistry
Langmuir
28
1,38 33,87
Chemistry
Fuel
28
1,38 35,25
Chemistry
Polyhedron
27
1,33 36,58
Chemistry
React Kinet Catal Lett
24
1,18 37,76
Chemistry
Int J Chem Kinet
24
1,18 38,94
Chemistry
J Phys Chem B
23
1,13 40,07
Chemistry
J Colloid Interface Sci
23
1,13 41,20
Chemistry
Syn Commun
22
1,08 42,28
Chemistry
Organometallics
22
1,08 43,36
Chemistry
Polym Degrad Stabil
21
1,03 44,40
Chemistry
J Appl Polym Sci
21
1,03 45,43
Chemistry
Fresenius J Anal Chem
21
1,03 46,46
Chemistry
Macromol Chem Physics
20
0,98 47,44
Chemistry
Polymer
19
0,93 48,38
Chemistry
J Disper Sci Tech
19
0,93 49,31
Chemistry
J Chromatogr a
19
0,93 50,25
Chemistry
Acta Crystallogr C-Cryst Str
18
0,88 51,13
Chemistry
Transit Metal Chem
18
0,88 52,02
Chemistry
Chem Eng Commun
18
0,88 52,90
Chemistry
Bol Soc Chil Quim
18
0,88 53,79
Chemistry
Surface Sci
18
0,88 54,67
Chemistry
Chem Phys Lett
17
0,84 55,51
Chemistry
Inorg Chim Acta
17
0,84 56,34
Chemistry
J Chem Res-S
17
0,84 57,18
Chemistry
J Electroanal Chem
17
0,84 58,01
Chemistry
J Organometal Chem
17
0,84 58,85
Chemistry
J Coord Chem
16
0,79 59,64
Chemistry
J Radioanal Nucl Chem
16
0,79 60,42
Chemistry
Tetrahedron
16
0,79 61,21
Chemistry
Eur Polym J
14
0,69 61,90
Chemistry
Analyst
14
0,69 62,59
Chemistry
J Phys Chem a
13
0,64 63,23
Chemistry
J Cryst Growth
13
0,64 63,86
Chemistry
Inorg Chem
12
0,59 64,45
Chemistry
Macromolecules
12
0,59 65,04
Chemistry
Mol Simulat
12
0,59 65,63
Chemistry
Acta Crystallogr E-Struct Rep
11
0,54 66,18
Chemistry
J Electrochem Soc
11
0,54 66,72
Chemistry
Separ Sci Technol
11
0,54 67,26
Chemistry
J Polym Sci B-Polym Phys
11
0,54 67,80
Chemistry
J Med Chem
10
0,49 68,29
Chemistry
J Photochem Photobiol a-Chem
10
0,49 68,78
Chemistry
J Phys Chem
10
0,49 69,27
Chemistry
Electrochim Acta
9
0,44 69,71
Chemistry
Heterocycl Commun
9
0,44 70,16
Chemistry
Carbon
9
0,44 70,60
175
Anexo 6
Título
Frecuencia%
Chemistry
Polym Int
9
0,44 71,04
%Acum.
Chemistry
Zeolites
9
0,44 71,48
Chemistry
J Mol Catal
9
0,44 71,93
Chemistry
Aiche J
8
0,39 72,32
Chemistry
Cryst Res Tech
8
0,39 72,71
Chemistry
J Solid State Chem
8
0,39 73,11
Chemistry
J Math Chem
8
0,39 73,50
Chemistry
Catal Today
8
0,39 73,89
Chemistry
Mol Phys
8
0,39 74,29
Chemistry
X-Ray Spectrom
8
0,39 74,68
Chemistry
J Chromatogr B
8
0,39 75,07
Chemistry
Hrc-J High Res Chromatogr
8
0,39 75,47
Chemistry
J Chem Soc Dalton Trans
8
0,39 75,86
Chemistry
J Amer Chem Soc
8
0,39 76,25
Chemistry
J Chem Educ
8
0,39 76,65
Chemistry
J Chem Soc Chem Commun
8
0,39 77,04
Chemistry
Macromol Symposia
7
0,34 77,38
Chemistry
Monatsh Chem
7
0,34 77,73
Chemistry
Carbohyd Res
7
0,34 78,07
Chemistry
Quim Anal
7
0,34 78,42
Chemistry
Phosphor Sulfur Silicon
7
0,34 78,76
Chemistry
J Therm Anal
7
0,34 79,11
Chemistry
Mol Cryst Liquid Cryst
6
0,29 79,40
Chemistry
J Chem Inform Comput Sci
6
0,29 79,70
Chemistry
Anal Lett
6
0,29 79,99
Chemistry
J Appl Electrochem
6
0,29 80,29
Chemistry
Bioorg Medicinal Chem Letter
6
0,29 80,58
Chemistry
Chem Eng Sci
6
0,29 80,88
Chemistry
Anal Chem
6
0,29 81,17
Chemistry
J Chem Soc Faraday Trans
6
0,29 81,47
Chemistry
Heteroatom Chem
6
0,29 81,76
Chemistry
An Quim
6
0,29 82,06
Chemistry
Ing Quim
5
0,25 82,30
Chemistry
J Organomet Chem
5
0,25 82,55
Chemistry
J Comput Chem
5
0,25 82,79
Chemistry
J Mol Struct
5
0,25 83,04
Chemistry
Theor Chem Acc
5
0,25 83,28
Chemistry
Hydrocarb Process
5
0,25 83,53
Chemistry
Angew Chem Int Ed
5
0,25 83,78
Chemistry
Chem Commun
5
0,25 84,02
Chemistry
Z Naturforsch Sect a
5
0,25 84,27
Chemistry
Tetrahedron Lett
5
0,25 84,51
Chemistry
Chem Phys
5
0,25 84,76
Chemistry
New J Chem
5
0,25 85,00
Chemistry
Carbohyd Polym
5
0,25 85,25
Chemistry
Int J Thermophys
5
0,25 85,50
Chemistry
Main Group Met Chem
5
0,25 85,74
Chemistry
Can J Chem
5
0,25 85,99
Chemistry
Surf Interface Anal
5
0,25 86,23
Chemistry
J Chil Chem Soc
4
0,20 86,43
Chemistry
Eur J Inorg Chem
4
0,20 86,63
Chemistry
Z Kristallogr
4
0,20 86,82
Chemistry
E-Polymers
4
0,20 87,02
176
Anexo 6
Título
Frecuencia%
Chemistry
Eur J Med Chem
4
0,20 87,22
%Acum.
Chemistry
J Mol Spectrosc
4
0,20 87,41
Chemistry
J Org Chem
4
0,20 87,61
Chemistry
Bioorgan Med Chem
4
0,20 87,81
Chemistry
Acs Symp Ser
4
0,20 88,00
Chemistry
Acta Crystallogr B-Struct Sci
4
0,20 88,20
Chemistry
J Chem Soc Perkin Trans 2
4
0,20 88,40
Chemistry
Fluid Phase Equilibria
4
0,20 88,59
Chemistry
J Brazil Chem Soc
4
0,20 88,79
Chemistry
Int J Polym Anal Charact
4
0,20 88,99
Chemistry
J Macromol Sci Pure Appl Chem
4
0,20 89,18
Chemistry
J Chem Crystallography
4
0,20 89,38
Chemistry
Phys Chem Chem Phys
4
0,20 89,58
Chemistry
Electron J Theor Chem
4
0,20 89,77
Chemistry
J Liq Chromatogr
4
0,20 89,97
Chemistry
Synlett
3
0,15 90,12
Chemistry
Match-Commun Math Comput Chem3
0,15 90,27
Chemistry
Dalton Trans
3
0,15 90,41
Chemistry
Chem-Eur J
3
0,15 90,56
Chemistry
Usp Khim
3
0,15 90,71
Chemistry
Catal Commun
3
0,15 90,86
Chemistry
J Biol Inorg Chem
3
0,15 91,00
Chemistry
J Membrane Sci
3
0,15 91,15
Chemistry
Fuel Process Technol
3
0,15 91,30
Chemistry
Anal Bioanal Chem
3
0,15 91,45
Chemistry
Z Krist-New Cryst Struct
3
0,15 91,59
Chemistry
J Macromol Sci-Phys
3
0,15 91,74
Chemistry
J Surfactants Deterg
3
0,15 91,89
Chemistry
Chem Eng J
3
0,15 92,04
Chemistry
Can J Chem Eng
3
0,15 92,18
Chemistry
Appl Catal B-Environ
3
0,15 92,33
Chemistry
J Am Chem Soc
3
0,15 92,48
Chemistry
Org Prep Procedure Int
3
0,15 92,63
Chemistry
Coord Chem Rev
3
0,15 92,77
Chemistry
An Quim-Int Ed
3
0,15 92,92
Chemistry
Trans Porous Media
3
0,15 93,07
Chemistry
Plasma Chem Plasma Process
3
0,15 93,22
Chemistry
Chem Eng J Biochem Eng J
3
0,15 93,36
Chemistry
Rec Trav Chim-J Roy Neth Chem
3
0,15 93,51
Chemistry
Bull Soc Chim Belg
3
0,15 93,66
Chemistry
J Radioanal Nucl Chem Art
3
0,15 93,81
Chemistry
Chirality
3
0,15 93,95
Chemistry
J Chromatogr Sci
2
0,10 94,05
Chemistry
Latin Am Appl Res
2
0,10 94,15
Chemistry
J Liq Chromatogr Relat Techno
2
0,10 94,25
Chemistry
Advan Colloid Interface Sci
2
0,10 94,35
Chemistry
Biophys Chem
2
0,10 94,44
Chemistry
J Sep Sci
2
0,10 94,54
Chemistry
J Fluorine Chem
2
0,10 94,64
Chemistry
Z Anorg Allg Chem
2
0,10 94,74
Chemistry
J Polym Sci a-Polym Chem
2
0,10 94,84
Chemistry
Appl Organometal Chem
2
0,10 94,94
Chemistry
Electrophoresis
2
0,10 95,03
177
Anexo 6
Título
Frecuencia%
Chemistry
Chem Eng Res Des
2
0,10 95,13
%Acum.
Chemistry
J Serb Chem Soc
2
0,10 95,23
Chemistry
J Chem Eng Data
2
0,10 95,33
Chemistry
Electrochem Commun
2
0,10 95,43
Chemistry
Pure Appl Chem
2
0,10 95,53
Chemistry
Asian J Spectrosc
2
0,10 95,62
Chemistry
Chem Eng
2
0,10 95,72
Chemistry
J Chem Technol Biotechnol
2
0,10 95,82
Chemistry
Chromatographia
2
0,10 95,92
Chemistry
J Comput Aid Molec Design
2
0,10 96,02
Chemistry
Rev Roum Chim
2
0,10 96,12
Chemistry
Quim Nova
2
0,10 96,21
Chemistry
Advan Catal
2
0,10 96,31
Chemistry
J Anal Toxicol
2
0,10 96,41
Chemistry
Colloid Polym Sci
2
0,10 96,51
Chemistry
Catal Rev-Sci Eng
2
0,10 96,61
Chemistry
J Chromatogr-Biomed Appl
2
0,10 96,71
Chemistry
J Chromatogr
2
0,10 96,80
Chemistry
Appl Catal
2
0,10 96,90
Chemistry
Powder Technol
1
0,05 96,95
Chemistry
Petrol Chem-Engl Tr
1
0,05 97,00
Chemistry
J Appl Cryst
1
0,05 97,05
Chemistry
Chem Eng Technol
1
0,05 97,10
Chemistry
React Funct Polym
1
0,05 97,15
Chemistry
Eur J Org Chem
1
0,05 97,20
Chemistry
Struct Bond
1
0,05 97,25
Chemistry
Arkivoc
1
0,05 97,30
Chemistry
Russ J Gen Chem
1
0,05 97,35
Chemistry
Chem-Ing-Tech
1
0,05 97,39
Chemistry
Org Biomol Chem
1
0,05 97,44
Chemistry
Inorg Chem Commun
1
0,05 97,49
Chemistry
Des Monomers Polym
1
0,05 97,54
Chemistry
Cattech
1
0,05 97,59
Chemistry
Lc Gc N Am
1
0,05 97,64
Chemistry
Afinidad
1
0,05 97,69
Chemistry
Russ J Organ Chem
1
0,05 97,74
Chemistry
High Perform Polymers
1
0,05 97,79
Chemistry
Chem Pharm Bull Tokyo
1
0,05 97,84
Chemistry
Synthesis-Stuttgart
1
0,05 97,89
Chemistry
J Chemometr
1
0,05 97,94
Chemistry
Electrochem Solid State Lett
1
0,05 97,98
Chemistry
J Heterocycl Chem
1
0,05 98,03
Chemistry
Chemphyschem
1
0,05 98,08
Chemistry
Croat Chem Acta
1
0,05 98,13
Chemistry
Ach-Models Chemistry
1
0,05 98,18
Chemistry
Ann Chim-Sci Mat
1
0,05 98,23
Chemistry
Indian J Chem Sect a
1
0,05 98,28
Chemistry
J Aerosol Sci
1
0,05 98,33
Chemistry
Molecules
1
0,05 98,38
Chemistry
Topic Catalysis
1
0,05 98,43
Chemistry
Braz J Chem Eng
1
0,05 98,48
Chemistry
Mol Cryst Liq Cryst Sci Tec a
1
0,05 98,53
Chemistry
J Chim Phys Phys-Chim Biol
1
0,05 98,57
178
Anexo 6
Título
Frecuencia%
Chemistry
Actual Chimique
1
0,05 98,62
%Acum.
Chemistry
Advan Chem Physics
1
0,05 98,67
Chemistry
J Chem Soc Perkin Trans 1
1
0,05 98,72
Chemistry
Ber Bunsen-Ges Phys Chem Chem
1
0,05 98,77
Chemistry
An Asoc Quim Argent
1
0,05 98,82
Chemistry
Polym Advan Technol
1
0,05 98,87
Chemistry
Rhodium Express
1
0,05 98,92
Chemistry
Top Curr Chem
1
0,05 98,97
Chemistry
J Mol Model
1
0,05 99,02
Chemistry
Adsorption
1
0,05 99,07
Chemistry
Rev Heteroatom Chem
1
0,05 99,12
Chemistry
Struct Chem
1
0,05 99,16
Chemistry
Chem Ind-London
1
0,05 99,21
Chemistry
Supramol Chem
1
0,05 99,26
Chemistry
J Autom Chem
1
0,05 99,31
Chemistry
Z Naturforsch Sect B
1
0,05 99,36
Chemistry
Isr J Chem
1
0,05 99,41
Chemistry
Int J Polym Mater
1
0,05 99,46
Chemistry
Polym J
1
0,05 99,51
Chemistry
Process Saf Environ Prot
1
0,05 99,56
Chemistry
J Cryst Spectrosc Res
1
0,05 99,61
Chemistry
Lc Gc-Mag Separation Sci
1
0,05 99,66
Chemistry
Inorganic Syntheses
1
0,05 99,71
Chemistry
Gazz Chim Ital
1
0,05 99,75
Chemistry
Z Phys Chem-Leipzig
1
0,05 99,80
Chemistry
J Macromol Sci-Rev Macromol
1
0,05 99,85
Chemistry
J Radioanal Nucl Chem Lett
1
0,05 99,90
Chemistry
Z Phys Chem Neue Folge
1
0,05 99,95
Chemistry
Theor Chim Acta
1
0,05 100,00
Economics & Business
Food Policy
1
25,0025,00
Omega-Int J Manage Sci
1
25,0050,00
J Oper Res Soc
1
25,0075,00
Energy J
1
25,00100,00
Engineering
Spectrochim Acta Pt B-at Spec
41
5,03 5,03
Engineering
Energ Fuel
36
4,42 9,45
Engineering
Pet Sci Technol
28
3,44 12,88
Engineering
J Anal Atom Spectrom
28
3,44 16,32
Engineering
Ind Eng Chem Res
20
2,45 18,77
Engineering
Lect Note Artif Intell
19
2,33 21,10
Engineering
Appl Math Comput
19
2,33 23,44
Engineering
Int J Contr
18
2,21 25,64
Engineering
Math Comput Modelling
17
2,09 27,73
Engineering
At Spectrosc
15
1,84 29,57
Engineering
Isa Trans
14
1,72 31,29
Engineering
Nucl Instrum Meth Phys Res B
13
1,60 32,88
Engineering
Nucl Instrum Meth Phys Res a
12
1,47 34,36
Engineering
J Hydraul Eng-Asce
12
1,47 35,83
Engineering
Ieee Trans Power Syst
11
1,35 37,18
Engineering
Ieee Trans Consum Electron
10
1,23 38,40
Engineering
Eng Anal Bound Elem
9
1,10 39,51
Engineering
Eur J Oper Res
9
1,10 40,61
Engineering
Ieee Trans Power Delivery
9
1,10 41,72
Engineering
Int J Multiphase Flow
9
1,10 42,82
179
Anexo 6
Título
Frecuencia%
Engineering
Surf Eng
8
0,98 43,80
%Acum.
Engineering
Ing Hidraul Mex
8
0,98 44,79
Engineering
Int J Syst Sci
8
0,98 45,77
Engineering
Ieee Trans Automat Contr
8
0,98 46,75
Engineering
Spectrochim Acta Pt a-Mol Bio
8
0,98 47,73
Engineering
Appl Spectrosc
8
0,98 48,71
Engineering
Earthquake Eng Struc Dynam
8
0,98 49,69
Engineering
Microelectron Rel
8
0,98 50,67
Engineering
Eng Struct
7
0,86 51,53
Engineering
Int Commun Heat Mass Trans
7
0,86 52,39
Engineering
Magn Reson Chem
7
0,86 53,25
Engineering
Ieee Trans Biomed Eng
7
0,86 54,11
Engineering
Rev Sci Instr
7
0,86 54,97
Engineering
Electron Lett
6
0,74 55,71
Engineering
Reliab Eng Syst Safety
6
0,74 56,44
Engineering
J Hydrol
6
0,74 57,18
Engineering
Control-Theor Advan Technol
6
0,74 57,91
Engineering
J Eng Gas Turb Power-T Asme
5
0,61 58,53
Engineering
J Therm Anal Calorim
5
0,61 59,14
Engineering
P a Rel Mai
5
0,61 59,75
Engineering
J Struct Eng-Asce
5
0,61 60,37
Engineering
Ieee Trans Circuit Syst-I
5
0,61 60,98
Engineering
Ieee Trans Electron Devices
5
0,61 61,60
Engineering
Ieee Trans Signal Process
5
0,61 62,21
Engineering
Oper Res Lett
5
0,61 62,82
Engineering
Int J Robust Nonlinear Contr
5
0,61 63,44
Engineering
Ocean Coast Manage
4
0,49 63,93
Engineering
J Energ Resour Technol
4
0,49 64,42
Engineering
Ieee Trans Control Syst Techn
4
0,49 64,91
Engineering
Finite Elem Anal Design
4
0,49 65,40
Engineering
Ieee Trans Ind Appl
4
0,49 65,89
Engineering
Artif Intell
4
0,49 66,38
Engineering
Discrete Appl Math
4
0,49 66,87
Engineering
J Tribol-Trans Asme
4
0,49 67,36
Engineering
Ieee Trans Power Elect
4
0,49 67,85
Engineering
Ann Oper Res
4
0,49 68,34
Engineering
Can Geotech J
4
0,49 68,83
Engineering
Meas Sci Technol
4
0,49 69,33
Engineering
Solar Energ
3
0,37 69,69
Engineering
Int J Numer Method Eng
3
0,37 70,06
Engineering
Ieee Trans Instrum Meas
3
0,37 70,43
Engineering
Appl Intell
3
0,37 70,80
Engineering
J Geotech Geoenviron Eng
3
0,37 71,17
Engineering
J Symb Comput
3
0,37 71,53
Engineering
Signal Process
3
0,37 71,90
Engineering
Eng Optimiz
3
0,37 72,27
Engineering
Ieee Trans Image Processing
3
0,37 72,64
Engineering
Soil Dynam Earthquake Eng
3
0,37 73,01
Engineering
Commun Numer Methods Eng
3
0,37 73,37
Engineering
Ieee Trans Energy Convers
3
0,37 73,74
Engineering
Mikrochim Acta
3
0,37 74,11
Engineering
Chemometr Intell Lab Syst
3
0,37 74,48
Engineering
J Electron Spectrosc Relat Ph
3
0,37 74,85
180
Anexo 6
Título
Frecuencia%
Engineering
Bit
3
0,37 75,21
%Acum.
Engineering
Med Biol Eng Comput
3
0,37 75,58
Engineering
Sensor Actuator a-Phys
3
0,37 75,95
Engineering
Syst Control Lett
3
0,37 76,32
Engineering
Fuel Sci Techn Int
3
0,37 76,69
Engineering
Analusis
3
0,37 77,06
Engineering
Int J Refrig
2
0,25 77,30
Engineering
Robot Auton Systems
2
0,25 77,55
Engineering
Neurocomputing
2
0,25 77,79
Engineering
Microchem J
2
0,25 78,04
Engineering
Appl Artif Intell
2
0,25 78,28
Engineering
J Fluid Mech
2
0,25 78,53
Engineering
Iee Proc-Control Theory Appl
2
0,25 78,77
Engineering
Numer Method Partial Differ E
2
0,25 79,02
Engineering
J Mech Design
2
0,25 79,26
Engineering
J Strain Anal Eng Design
2
0,25 79,51
Engineering
Rapid Prototyping J
2
0,25 79,75
Engineering
Lect Note Contr Inform Sci
2
0,25 80,00
Engineering
Proc Inst Mech Eng C-J Mech E
2
0,25 80,25
Engineering
Kuwait J Sci Eng
2
0,25 80,49
Engineering
J Constr Steel Res
2
0,25 80,74
Engineering
Eng Intell Syst Electr Eng C
2
0,25 80,98
Engineering
Oper Res
2
0,25 81,23
Engineering
Ieee Trans Geosci Remot Sen
2
0,25 81,47
Engineering
Int J Plasticity
2
0,25 81,72
Engineering
J Sol Energy Eng
2
0,25 81,96
Engineering
Ai Mag
2
0,25 82,21
Engineering
J Heat Transfer
2
0,25 82,45
Engineering
Transp Res Rec
2
0,25 82,70
Engineering
Ofioliti
2
0,25 82,94
Engineering
Int J Hydrogen Energ
2
0,25 83,19
Engineering
Tribol Trans
2
0,25 83,44
Engineering
J Dyn Syst Meas Contr
2
0,25 83,68
Engineering
Control Eng Practice
2
0,25 83,93
Engineering
Int J Numer Method Fluid
2
0,25 84,17
Engineering
J Franklin Inst-Eng Appl Math
2
0,25 84,42
Engineering
Int J Heat Fluid Flow
2
0,25 84,66
Engineering
Vib Spectrosc
2
0,25 84,91
Engineering
J Hydraul Res
2
0,25 85,15
Engineering
Ieee Control Syst Mag
2
0,25 85,40
Engineering
Renewable Energy
2
0,25 85,64
Engineering
Thermochim Acta
2
0,25 85,89
Engineering
J Optimiz Theor Appl
2
0,25 86,13
Engineering
Int J Adapt Control Signal Pr
2
0,25 86,38
Engineering
Numer Heat Transfer Pt a-Appl
2
0,25 86,63
Engineering
J Non-Newtonian Fluid Mech
2
0,25 86,87
Engineering
Int J Heat Mass Transfer
2
0,25 87,12
Engineering
J Trace Microprobe Tech
2
0,25 87,36
Engineering
Energ Explor Exploit
2
0,25 87,61
Engineering
Intech
2
0,25 87,85
Engineering
Ieee Trans Syst Man Cybern
2
0,25 88,10
Engineering
Ieee Trans Evol Computat
1
0,12 88,22
Engineering
Metrologia
1
0,12 88,34
181
Anexo 6
Título
Frecuencia%
Engineering
Ieee Trans Veh Technol
1
0,12 88,47
%Acum.
Engineering
Int Appl Mech-Engl Tr
1
0,12 88,59
Engineering
Bldg Environ
1
0,12 88,71
Engineering
Or Spectrum
1
0,12 88,83
Engineering
J Appl Mech
1
0,12 88,96
Engineering
J Pressure Vessel Technol
1
0,12 89,08
Engineering
Ieee Trans Syst Man Cybern a
1
0,12 89,20
Engineering
Mach Learn
1
0,12 89,33
Engineering
Int J Nonlinear Sci Numer Sim
1
0,12 89,45
Engineering
Oil Gas Sci Technol
1
0,12 89,57
Engineering
J Environ Eng-Asce
1
0,12 89,69
Engineering
J Offshore Mech Arctic Eng
1
0,12 89,82
Engineering
Ieee Trans Wirel Commun
1
0,12 89,94
Engineering
Ieee Ind Appl Mag
1
0,12 90,06
Engineering
Pattern Recognition Lett
1
0,12 90,18
Engineering
J Earthqu Eng
1
0,12 90,31
Engineering
Ieee Trans Comput Aid Des Int
1
0,12 90,43
Engineering
Ieee Signal Process Lett
1
0,12 90,55
Engineering
Jpc-J Planar Chromat-Mod Tlc
1
0,12 90,67
Engineering
Stoch Environ Res Risk Assess
1
0,12 90,80
Engineering
Crystengcomm
1
0,12 90,92
Engineering
Mech Mach Theor
1
0,12 91,04
Engineering
Image Vision Comput
1
0,12 91,17
Engineering
J Fluid Eng
1
0,12 91,29
Engineering
Jsme Int J a-Solid Mech Mat E
1
0,12 91,41
Engineering
Robotica
1
0,12 91,53
Engineering
Eng Appl Artif Intell
1
0,12 91,66
Engineering
Comput Optim Appl
1
0,12 91,78
Engineering
Proc Inst Mech Eng B-J Eng Ma
1
0,12 91,90
Engineering
J Hydrol Eng
1
0,12 92,02
Engineering
Int J Elec Power Energ Syst
1
0,12 92,15
Engineering
Struct Multidiscip Optim
1
0,12 92,27
Engineering
Ieee Trans Inf Technol Biomed
1
0,12 92,39
Engineering
Fuzzy Set System
1
0,12 92,52
Engineering
Probab Eng Inform Sci
1
0,12 92,64
Engineering
J Electron Packaging
1
0,12 92,76
Engineering
Iee Proc-Vis Image Signal Pro
1
0,12 92,88
Engineering
Numer Heat Transfer Pt B-Fund
1
0,12 93,01
Engineering
Qual Progr
1
0,12 93,13
Engineering
Lubric Eng
1
0,12 93,25
Engineering
Int J Numer Method Heat Fl F
1
0,12 93,37
Engineering
Spe J
1
0,12 93,50
Engineering
Math Probl Eng
1
0,12 93,62
Engineering
Trac-Trend Anal Chem
1
0,12 93,74
Engineering
Trans Inst Measure Control
1
0,12 93,87
Engineering
Ieee Trans Robotics Automat
1
0,12 93,99
Engineering
Spill Sci Technol Bull
1
0,12 94,11
Engineering
Ieee Antennas Propag Mag
1
0,12 94,23
Engineering
Building Res Inform
1
0,12 94,36
Engineering
Algorithmica
1
0,12 94,48
Engineering
J Vib Acoust
1
0,12 94,60
Engineering
Pattern Anal Appl
1
0,12 94,72
Engineering
J Porous Media
1
0,12 94,85
182
Anexo 6
Título
Frecuencia%
Engineering
Infor
1
0,12 94,97
%Acum.
Engineering
Concurrent Eng-Research Appl
1
0,12 95,09
Engineering
Int J Comput Math
1
0,12 95,21
Engineering
Pci J
1
0,12 95,34
Engineering
Neural Networks
1
0,12 95,46
Engineering
Rapid Commun Mass Spectrom
1
0,12 95,58
Engineering
Eur J Mech a-Solid
1
0,12 95,71
Engineering
Anal Commun
1
0,12 95,83
Engineering
Geosynth Int
1
0,12 95,95
Engineering
Z Angew Math Mech
1
0,12 96,07
Engineering
Appl Energ
1
0,12 96,20
Engineering
Ksme Int J
1
0,12 96,32
Engineering
Mach Des
1
0,12 96,44
Engineering
Amer Lab
1
0,12 96,56
Engineering
I&Cs-Instr Control Syst
1
0,12 96,69
Engineering
Transp Res Pt B-Method
1
0,12 96,81
Engineering
Ieee Trans Educ
1
0,12 96,93
Engineering
Environ Software
1
0,12 97,06
Engineering
J Quant Spectrosc Radiat
1
0,12 97,18
Engineering
Iee Proc-Circuits Device Syst
1
0,12 97,30
Engineering
Geotechnique
1
0,12 97,42
Engineering
Ieee Comput Appl Power
1
0,12 97,55
Engineering
J Manage Eng
1
0,12 97,67
Engineering
Knowledge Engineering Review
1
0,12 97,79
Engineering
J Nucl Sci Technol
1
0,12 97,91
Engineering
Ieee Trans Dielect Electr in
1
0,12 98,04
Engineering
Eur J Mech B-Fluid
1
0,12 98,16
Engineering
Appropriate Tech
1
0,12 98,28
Engineering
Spectrosc Lett
1
0,12 98,40
Engineering
Siam J Discrete Math
1
0,12 98,53
Engineering
Waste Manage Res
1
0,12 98,65
Engineering
Ieee Trans Aerosp Electron Sy
1
0,12 98,77
Engineering
Arch Ration Mech Anal
1
0,12 98,90
Engineering
Nucl Eng Des
1
0,12 99,02
Engineering
Int J Infrar Millim Wave
1
0,12 99,14
Engineering
J Geotech Eng-Asce
1
0,12 99,26
Engineering
Adv Water Resour
1
0,12 99,39
Engineering
Fluid Dyn Res
1
0,12 99,51
Engineering
Civil Eng
1
0,12 99,63
Engineering
Energy
1
0,12 99,75
Engineering
Ocean Eng
1
0,12 99,88
Engineering
Warme Stoffubertrag
1
0,12 100,00
Environment/Ecology
Commun Soil Sci Plant Anal
26
6,21 6,21
Environment/Ecology
Biotropica
22
5,25 11,46
Environment/Ecology
Bull Environ Contam Toxicol
19
4,53 15,99
Environment/Ecology
J Trop Ecol
18
4,30 20,29
Environment/Ecology
Oecologia
17
4,06 24,34
Environment/Ecology
J Chem Ecol
15
3,58 27,92
Environment/Ecology
Soil Biol Biochem
13
3,10 31,03
Environment/Ecology
Plant Soil
13
3,10 34,13
Environment/Ecology
Acta Oecol
12
2,86 36,99
Environment/Ecology
Forest Ecol Manage
10
2,39 39,38
Environment/Ecology
Plant Ecol
10
2,39 41,77
183
Anexo 6
Título
Frecuencia%
Environment/Ecology
Water Air Soil Pollut
10
2,39 44,15
%Acum.
Environment/Ecology
Ecol Model
10
2,39 46,54
Environment/Ecology
Conserv Biol
9
2,15 48,69
Environment/Ecology
Rev Chil Hist Nat
8
1,91 50,60
Environment/Ecology
Biol Fert Soils
8
1,91 52,51
Environment/Ecology
Mt Res Dev
7
1,67 54,18
Environment/Ecology
Environ Geochem Health
7
1,67 55,85
Environment/Ecology
Biol Conserv
6
1,43 57,28
Environment/Ecology
Biodivers Conserv
6
1,43 58,71
Environment/Ecology
Sci Total Envir
6
1,43 60,14
Environment/Ecology
Water Resour Res
6
1,43 61,58
Environment/Ecology
Mar Ecol-Progr Ser
5
1,19 62,77
Environment/Ecology
Mol Ecol
5
1,19 63,96
Environment/Ecology
J Biogeogr
5
1,19 65,16
Environment/Ecology
Water Sci Technol
5
1,19 66,35
Environment/Ecology
Amer Naturalist
5
1,19 67,54
Environment/Ecology
Glob Change Biol
4
0,95 68,50
Environment/Ecology
Environmetrics
4
0,95 69,45
Environment/Ecology
J Coastal Res
4
0,95 70,41
Environment/Ecology
Biogeochemistry
4
0,95 71,36
Environment/Ecology
Trend Ecol Evolut
4
0,95 72,32
Environment/Ecology
Soil Technol
4
0,95 73,27
Environment/Ecology
Funct Ecol
4
0,95 74,22
Environment/Ecology
Amazoniana
3
0,72 74,94
Environment/Ecology
Oryx
3
0,72 75,66
Environment/Ecology
J Vector Ecol
3
0,72 76,37
Environment/Ecology
Agr Ecosyst Environ
3
0,72 77,09
Environment/Ecology
Soil Sci
3
0,72 77,80
Environment/Ecology
Environ Res
3
0,72 78,52
Environment/Ecology
Environ Technol
3
0,72 79,24
Environment/Ecology
J Environ Manage
3
0,72 79,95
Environment/Ecology
Int J Environ Health Res
3
0,72 80,67
Environment/Ecology
Ecol Appl
3
0,72 81,38
Environment/Ecology
Environ Pollut
3
0,72 82,10
Environment/Ecology
Ecology
3
0,72 82,82
Environment/Ecology
Environ Manage
3
0,72 83,53
Environment/Ecology
Oikos
3
0,72 84,25
Environment/Ecology
Rev Ecol Biol Sol
3
0,72 84,96
Environment/Ecology
Catena
2
0,48 85,44
Environment/Ecology
Soil Sci Soc Amer J
2
0,48 85,92
Environment/Ecology
Wildlife Soc Bull
2
0,48 86,40
Environment/Ecology
J Ecol
2
0,48 86,87
Environment/Ecology
Environ Toxicol Chem
2
0,48 87,35
Environment/Ecology
Northeast Nat
2
0,48 87,83
Environment/Ecology
Arch Environ Contam Toxicol
2
0,48 88,31
Environment/Ecology
Ambio
2
0,48 88,78
Environment/Ecology
Global Ecol Biogeogr
2
0,48 89,26
Environment/Ecology
J Environ Radioact
2
0,48 89,74
Environment/Ecology
Chemosphere
2
0,48 90,21
Environment/Ecology
Environ Sci Technol
2
0,48 90,69
Environment/Ecology
J Range Manage
2
0,48 91,17
Environment/Ecology
Vegetatio
2
0,48 91,65
Environment/Ecology
Mol Ecol Notes
1
0,24 91,89
184
Anexo 6
Título
Frecuencia%
Environment/Ecology
Chem Biodivers
1
0,24 92,12
%Acum.
Environment/Ecology
Divers Distrib
1
0,24 92,36
Environment/Ecology
Chem Speciation Bioavailab
1
0,24 92,60
Environment/Ecology
Arct Antarct Alp Res
1
0,24 92,84
Environment/Ecology
Int Biodeterior Biodegrad
1
0,24 93,08
Environment/Ecology
Water Res
1
0,24 93,32
Environment/Ecology
Ecol Lett
1
0,24 93,56
Environment/Ecology
Adv Environ Res
1
0,24 93,79
Environment/Ecology
Ground Water
1
0,24 94,03
Environment/Ecology
Southwest Naturalist
1
0,24 94,27
Environment/Ecology
Ecosystems
1
0,24 94,51
Environment/Ecology
Forest Pathol
1
0,24 94,75
Environment/Ecology
J Environ Qual
1
0,24 94,99
Environment/Ecology
Evol Ecol Res
1
0,24 95,23
Environment/Ecology
Wetlands
1
0,24 95,47
Environment/Ecology
Arch Environ Health
1
0,24 95,70
Environment/Ecology
Geomicrobiol J
1
0,24 95,94
Environment/Ecology
Climate Res
1
0,24 96,18
Environment/Ecology
Crit Rev Environ Sci Technol
1
0,24 96,42
Environment/Ecology
Restor Ecol
1
0,24 96,66
Environment/Ecology
Environ Health Perspect
1
0,24 96,90
Environment/Ecology
Ecol Res
1
0,24 97,14
Environment/Ecology
Ecol Eng
1
0,24 97,37
Environment/Ecology
Water Resour Bull
1
0,24 97,61
Environment/Ecology
Evol Ecol
1
0,24 97,85
Environment/Ecology
Ground Water Monit Remediat
1
0,24 98,09
Environment/Ecology
J Inst Water Environ Manage
1
0,24 98,33
Environment/Ecology
Natur Hist
1
0,24 98,57
Environment/Ecology
J Appl Ecol
1
0,24 98,81
Environment/Ecology
Fresen Environ Bull
1
0,24 99,05
Environment/Ecology
Toxicol Environ Chem
1
0,24 99,28
Environment/Ecology
J Environ Sci Health a-Envir
1
0,24 99,52
Environment/Ecology
Int J Environ Anal Chem
1
0,24 99,76
Environment/Ecology
Global Ecol Biogeogr Lett
1
0,24 100,00
Geosciences
Aapg Bull-Amer Assn Petrol G
104
21,8921,89
Geosciences
Vis Tecnol
54
11,3733,26
Geosciences
Oil Gas J
42
8,84 42,11
Geosciences
Org Geochem
16
3,37 45,47
Geosciences
Geophysics
12
2,53 48,00
Geosciences
Chem Geol
10
2,11 50,11
Geosciences
Tellus B-Chem Phys Meteorol
7
1,47 51,58
Geosciences
Tectonophysics
7
1,47 53,05
Geosciences
Spe Reserv Eval Eng
7
1,47 54,53
Geosciences
Atmos Environ
7
1,47 56,00
Geosciences
Mar Petrol Geol
7
1,47 57,47
Geosciences
J Petrol Technol
7
1,47 58,95
Geosciences
J Pet Sci Engineering
6
1,26 60,21
Geosciences
Geochim Cosmochim Acta
6
1,26 61,47
Geosciences
Palaios
6
1,26 62,74
Geosciences
J S Amer Earth Sci
6
1,26 64,00
Geosciences
Geophys Res Lett
6
1,26 65,26
Geosciences
J Atmos Chem
6
1,26 66,53
Geosciences
Global Biogeochem Cycle
5
1,05 67,58
185
Anexo 6
Título
Frecuencia%
Geosciences
Aapg Bull
5
1,05 68,63
%Acum.
Geosciences
Oilfield Rev
5
1,05 69,68
Geosciences
J Geophys Res-Atmos
5
1,05 70,74
Geosciences
J Paleontol
4
0,84 71,58
Geosciences
Clays Clay Miner
4
0,84 72,42
Geosciences
J Can Petrol Technol
4
0,84 73,26
Geosciences
Spe Production Facilities
4
0,84 74,11
Geosciences
J Geophys Res-Oceans
4
0,84 74,95
Geosciences
J Geophys Res-Solid Earth
4
0,84 75,79
Geosciences
Appl Geochem
3
0,63 76,42
Geosciences
Tectonics
3
0,63 77,05
Geosciences
Quatern Int
3
0,63 77,68
Geosciences
Palaeogeogr Palaeoclimatol
3
0,63 78,32
Geosciences
J Struct Geol
3
0,63 78,95
Geosciences
Cretaceous Res
3
0,63 79,58
Geosciences
Bull Seismol Soc Amer
3
0,63 80,21
Geosciences
Phys Chem Earth P a-Solid E G
3
0,63 80,84
Geosciences
J Climate
3
0,63 81,47
Geosciences
Int J Remote Sens
3
0,63 82,11
Geosciences
Mar Micropaleontol
3
0,63 82,74
Geosciences
Ann Geophys-Italy
2
0,42 83,16
Geosciences
Lithos
2
0,42 83,58
Geosciences
Sediment Geol
2
0,42 84,00
Geosciences
Sp Palaeont
2
0,42 84,42
Geosciences
J Quaternary Sci
2
0,42 84,84
Geosciences
Remote Sens Environ
2
0,42 85,26
Geosciences
Spe Drill Completion
2
0,42 85,68
Geosciences
Bull Can Petrol Geol
2
0,42 86,11
Geosciences
Bull Soc Geol Fr
2
0,42 86,53
Geosciences
Geology
2
0,42 86,95
Geosciences
Math Geol
2
0,42 87,37
Geosciences
Minerals Metall Process
2
0,42 87,79
Geosciences
J Geodynamics
2
0,42 88,21
Geosciences
J Geochem Explor
2
0,42 88,63
Geosciences
Amer J Sci
2
0,42 89,05
Geosciences
Climatic Change
2
0,42 89,47
Geosciences
Mar Geology
2
0,42 89,89
Geosciences
Atmos Environ Pt a-Gen Top
2
0,42 90,32
Geosciences
Deep-Sea Res Pt Ii-Top St Oce
1
0,21 90,53
Geosciences
Basin Res
1
0,21 90,74
Geosciences
Int J Coal Geol
1
0,21 90,95
Geosciences
Eng Geol
1
0,21 91,16
Geosciences
Atmos Chem Phys
1
0,21 91,37
Geosciences
Int Geol Rev
1
0,21 91,58
Geosciences
Riv Ital Paleontol Stratigr
1
0,21 91,79
Geosciences
Phys Chem Earth
1
0,21 92,00
Geosciences
Pure Appl Geophys
1
0,21 92,21
Geosciences
Dynam Atmos Oceans
1
0,21 92,42
Geosciences
Can Mineralog
1
0,21 92,63
Geosciences
C R Acad Sci Ser Ii a
1
0,21 92,84
Geosciences
J Appl Geophys
1
0,21 93,05
Geosciences
Geophys J Int
1
0,21 93,26
Geosciences
Geophys Prospect
1
0,21 93,47
186
Anexo 6
Título
Frecuencia%
Geosciences
Meteorol Appl
1
0,21 93,68
%Acum.
Geosciences
Ann Geofis
1
0,21 93,89
Geosciences
Micropaleontol
1
0,21 94,11
Geosciences
J Foramin Res
1
0,21 94,32
Geosciences
Appl Clay Sci
1
0,21 94,53
Geosciences
J Seismol
1
0,21 94,74
Geosciences
Int J Miner Process
1
0,21 94,95
Geosciences
J Petrol Geol
1
0,21 95,16
Geosciences
Petrol Geosci
1
0,21 95,37
Geosciences
Meteorol Atmos Phys
1
0,21 95,58
Geosciences
J Sediment Res
1
0,21 95,79
Geosciences
Atmos Res
1
0,21 96,00
Geosciences
Earth Planet Sci Lett
1
0,21 96,21
Geosciences
J Appl Meteorol
1
0,21 96,42
Geosciences
Precambrian Res
1
0,21 96,63
Geosciences
Int J Numer Anal Meth Geomech
1
0,21 96,84
Geosciences
Spe Reservoir Eng
1
0,21 97,05
Geosciences
Atmosfera
1
0,21 97,26
Geosciences
Radiocarbon
1
0,21 97,47
Geosciences
Clay Miner
1
0,21 97,68
Geosciences
Rev Inst Fr Petrol
1
0,21 97,89
Geosciences
Geol Mijnbouw
1
0,21 98,11
Geosciences
J Sediment Res Sect a-Sedim
1
0,21 98,32
Geosciences
J Vertebrate Paleontol
1
0,21 98,53
Geosciences
Can J Earth Sci
1
0,21 98,74
Geosciences
Meteorol Mag
1
0,21 98,95
Geosciences
Trans Inst Min Metall C-Miner
1
0,21 99,16
Geosciences
J Geol Soc
1
0,21 99,37
Geosciences
J Geophys Res-Solid Earth Pl
1
0,21 99,58
Geosciences
In Situ
1
0,21 99,79
Geosciences
Quaternary Sci Rev
1
0,21 100,00
Immunology
Hum Immunol
29
15,3415,34
Immunology
Clin Exp Immunol
15
7,94 23,28
Immunology
J Leukocyte Biol
11
5,82 29,10
Immunology
Parasite Immunol
11
5,82 34,92
Immunology
J Infec Dis
10
5,29 40,21
Immunology
Clin Diagn Lab Immunol
9
4,76 44,97
Immunology
Vaccine
9
4,76 49,74
Immunology
Immunopharmacol Immunotoxicol
8
4,23 53,97
Immunology
Int Arch Allergy Immunol
8
4,23 58,20
Immunology
Immunology
7
3,70 61,90
Immunology
J Immunol
5
2,65 64,55
Immunology
Aids Res Hum Retrovirus
5
2,65 67,20
Immunology
Viral Immunol
5
2,65 69,84
Immunology
Allergy
4
2,12 71,96
Immunology
Immunol Lett
4
2,12 74,07
Immunology
Aids
4
2,12 76,19
Immunology
J Acq Immun Defic Synd Hum R
4
2,12 78,31
Immunology
Immunogenetics
4
2,12 80,42
Immunology
Fems Immunol Med Microbiol
3
1,59 82,01
Immunology
Clin Experiment Allergy
3
1,59 83,60
Immunology
Infec Immunity
3
1,59 85,19
Immunology
J Immunoassay
3
1,59 86,77
187
Anexo 6
Título
Frecuencia%
Immunology
Cell Immunol
2
1,06 87,83
%Acum.
Immunology
Inflamm Research
2
1,06 88,89
Immunology
J Autoimmun
2
1,06 89,95
Immunology
Scand J Immunol
2
1,06 91,01
Immunology
J Reprod Immunol
2
1,06 92,06
Immunology
Immunopharmacology
2
1,06 93,12
Immunology
Int Rev Immunol
1
0,53 93,65
Immunology
Jaids
1
0,53 94,18
Immunology
Amer J Reprod Immunol
1
0,53 94,71
Immunology
J Acq Immune Defic Syndr
1
0,53 95,24
Immunology
Int J Immunopharmacol
1
0,53 95,77
Immunology
Develop Comp Immunol
1
0,53 96,30
Immunology
Infection
1
0,53 96,83
Immunology
Eur J Immunogenet
1
0,53 97,35
Immunology
Immunol Today
1
0,53 97,88
Immunology
Mol Immunol
1
0,53 98,41
Immunology
J Immunol Method
1
0,53 98,94
Immunology
Fems Microbiol Immunol
1
0,53 99,47
Immunology
Inmunologia
1
0,53 100,00
Materials Science
Surf Coat Tech
48
11,8211,82
Materials Science
Mater Sci Forum
34
8,37 20,20
Materials Science
Mater Perform
28
6,90 27,09
Materials Science
Mater Lett
26
6,40 33,50
Materials Science
Rev Metalurgia
15
3,69 37,19
Materials Science
Thin Solid Films
14
3,45 40,64
Materials Science
Mater Res Bull
12
2,96 43,60
Materials Science
Corros Rev
11
2,71 46,31
Materials Science
Corrosion
9
2,22 48,52
Materials Science
Mater Sci Technol
8
1,97 50,49
Materials Science
Key Eng Mat
8
1,97 52,46
Materials Science
J Mater Sci Lett
8
1,97 54,43
Materials Science
Metall Mater Trans a
7
1,72 56,16
Materials Science
J Mater Eng Perform
7
1,72 57,88
Materials Science
Bol Soc Esp Ceram Vidr
7
1,72 59,61
Materials Science
J Mater Sci
7
1,72 61,33
Materials Science
Int J Refract Met Hard Mater
7
1,72 63,05
Materials Science
Polym Eng Sci
7
1,72 64,78
Materials Science
Corros Sci
7
1,72 66,50
Materials Science
Metall Mater Trans B
7
1,72 68,23
Materials Science
Compos Struct
5
1,23 69,46
Materials Science
Appl Surf Sci
5
1,23 70,69
Materials Science
Wear
5
1,23 71,92
Materials Science
Nanotechnol
5
1,23 73,15
Materials Science
Vacuum
5
1,23 74,38
Materials Science
Int J Solids Struct
4
0,99 75,37
Materials Science
Mater Constr
4
0,99 76,35
Materials Science
J Eng Mater Technol
4
0,99 77,34
Materials Science
Mater Res Innov
4
0,99 78,33
Materials Science
Mater Struct
4
0,99 79,31
Materials Science
J Mater Chem
4
0,99 80,30
Materials Science
Microporous Mesoporous Mat
3
0,74 81,03
Materials Science
J Vac Sci Technol a
3
0,74 81,77
Materials Science
Mater Charact
3
0,74 82,51
188
Anexo 6
Título
Frecuencia%
Materials Science
J Sol-Gel Sci Technol
3
0,74 83,25
%Acum.
Materials Science
J Eur Ceram Soc
3
0,74 83,99
Materials Science
Mater Chem Phys
3
0,74 84,73
Materials Science
J Mater Res
3
0,74 85,47
Materials Science
Adv Perform Mater
3
0,74 86,21
Materials Science
Z Metallk
3
0,74 86,95
Materials Science
Mater Sci Eng a-Struct Mater
3
0,74 87,68
Materials Science
Opt Mater
2
0,49 88,18
Materials Science
Int J Fatigue
2
0,49 88,67
Materials Science
Prog Org Coating
2
0,49 89,16
Materials Science
J Mater Process Technol
2
0,49 89,66
Materials Science
J Therm Spray Technol
2
0,49 90,15
Materials Science
J Amer Ceram Soc
2
0,49 90,64
Materials Science
Advan Mater
2
0,49 91,13
Materials Science
Met Trans B-Process Met
2
0,49 91,63
Materials Science
Mater Trans Jim
2
0,49 92,12
Materials Science
Stahl Eisen
1
0,25 92,36
Materials Science
Ironmaking Steelmaking
1
0,25 92,61
Materials Science
Int J Cast Metals Res
1
0,25 92,86
Materials Science
Prakt Metallogr-Pract Metallo
1
0,25 93,10
Materials Science
Int Polym Proc
1
0,25 93,35
Materials Science
Steel Compos Struct
1
0,25 93,60
Materials Science
Anti-Corros Method Mater
1
0,25 93,84
Materials Science
Adv Eng Mater
1
0,25 94,09
Materials Science
J Biomed Mater Res
1
0,25 94,33
Materials Science
Cement Concrete Composites
1
0,25 94,58
Materials Science
J Mater Synth Process
1
0,25 94,83
Materials Science
J Mater Sci-Mater Med
1
0,25 95,07
Materials Science
Solar Energ Mater Solar Cells
1
0,25 95,32
Materials Science
Adv Funct Mater
1
0,25 95,57
Materials Science
Scand J Metall
1
0,25 95,81
Materials Science
Scripta Mater
1
0,25 96,06
Materials Science
Cem Concr Res
1
0,25 96,31
Materials Science
Acta Mater
1
0,25 96,55
Materials Science
Adv Mater Opt Electron
1
0,25 96,80
Materials Science
Biomaterials
1
0,25 97,04
Materials Science
Model Simul Mater Sci Eng
1
0,25 97,29
Materials Science
Polym Composite
1
0,25 97,54
Materials Science
Ieee Trans Compon Pack Man a
1
0,25 97,78
Materials Science
Chem Mater
1
0,25 98,03
Materials Science
Trans Indian Inst Met
1
0,25 98,28
Materials Science
J Mater Process Manuf Sci
1
0,25 98,52
Materials Science
Jom-J Min Met Mat Soc
1
0,25 98,77
Materials Science
Amer Ceram Soc Bull
1
0,25 99,01
Materials Science
Tappi J
1
0,25 99,26
Materials Science
Acta Metall Mater
1
0,25 99,51
Materials Science
Fatigue Fract Eng Mater Struc
1
0,25 99,75
Materials Science
Ceram Int
1
0,25 100,00
Mathematics
J Math Anal Appl
46
8,44 8,44
Mathematics
Proc Amer Math Soc
20
3,67 12,11
Mathematics
C R Acad Sci Ser I Math
20
3,67 15,78
Mathematics
Integral Equation Oper Theory
17
3,12 18,90
Mathematics
Nonlinear Anal-Theor Meth App
17
3,12 22,02
189
Anexo 6
Título
Frecuencia%
Mathematics
Acta Math Hung
16
2,94 24,95
%Acum.
Mathematics
Advan Math
15
2,75 27,71
Mathematics
Discrete Math
14
2,57 30,28
Mathematics
Stat Probab Lett
14
2,57 32,84
Mathematics
Commun Algebra
12
2,20 35,05
Mathematics
Linear Algebra Appl
11
2,02 37,06
Mathematics
Amer Math Mon
10
1,83 38,90
Mathematics
J Comput Appl Math
10
1,83 40,73
Mathematics
J Differential Equations
9
1,65 42,39
Mathematics
Publ Math-Debrecen
9
1,65 44,04
Mathematics
Appl Numer Math
8
1,47 45,50
Mathematics
J Algebra
8
1,47 46,97
Mathematics
Czech Math J
8
1,47 48,44
Mathematics
J Funct Anal
7
1,28 49,72
Mathematics
J Amer Statist Assn
6
1,10 50,83
Mathematics
Trans Amer Math Soc
6
1,10 51,93
Mathematics
Numer Algorithms
6
1,10 53,03
Mathematics
J Statist Plan Infer
6
1,10 54,13
Mathematics
Test
5
0,92 55,05
Mathematics
Commun Statist-Theor Method
5
0,92 55,96
Mathematics
Ergod Theor Dyn Syst
5
0,92 56,88
Mathematics
J Comb Theor a
5
0,92 57,80
Mathematics
Surface Eng
5
0,92 58,72
Mathematics
Stoch Proc Appl
5
0,92 59,63
Mathematics
Z Angew Math Phys
5
0,92 60,55
Mathematics
Integral Transform Spec Funct
4
0,73 61,28
Mathematics
J Math Biol
4
0,73 62,02
Mathematics
Math Nachr
4
0,73 62,75
Mathematics
Siam J Optimization
4
0,73 63,49
Mathematics
J Multivariate Anal
4
0,73 64,22
Mathematics
J Theor Probability
4
0,73 64,95
Mathematics
Stud Appl Math
4
0,73 65,69
Mathematics
J Symb Logic
4
0,73 66,42
Mathematics
Ill J Math
4
0,73 67,16
Mathematics
Siam J Numer Anal
4
0,73 67,89
Mathematics
Arch Math
4
0,73 68,62
Mathematics
Fibonacci Quart
4
0,73 69,36
Mathematics
J Roy Statist Soc Ser B Metho
4
0,73 70,09
Mathematics
Stud Math
3
0,55 70,64
Mathematics
Bull Math Biol
3
0,55 71,19
Mathematics
Ars Comb
3
0,55 71,74
Mathematics
Ima J Numer Anal
3
0,55 72,29
Mathematics
J Operat Theor
3
0,55 72,84
Mathematics
J Roy Stat Soc Ser C-Appl
3
0,55 73,39
Mathematics
Fund Math
3
0,55 73,94
Mathematics
Can Math Bull-Bull Can Math
3
0,55 74,50
Mathematics
Numer Linear Algebr Appl
3
0,55 75,05
Mathematics
Nonlinearity
3
0,55 75,60
Mathematics
Appl Math Lett
3
0,55 76,15
Mathematics
Bernoulli
3
0,55 76,70
Mathematics
Math Intell
3
0,55 77,25
Mathematics
Scand J Statist
2
0,37 77,61
Mathematics
Indagat Math New Ser
2
0,37 77,98
190
Anexo 6
Título
Frecuencia%
Mathematics
Methodol Comput Appl Probab
2
0,37 78,35
%Acum.
Mathematics
Adv Nonlinear Stud
2
0,37 78,72
Mathematics
Discrete Contin Dyn Syst
2
0,37 79,08
Mathematics
Acta Arithmet
2
0,37 79,45
Mathematics
Math Biosci
2
0,37 79,82
Mathematics
Bull Belg Math Soc-Simon Stev
2
0,37 80,18
Mathematics
Topol Appl
2
0,37 80,55
Mathematics
Statistics
2
0,37 80,92
Mathematics
Math Program
2
0,37 81,28
Mathematics
Nonlinear Anal-Real World App
2
0,37 81,65
Mathematics
Houston J Math
2
0,37 82,02
Mathematics
Biometrika
2
0,37 82,39
Mathematics
Random Struct Algorithm
2
0,37 82,75
Mathematics
Int Statist Rev
2
0,37 83,12
Mathematics
Ann Pure Appl Logic
2
0,37 83,49
Mathematics
Comb Probab Comput
2
0,37 83,85
Mathematics
Comput Stat Data Anal
2
0,37 84,22
Mathematics
J Pure Appl Alg
2
0,37 84,59
Mathematics
Glasgow Math J
2
0,37 84,95
Mathematics
Rocky Mt J Math
2
0,37 85,32
Mathematics
Ann Statist
2
0,37 85,69
Mathematics
Math Logic Quart
2
0,37 86,06
Mathematics
Algebra Univ
2
0,37 86,42
Mathematics
Appl Math Opt
2
0,37 86,79
Mathematics
Siam J Appl Math
2
0,37 87,16
Mathematics
Ann Probab
2
0,37 87,52
Mathematics
Acta Math
2
0,37 87,89
Mathematics
Mat Apl Comput
2
0,37 88,26
Mathematics
Monatsh Math
1
0,18 88,44
Mathematics
Math Notes-Engl Tr
1
0,18 88,62
Mathematics
Indiana Univ Math J
1
0,18 88,81
Mathematics
J Comb Optim
1
0,18 88,99
Mathematics
Bull Sci Math
1
0,18 89,17
Mathematics
Electron Trans Numer Anal
1
0,18 89,36
Mathematics
Math Comput
1
0,18 89,54
Mathematics
Combinatorica
1
0,18 89,72
Mathematics
J Approx Theor
1
0,18 89,91
Mathematics
Publ Res Inst Math Sci
1
0,18 90,09
Mathematics
Stoch Models
1
0,18 90,28
Mathematics
Proc London Math Soc
1
0,18 90,46
Mathematics
Stochastic Anal Appl
1
0,18 90,64
Mathematics
J Fourier Anal Appl
1
0,18 90,83
Mathematics
Discrete Contin Dyn Sys-Ser B
1
0,18 91,01
Mathematics
Log J Igpl
1
0,18 91,19
Mathematics
Commun Pure Appl Anal
1
0,18 91,38
Mathematics
Dyn Cont Discr Imp Syst Ser B
1
0,18 91,56
Mathematics
Util Math
1
0,18 91,74
Mathematics
Publ Mat
1
0,18 91,93
Mathematics
Pac J Math
1
0,18 92,11
Mathematics
J Time Ser Anal
1
0,18 92,29
Mathematics
Differential Geom Appl
1
0,18 92,48
Mathematics
Dyn Cont Discr Imp Syst Ser a
1
0,18 92,66
Mathematics
Lect Note Math
1
0,18 92,84
191
Anexo 6
Título
Frecuencia%
Mathematics
Geom Dedic
1
0,18 93,03
%Acum.
Mathematics
J Roy Stat Soc Ser B-Stat Met
1
0,18 93,21
Mathematics
Algebr Represent Theory
1
0,18 93,39
Mathematics
Siam J Contr Optimizat
1
0,18 93,58
Mathematics
J Algebr Comb
1
0,18 93,76
Mathematics
Numer Math
1
0,18 93,94
Mathematics
Can J Stat
1
0,18 94,13
Mathematics
Discret Contin Dyn Syst
1
0,18 94,31
Mathematics
Stud Sci Math Hung
1
0,18 94,50
Mathematics
Math Comput Model Dynam Syst
1
0,18 94,68
Mathematics
Ramanujan J
1
0,18 94,86
Mathematics
J Aust Math Soc B-Appl Math
1
0,18 95,05
Mathematics
Theor Probab Appl-Engl Tr
1
0,18 95,23
Mathematics
Isr J Math
1
0,18 95,41
Mathematics
Amer Statist
1
0,18 95,60
Mathematics
Eur J Appl Math
1
0,18 95,78
Mathematics
Dyn Contin Discret Impuls Sys
1
0,18 95,96
Mathematics
J Roy Statist Soc Ser D-Stat
1
0,18 96,15
Mathematics
Commun Part Diff Equat
1
0,18 96,33
Mathematics
J Geom Anal
1
0,18 96,51
Mathematics
Rairo-Math Model Numer Anal
1
0,18 96,70
Mathematics
Siam J Math Anal
1
0,18 96,88
Mathematics
Ann Inst Statist Math
1
0,18 97,06
Mathematics
J Graph Theor
1
0,18 97,25
Mathematics
Comput Appl Math
1
0,18 97,43
Mathematics
Potential Analysis
1
0,18 97,61
Mathematics
Ann Inst Henri Poincare-Prob
1
0,18 97,80
Mathematics
Advan Appl Probab
1
0,18 97,98
Mathematics
Compos Math
1
0,18 98,17
Mathematics
Arch Math Logic
1
0,18 98,35
Mathematics
Math Meth Appl Sci
1
0,18 98,53
Mathematics
Acta Appl Math
1
0,18 98,72
Mathematics
Bull Aust Math Soc
1
0,18 98,90
Mathematics
Biometrics
1
0,18 99,08
Mathematics
Math Z
1
0,18 99,27
Mathematics
Duke Math J
1
0,18 99,45
Mathematics
Z Math Logik Grundlagen Math
1
0,18 99,63
Mathematics
Probab Theory Relat Field
1
0,18 99,82
Mathematics
Appl Stat-J Roy Stat Soc C
1
0,18 100,00
Microbiology
Antimicrob Agents Chemother
29
8,24 8,24
Microbiology
Mol Biochem Parasitol
25
7,10 15,34
Microbiology
Parasitol Res
18
5,11 20,45
Microbiology
J Mycologie Medicale
17
4,83 25,28
Microbiology
J Virol
17
4,83 30,11
Microbiology
Parasitology
15
4,26 34,38
Microbiology
Virology
14
3,98 38,35
Microbiology
Exp Parasitol
14
3,98 42,33
Microbiology
J Med Virol
14
3,98 46,31
Microbiology
Int J Antimicrobial Agents
13
3,69 50,00
Microbiology
Int J Lepr Mycobact Dis
13
3,69 53,69
Microbiology
Med Mycol
12
3,41 57,10
Microbiology
Arch Virol
12
3,41 60,51
Microbiology
Mycoses
11
3,13 63,64
192
Anexo 6
Título
Frecuencia%
Microbiology
J Med Vet Mycol
10
2,84 66,48
%Acum.
Microbiology
J Gen Virol
9
2,56 69,03
Microbiology
J Parasitol
8
2,27 71,31
Microbiology
Trends Parasitol
6
1,70 73,01
Microbiology
J Basic Microb
6
1,70 74,72
Microbiology
Anaerobe
6
1,70 76,42
Microbiology
J Bacteriol
6
1,70 78,13
Microbiology
Appl Microbiol Biotechnol
6
1,70 79,83
Microbiology
Fems Microbiol Lett
5
1,42 81,25
Microbiology
Parasitol Today
5
1,42 82,67
Microbiology
Int J Parasitol
4
1,14 83,81
Microbiology
J Eukaryot Microbiol
4
1,14 84,94
Microbiology
Microbiology-Uk
4
1,14 86,08
Microbiology
Virus Res
3
0,85 86,93
Microbiology
Yeast
3
0,85 87,78
Microbiology
Appl Environ Microbiol
3
0,85 88,64
Microbiology
Fems Microbiol Ecol
3
0,85 89,49
Microbiology
Curr Microbiol
3
0,85 90,34
Microbiology
Res Virology
3
0,85 91,19
Microbiology
Microbiology-Sgm
2
0,57 91,76
Microbiology
Oral Microbiol Immunol
2
0,57 92,33
Microbiology
J Med Microbiol
2
0,57 92,90
Microbiology
Parasitol Int
2
0,57 93,47
Microbiology
Zbl Bakt-Int J Med Microbiol
2
0,57 94,03
Microbiology
Arch Microbiol
2
0,57 94,60
Microbiology
J Gen Microbiol
2
0,57 95,17
Microbiology
Int J Syst Evol Microbiol
1
0,28 95,45
Microbiology
Int J Med Microbiol
1
0,28 95,74
Microbiology
Eukaryot Cell
1
0,28 96,02
Microbiology
Int Microbiol
1
0,28 96,31
Microbiology
Clin Microbiol Rev
1
0,28 96,59
Microbiology
Enferm Infec Microbiol Clin
1
0,28 96,88
Microbiology
Comp Parasitol
1
0,28 97,16
Microbiology
Braz J Microbiol
1
0,28 97,44
Microbiology
Res Microbiol
1
0,28 97,73
Microbiology
Cell Microbiol
1
0,28 98,01
Microbiology
Acta Virol
1
0,28 98,30
Microbiology
Lett Appl Microbiol
1
0,28 98,58
Microbiology
Med Microbiol Lett
1
0,28 98,86
Microbiology
Mol Microbiol
1
0,28 99,15
Microbiology
Antivir Chem Chemother
1
0,28 99,43
Microbiology
Folia Microbiol Prague
1
0,28 99,72
Microbiology
Microbios
1
0,28 100,00
Molecular Biology & GeneticsAmer J Hum Genet
45
18,2218,22
Molecular Biology & GeneticsJ Mol Biol
18
7,29 25,51
Molecular Biology & GeneticsJ Theor Biol
14
5,67 31,17
Molecular Biology & GeneticsJ Membrane Biol
9
3,64 34,82
Molecular Biology & GeneticsMol Biol Cell
8
3,24 38,06
Molecular Biology & GeneticsCell Calcium
8
3,24 41,30
Molecular Biology & GeneticsCell Mol Biol
6
2,43 43,72
Molecular Biology & GeneticsBiocell
6
2,43 46,15
Molecular Biology & GeneticsHistol Histopathol
6
2,43 48,58
Molecular Biology & GeneticsJ Muscle Res Cell Motil
5
2,02 50,61
193
Anexo 6
Título
Frecuencia%
%Acum.
Molecular Biology & GeneticsDna Cell Biol
5
2,02 52,63
Molecular Biology & GeneticsCell Biol Int
5
2,02 54,66
Molecular Biology & GeneticsNat Genet
5
2,02 56,68
Molecular Biology & GeneticsJ Cell Biochem
5
2,02 58,70
Molecular Biology & GeneticsHum Genet
5
2,02 60,73
Molecular Biology & GeneticsGenet Mol Biol
4
1,62 62,35
Molecular Biology & GeneticsAmer J Physiol-Cell Physiol
4
1,62 63,97
Molecular Biology & GeneticsCytogenet Genome Res
4
1,62 65,59
Molecular Biology & GeneticsAmer J Med Genet
4
1,62 67,21
Molecular Biology & GeneticsGene
4
1,62 68,83
Molecular Biology & GeneticsJ Hered
4
1,62 70,45
Molecular Biology & GeneticsCytogenet Cell Genet
4
1,62 72,06
Molecular Biology & GeneticsEur J Cell Biol
4
1,62 73,68
Molecular Biology & GeneticsHum Hered
4
1,62 75,30
Molecular Biology & GeneticsGenome
4
1,62 76,92
Molecular Biology & GeneticsMol Genet Metab
3
1,21 78,14
Molecular Biology & GeneticsBio Cell
3
1,21 79,35
Molecular Biology & GeneticsHeredity
3
1,21 80,57
Molecular Biology & GeneticsAnn Hum Genet
2
0,81 81,38
Molecular Biology & GeneticsAnn Genet Paris
2
0,81 82,19
Molecular Biology & GeneticsProg Biophys Mol Biol
2
0,81 83,00
Molecular Biology & GeneticsHum Mol Genet
2
0,81 83,81
Molecular Biology & GeneticsCell Growth Differ
2
0,81 84,62
Molecular Biology & GeneticsMol Biol Rep
2
0,81 85,43
Molecular Biology & GeneticsAnat Embryol
2
0,81 86,23
Molecular Biology & GeneticsMutat Res
2
0,81 87,04
Molecular Biology & GeneticsInt J Mol Sci
1
0,40 87,45
Molecular Biology & GeneticsBiologicals
1
0,40 87,85
Molecular Biology & GeneticsCells Tissues Organs
1
0,40 88,26
Molecular Biology & GeneticsCell
1
0,40 88,66
Molecular Biology & GeneticsEmbo Rep
1
0,40 89,07
Molecular Biology & GeneticsAm J Med Genet Part a
1
0,40 89,47
Molecular Biology & GeneticsDevelop Biol
1
0,40 89,88
Molecular Biology & GeneticsCytokine
1
0,40 90,28
Molecular Biology & GeneticsDevelop Dynam
1
0,40 90,69
Molecular Biology & GeneticsMech Develop
1
0,40 91,09
Molecular Biology & GeneticsMol Reprod Dev
1
0,40 91,50
Molecular Biology & GeneticsGenetica
1
0,40 91,90
Molecular Biology & GeneticsCytobios
1
0,40 92,31
Molecular Biology & GeneticsEmbo J
1
0,40 92,71
Molecular Biology & GeneticsVirus Genes
1
0,40 93,12
Molecular Biology & GeneticsJ Cell Sci
1
0,40 93,52
Molecular Biology & GeneticsCell Death Differentiation
1
0,40 93,93
Molecular Biology & GeneticsGenome Res
1
0,40 94,33
Molecular Biology & GeneticsMol Cell Biol
1
0,40 94,74
Molecular Biology & GeneticsJ Hum Genet
1
0,40 95,14
Molecular Biology & GeneticsCell Adhes Commun
1
0,40 95,55
Molecular Biology & GeneticsMech Age Dev
1
0,40 95,95
Molecular Biology & GeneticsExp Clin Immunogenet
1
0,40 96,36
Molecular Biology & GeneticsHum Mutat
1
0,40 96,76
Molecular Biology & GeneticsGenet Epidemiol
1
0,40 97,17
Molecular Biology & GeneticsGene Geography
1
0,40 97,57
Molecular Biology & GeneticsMol Cell Differ
1
0,40 97,98
194
Anexo 6
Título
Frecuencia%
%Acum.
Molecular Biology & GeneticsRev Brasil Genetica
1
0,40 98,38
Molecular Biology & GeneticsHereditas
1
0,40 98,79
Molecular Biology & GeneticsJ Histochem Cytochem
1
0,40 99,19
Molecular Biology & GeneticsMol Gen Genet
1
0,40 99,60
Molecular Biology & GeneticsHistochemistry
1
0,40 100,00
Multidisciplinary
Ann N Y Acad Sci
27
33,7533,75
Multidisciplinary
Nature
18
22,5056,25
Multidisciplinary
Proc Nat Acad Sci Usa
12
15,0071,25
Multidisciplinary
Science
10
12,5083,75
Multidisciplinary
Naturwissenschaften
4
5,00 88,75
Multidisciplinary
J Sci Ind Res India
3
3,75 92,50
Multidisciplinary
Adv Complex Syst
1
1,25 93,75
Multidisciplinary
Chin Sci Bull
1
1,25 95,00
Multidisciplinary
Recherche
1
1,25 96,25
Multidisciplinary
Arctic Alp Res
1
1,25 97,50
Multidisciplinary
Dokl Bolg Akad Nauk
1
1,25 98,75
Multidisciplinary
C R Acad Sci Ser Ii
1
1,25 100,00
Neuroscience & Behavior
Brain Res
40
11,7611,76
Pharmacol Biochem Behav
24
7,06 18,82
J Neurochem
22
6,47 25,29
Neurochem Res
20
5,88 31,18
Neurosci Lett
16
4,71 35,88
Prog Neuro-Psych Biol Psych
12
3,53 39,41
Brain Res Bull
12
3,53 42,94
J Neurosci Res
11
3,24 46,18
Pain
9
2,65 48,82
Pharmacopsychiatry
9
2,65 51,47
Physiol Behav
9
2,65 54,12
Develop Neurosci
7
2,06 56,18
Cell Mol Neurobiol
7
2,06 58,24
Neurochem Int
7
2,06 60,29
Eur J Neurosci
6
1,76 62,06
Neuroscience
6
1,76 63,82
Int J Dev Neurosci
6
1,76 65,59
J Neuropathol Exp Neurol
5
1,47 67,06
Neurologia
4
1,18 68,24
Neurobiol Aging
4
1,18 69,41
Develop Brain Res
4
1,18 70,59
Nutr Neurosci
4
1,18 71,76
Glia
4
1,18 72,94
Psychopharmacology
4
1,18 74,12
J Neural Transm-Gen Sect
4
1,18 75,29
Cephalalgia
3
0,88 76,18
Mol Cell Neurosci
3
0,88 77,06
Ann Neurol
3
0,88 77,94
Behav Brain Sci
3
0,88 78,82
Biol Psychiat
3
0,88 79,71
Neuropharmacology
3
0,88 80,59
J Neurosci Meth
3
0,88 81,47
J Neurocytol
3
0,88 82,35
J Neuroimmunol
2
0,59 82,94
Alcohol
2
0,59 83,53
Psychoneuroendocrinology
2
0,59 84,12
195
Anexo 6
Título
Frecuencia%
Prog Neurobiol
2
0,59 84,71
%Acum.
Neurosci Res Commun
2
0,59 85,29
Neuron
2
0,59 85,88
Neural Process Lett
2
0,59 86,47
Brain Pathol
2
0,59 87,06
Appetite
2
0,59 87,65
Drug Alcohol Dependence
2
0,59 88,24
Clin Neuropharmacol
2
0,59 88,82
Eur Neuropsychopharmacol
1
0,29 89,12
Brain Res Rev
1
0,29 89,41
Mol Brain Res
1
0,29 89,71
Neuropeptides
1
0,29 90,00
Neuroimmunomodulation
1
0,29 90,29
Neurology
1
0,29 90,59
Brain Behav Evol
1
0,29 90,88
Eur J Pain
1
0,29 91,18
Cerebrovasc Dis
1
0,29 91,47
Exp Neurol
1
0,29 91,76
Behav Neurosci
1
0,29 92,06
Restor Neurol Neurosci
1
0,29 92,35
Neurobiol Disease
1
0,29 92,65
J Neurophysiol
1
0,29 92,94
Somatosens Motor Res
1
0,29 93,24
Mult Scler
1
0,29 93,53
Arq Neuro-Psiquiat
1
0,29 93,82
Neuroepidemiology
1
0,29 94,12
Brain Lang
1
0,29 94,41
Nat Neurosci
1
0,29 94,71
J Neuroendocrinol
1
0,29 95,00
Neuroendocrinology
1
0,29 95,29
Mol Psychiatr
1
0,29 95,59
J Child Neurol
1
0,29 95,88
J Neurol
1
0,29 96,18
Brain Behav Immun
1
0,29 96,47
J Neural Transm
1
0,29 96,76
Neurosci Biobehav Rev
1
0,29 97,06
Brain Res Protoc
1
0,29 97,35
J Neurosci
1
0,29 97,65
Mol Chem Neuropathol
1
0,29 97,94
Brain Cognition
1
0,29 98,24
Neurol Res
1
0,29 98,53
Develop Med Child Neurol
1
0,29 98,82
Acta Neuropathol
1
0,29 99,12
Neuropsychobiology
1
0,29 99,41
Zh Vyss Nerv Deyat Pavl
1
0,29 99,71
Res Commun Psychol Psychiat B
1
0,29 100,00
Pharmacology & Toxicology Toxicon
29
12,0812,08
Pharmacology & Toxicology Naunyn-Schmied Arch Pharmacol
25
10,4222,50
Pharmacology & Toxicology Pharmazie
15
6,25 28,75
Pharmacology & Toxicology J Ethnopharmacol
13
5,42 34,17
Pharmacology & Toxicology Eur J Pharmacol
12
5,00 39,17
Pharmacology & Toxicology Toxicology
12
5,00 44,17
Pharmacology & Toxicology Biochem Pharmacol
9
3,75 47,92
196
Anexo 6
Título
Frecuencia%
%Acum.
Pharmacology & Toxicology J Pharmacol Exp Ther
9
3,75 51,67
Pharmacology & Toxicology Arzneim-Forsch-Drug Res
8
3,33 55,00
Pharmacology & Toxicology Fitoterapia
8
3,33 58,33
Pharmacology & Toxicology Int J Clin Pharm Therapeutics
8
3,33 61,67
Pharmacology & Toxicology Planta Med
7
2,92 64,58
Pharmacology & Toxicology Brit J Pharmacol
6
2,50 67,08
Pharmacology & Toxicology J Pharm Sci
6
2,50 69,58
Pharmacology & Toxicology Phytother Res
5
2,08 71,67
Pharmacology & Toxicology Farmaco
5
2,08 73,75
Pharmacology & Toxicology Gen Pharmacol
5
2,08 75,83
Pharmacology & Toxicology Toxicol Appl Pharmacol
4
1,67 77,50
Pharmacology & Toxicology Int Immunopharmacol
3
1,25 78,75
Pharmacology & Toxicology Curr Medicinal Chem
3
1,25 80,00
Pharmacology & Toxicology Chemotherapy
3
1,25 81,25
Pharmacology & Toxicology J Pharmaceut Biomed Anal
3
1,25 82,50
Pharmacology & Toxicology Drug Develop Ind Pharm
3
1,25 83,75
Pharmacology & Toxicology Biomed Pharmacotherapy
3
1,25 85,00
Pharmacology & Toxicology Toxicol Mech Method
2
0,83 85,83
Pharmacology & Toxicology J Pharm Pharmacol
2
0,83 86,67
Pharmacology & Toxicology Phytomedicine
2
0,83 87,50
Pharmacology & Toxicology Teratology
2
0,83 88,33
Pharmacology & Toxicology Pharmacol Toxicol
2
0,83 89,17
Pharmacology & Toxicology Meth Find Exp Clin Pharmacol
1
0,42 89,58
Pharmacology & Toxicology Can J Physiol Pharmacol
1
0,42 90,00
Pharmacology & Toxicology Arch Pharm
1
0,42 90,42
Pharmacology & Toxicology Curr Drug Targets
1
0,42 90,83
Pharmacology & Toxicology Pharmacol Res
1
0,42 91,25
Pharmacology & Toxicology Expert Opin Ther Patents
1
0,42 91,67
Pharmacology & Toxicology Toxicol Lett
1
0,42 92,08
Pharmacology & Toxicology Biol Pharm Bull
1
0,42 92,50
Pharmacology & Toxicology Drugs
1
0,42 92,92
Pharmacology & Toxicology Curr Pharm Design
1
0,42 93,33
Pharmacology & Toxicology Biopharm Drug Dispos
1
0,42 93,75
Pharmacology & Toxicology Int J Toxicol
1
0,42 94,17
Pharmacology & Toxicology Ther Drug Monit
1
0,42 94,58
Pharmacology & Toxicology Int Arch Occup Envir Health
1
0,42 95,00
Pharmacology & Toxicology Trends Pharmacol Sci
1
0,42 95,42
Pharmacology & Toxicology Mol Pharmacol
1
0,42 95,83
Pharmacology & Toxicology In Vitro Mol Toxicol
1
0,42 96,25
Pharmacology & Toxicology Eur J Pharm Biopharm
1
0,42 96,67
Pharmacology & Toxicology Pharmaceut Res
1
0,42 97,08
Pharmacology & Toxicology Toxicol Vitro
1
0,42 97,50
Pharmacology & Toxicology Int J Pharm
1
0,42 97,92
Pharmacology & Toxicology Pharmacology
1
0,42 98,33
Pharmacology & Toxicology Drug Exp Clin Res
1
0,42 98,75
Pharmacology & Toxicology J Nat Prod-Lloydia
1
0,42 99,17
Pharmacology & Toxicology Agent Action
1
0,42 99,58
Pharmacology & Toxicology Fund Appl Toxicol
1
0,42 100,00
Physics
Phys Rev B
81
5,92 5,92
Physics
Rev Mex Fis
81
5,92 11,83
Physics
J Appl Phys
61
4,46 16,29
Physics
54
3,94 20,23
Physics
Phys Rev D
48
3,51 23,74
197
Anexo 6
Título
Frecuencia%
Physics
Physica B
43
3,14 26,88
%Acum.
Physics
Phys Rev E
43
3,14 30,02
Physics
Phys Lett a
38
2,78 32,80
Physics
J Phys Chem Solids
37
2,70 35,50
Physics
J Math Phys-Ny
36
2,63 38,13
Physics
Phys Status Solidi a-Appl Res
35
2,56 40,69
Physics
J Phys-Condens Matter
33
2,41 43,10
Physics
Phys Lett B
33
2,41 45,51
Physics
Phys Rev Lett
28
2,05 47,55
Physics
Gen Relativ Gravit
27
1,97 49,53
Physics
Solid State Electron
27
1,97 51,50
Physics
J Magn Magn Mater
26
1,90 53,40
Physics
Class Quantum Gravity
26
1,90 55,30
Physics
Instit Phys Confer Ser
26
1,90 57,20
Physics
Phys Rev a
25
1,83 59,02
Physics
Physica a
25
1,83 60,85
Physics
Nuovo Cimento B-Gen Phys R
23
1,68 62,53
Physics
Nucl Phys B
22
1,61 64,13
Physics
J Phys-a-Math Gen
19
1,39 65,52
Physics
Mod Phys Lett a
18
1,31 66,84
Physics
Phys Plasmas
16
1,17 68,01
Physics
Synthet Metal
16
1,17 69,17
Physics
J Phys-B-at Mol Opt Phys
15
1,10 70,27
Physics
Opt Commun
15
1,10 71,37
Physics
Hyperfine Interactions
13
0,95 72,32
Physics
Jpn J Appl Phys Pt 1
13
0,95 73,27
Physics
Acta Phys Pol a
13
0,95 74,21
Physics
Solid State Commun
12
0,88 75,09
Physics
Radiat Meas
12
0,88 75,97
Physics
Europhys Lett
11
0,80 76,77
Physics
Chaos Soliton Fractal
10
0,73 77,50
Physics
J Alloys Compounds
10
0,73 78,23
Physics
Phys Scr
10
0,73 78,96
Physics
Radiat Eff Defect Solid
9
0,66 79,62
Physics
Lett Math Phys
8
0,58 80,20
Physics
Can J Phys
8
0,58 80,79
Physics
J Phys Iv
8
0,58 81,37
Physics
Phys Rev C
8
0,58 81,96
Physics
Appl Phys Lett
8
0,58 82,54
Physics
Radiat Phys Chem
8
0,58 83,13
Physics
Physica C
7
0,51 83,64
Physics
Int J Theor Phys
7
0,51 84,15
Physics
Comput Phys Commun
6
0,44 84,59
Physics
Eur Phys J B
6
0,44 85,03
Physics
Appl Opt
6
0,44 85,46
Physics
J Phys Soc Jpn
6
0,44 85,90
Physics
Nucl Phys B-Proc Suppl
5
0,37 86,27
Physics
Mod Phys Lett B
5
0,37 86,63
Physics
J Comput Phys
5
0,37 87,00
Physics
High Pressure Res
5
0,37 87,36
Physics
Eur Phys J C
5
0,37 87,73
Physics
J Electron Mater
5
0,37 88,09
Physics
J Opt Soc Am B-Opt Physics
5
0,37 88,46
198
Anexo 6
Título
Frecuencia%
Physics
Ieee Trans Magn
5
0,37 88,82
%Acum.
Physics
Int J Bifurcation Chaos
4
0,29 89,12
Physics
Braz J Phys
4
0,29 89,41
Physics
Physica D
4
0,29 89,70
Physics
J Luminesc
4
0,29 89,99
Physics
J Opt a-Pure Appl Opt
4
0,29 90,28
Physics
Powder Diffr
4
0,29 90,58
Physics
J Rheol
4
0,29 90,87
Physics
Scanning
4
0,29 91,16
Physics
J Statist Phys
4
0,29 91,45
Physics
Int J Mod Phys a
4
0,29 91,75
Physics
J Non-Cryst Solids
3
0,22 91,96
Physics
Chaos
3
0,22 92,18
Physics
Acta Phys Pol B
3
0,22 92,40
Physics
Int J Mod Phys B
3
0,22 92,62
Physics
Acta Phys Hung New Ser-Heavy
3
0,22 92,84
Physics
Ann Phys N Y
3
0,22 93,06
Physics
Phil Mag B
3
0,22 93,28
Physics
Semicond Sci Technol
3
0,22 93,50
Physics
Found Phys
3
0,22 93,72
Physics
Helv Phys Acta
3
0,22 93,94
Physics
Optics Letters
3
0,22 94,16
Physics
Eur Phys J E
2
0,15 94,30
Physics
Microsc Microanal
2
0,15 94,45
Physics
J Phys-D-Appl Phys
2
0,15 94,59
Physics
Nucl Phys a
2
0,15 94,74
Physics
Physica E
2
0,15 94,89
Physics
Phys Part Nuclei
2
0,15 95,03
Physics
Appl Phys a-Mat Sci Process
2
0,15 95,18
Physics
Ann Henri Poincare
2
0,15 95,33
Physics
Phys Essays
2
0,15 95,47
Physics
Int J Mod Phys C
2
0,15 95,62
Physics
Amer J Phys
2
0,15 95,76
Physics
Opt Eng
2
0,15 95,91
Physics
J Mod Optic
2
0,15 96,06
Physics
Prog Theor Phys Kyoto
2
0,15 96,20
Physics
Commun Math Phys
2
0,15 96,35
Physics
Fractals
2
0,15 96,49
Physics
Opt Laser Technol
2
0,15 96,64
Physics
Nuovo Cimento D-Cond Matt at
2
0,15 96,79
Physics
Superlattice Microstruct
2
0,15 96,93
Physics
Solid State Ionics
2
0,15 97,08
Physics
Eur J Phys
1
0,07 97,15
Physics
Nukleonika
1
0,07 97,22
Physics
J High Energy Phys
1
0,07 97,30
Physics
Fluct Noise Lett
1
0,07 97,37
Physics
Wave Random Media
1
0,07 97,44
Physics
Microwave Opt Technol Lett
1
0,07 97,52
Physics
Appl Radiat Isotopes
1
0,07 97,59
Physics
Eur Phys J D
1
0,07 97,66
Physics
Laser Part Beam
1
0,07 97,74
Physics
J Laser Appl
1
0,07 97,81
Physics
J Opt B-Quantum Semicl Opt
1
0,07 97,88
199
Anexo 6
Título
Frecuencia%
Physics
Found Phys Lett
1
0,07 97,95
%Acum.
Physics
Phys Atom Nucl-Engl Tr
1
0,07 98,03
Physics
J Sound Vib
1
0,07 98,10
Physics
Fortschr Phys
1
0,07 98,17
Physics
Mat Sci Eng C-Biomim Supram S
1
0,07 98,25
Physics
Adv Imag Electron Phys
1
0,07 98,32
Physics
Appl Phys B-Lasers Opt
1
0,07 98,39
Physics
Solid State Phys-Adv Res Appl
1
0,07 98,47
Physics
Solid State Sci
1
0,07 98,54
Physics
Sci China Ser a
1
0,07 98,61
Physics
J Supercond
1
0,07 98,69
Physics
Jetp Lett-Engl Tr
1
0,07 98,76
Physics
Cryogenics
1
0,07 98,83
Physics
Laser Phys
1
0,07 98,90
Physics
Z Phys C-Par Field
1
0,07 98,98
Physics
Phys Solid State
1
0,07 99,05
Physics
Ieee T Ultrason Ferroelectr
1
0,07 99,12
Physics
J Phys I
1
0,07 99,20
Physics
Z Phys a-Hadron Nucl
1
0,07 99,27
Physics
Quantum Opt
1
0,07 99,34
Physics
J Low Temp Phys
1
0,07 99,42
Physics
Sci Rep Res Inst Tohoku U a
1
0,07 99,49
Physics
Appl Phys B-Photo Phys
1
0,07 99,56
Physics
Phys Fluids B-Plasma Phys
1
0,07 99,63
Physics
Phys Today
1
0,07 99,71
Physics
Superconduct Sci Technol
1
0,07 99,78
Physics
Wave Motion
1
0,07 99,85
Physics
Photon Spectra
1
0,07 99,93
Physics
Nuovo Cimento a-Nucl Part F
1
0,07 100,00
525
26,7326,73
Interciencia
375
19,0945,82
Hydrobiologia
29
1,48 47,30
J Amer Mosquito Contr Assn
25
1,27 48,57
J Med Entomol
23
1,17 49,75
Phytochemistry
20
1,02 50,76
Phyton-Int J Exp Bot Arg
20
1,02 51,78
Photosynthetica
18
0,92 52,70
J Mammal
16
0,81 53,51
Copeia
15
0,76 54,28
Aquaculture
15
0,76 55,04
Fla Entomol
15
0,76 55,80
Mycotaxon
15
0,76 56,57
J Herpetol
14
0,71 57,28
Vet Human Toxicol
14
0,71 57,99
Mycopathologia
14
0,71 58,71
J Crustacean Biol
13
0,66 59,37
Theriogenology
13
0,66 60,03
Anim Feed Sci Tech
13
0,66 60,69
Novon
12
0,61 61,30
J Nat Prod
12
0,61 61,91
J Exp Bot
12
0,61 62,53
Mammalia
12
0,61 63,14
Mar Biol
11
0,56 63,70
200
Anexo 6
Título
Frecuencia%
Med Vet Entomol
11
0,56 64,26
%Acum.
Stud Neotrop Fauna Environ
11
0,56 64,82
Ann Mo Bot Gard
11
0,56 65,38
Scientia Marina
10
0,51 65,89
Plant Dis
10
0,51 66,40
J Anim Breed Genet
10
0,51 66,90
Vet Parasitol
10
0,51 67,41
Trees-Struct Funct
10
0,51 67,92
Crustaceana
10
0,51 68,43
J Exp Mar Biol Ecol
10
0,51 68,94
Bull Mar Sci
10
0,51 69,45
Cienc Mar
9
0,46 69,91
J Plant Nutr
9
0,46 70,37
Poultry Sci
8
0,41 70,77
J Shellfish Res
8
0,41 71,18
Can J Bot
8
0,41 71,59
J Fish Biol
8
0,41 72,00
Veliger
8
0,41 72,40
Z Saugetierkd-Int J Mamm Biol
8
0,41 72,81
Estuar Coast Shelf Sci
7
0,36 73,17
Plant Sci
7
0,36 73,52
Condor
7
0,36 73,88
Herpetologica
7
0,36 74,24
Amer J Vet Res
7
0,36 74,59
Arch Hydrobiol
7
0,36 74,95
Mar Pollut Bull
6
0,31 75,25
Auk
6
0,31 75,56
Brittonia
6
0,31 75,87
Plant Physiol
6
0,31 76,17
Mycologia
5
0,25 76,43
In Vitro Cell Dev Biol-Plant
5
0,25 76,68
Plant Syst Evol
5
0,25 76,93
Pl Mol Biol Rep
5
0,25 77,19
Sociobiology
5
0,25 77,44
J Essent Oil Res
5
0,25 77,70
Ann Bot
5
0,25 77,95
Amer J Bot
5
0,25 78,21
Limnol Oceanogr
5
0,25 78,46
New Phytol
5
0,25 78,72
J Plant Physiol
5
0,25 78,97
J Phytopathol
5
0,25 79,23
Biol Plant
5
0,25 79,48
Coleopts Bull
5
0,25 79,74
Mycol Res
5
0,25 79,99
Insectes Soc
5
0,25 80,24
Small Ruminant Res
5
0,25 80,50
Environ Biol Fish
5
0,25 80,75
Maydica
5
0,25 81,01
Int Rev Gesamten Hydrobiol
5
0,25 81,26
Plant Food Hum Nutr
4
0,20 81,47
Fish Res
4
0,20 81,67
Pharm Biol
4
0,20 81,87
Apidologie
4
0,20 82,08
201
Anexo 6
Título
Frecuencia%
Bot J Linn Soc
4
0,20 82,28
%Acum.
Russ J Nematol
4
0,20 82,48
Fish Bull
4
0,20 82,69
J Zool
4
0,20 82,89
Aquacult Int
4
0,20 83,10
J Anim Sci
4
0,20 83,30
Odonatologica
4
0,20 83,50
Anim Behav
4
0,20 83,71
Mar Freshwater Res
4
0,20 83,91
Anim Reprod Sci
4
0,20 84,11
Plant Cell Environ
4
0,20 84,32
Flora
4
0,20 84,52
Tree Physiol
4
0,20 84,73
J Mollus Stud
4
0,20 84,93
Nematropica
4
0,20 85,13
Iawa J
4
0,20 85,34
J Comp Physiol B
4
0,20 85,54
J Wildlife Dis
4
0,20 85,74
Physiol Plant
4
0,20 85,95
Deep-Sea Res Pt I-Oceanog Res
3
0,15 86,10
Bull Eur Assoc Fish Pathol
3
0,15 86,25
New Forest
3
0,15 86,41
Cont Shelf Res
3
0,15 86,56
J Anim Feed Sci
3
0,15 86,71
Amer Bee J
3
0,15 86,86
J Field Ornithol
3
0,15 87,02
Arch Med Vet
3
0,15 87,17
Brit Poultry Sci
3
0,15 87,32
Aquac Res
3
0,15 87,47
Vet Microbiol
3
0,15 87,63
J Vet Diagn Invest
3
0,15 87,78
J Appl Entomol
3
0,15 87,93
Environ Entomol
3
0,15 88,09
Amer Malacol Bull
3
0,15 88,24
Exp Appl Acarol
3
0,15 88,39
J Insect Physiol
3
0,15 88,54
Can J Zool
3
0,15 88,70
Ann Entomol Soc Amer
3
0,15 88,85
Phytochem Analysis
3
0,15 89,00
Rev Palaeobot Palynol
3
0,15 89,15
Int J Plant Sci
3
0,15 89,31
Behav Process
3
0,15 89,46
Entomol Scand
3
0,15 89,61
Bryologist
3
0,15 89,77
Bot Acta
3
0,15 89,92
Physiol Zool
3
0,15 90,07
J Plant Pathol
2
0,10 90,17
Mamm Biol
2
0,10 90,27
Freshwater Biol
2
0,10 90,38
Reprod Domest Anim
2
0,10 90,48
Vet Rec
2
0,10 90,58
Econ Bot
2
0,10 90,68
Taxon
2
0,10 90,78
202
Anexo 6
Título
Frecuencia%
Bee World
2
0,10 90,89
%Acum.
Plant Physiol Biochem
2
0,10 90,99
Acta Chiropt
2
0,10 91,09
Nautilus
2
0,10 91,19
Mar Freshw Behav Physiol
2
0,10 91,29
Anim Sci
2
0,10 91,40
J Invertebr Pathol
2
0,10 91,50
Euphytica
2
0,10 91,60
Aquat Insect
2
0,10 91,70
Acta Theriol
2
0,10 91,80
J Zoo Wildlife Med
2
0,10 91,90
Primates
2
0,10 92,01
Can Entomol
2
0,10 92,11
Aquat Living Resour
2
0,10 92,21
Neth J Zool
2
0,10 92,31
Prev Vet Med
2
0,10 92,41
Aust J Plant Physiol
2
0,10 92,52
Sci Hort-Amsterdam
2
0,10 92,62
Folia Primatol
2
0,10 92,72
Can J Fisheries Aquat Sci
2
0,10 92,82
Wilson Bull
2
0,10 92,92
J Zool Syst Evol Res
2
0,10 93,02
Disease Aquat Org
2
0,10 93,13
Photosynth Res
2
0,10 93,23
Plant Cell Tissue Organ Cult
2
0,10 93,33
Ann Sci Natur-Zool Biol Anim
2
0,10 93,43
J Amer Vet Med Assn
2
0,10 93,53
J Apicult Res
2
0,10 93,64
Plant Cell Rep
2
0,10 93,74
Phycologia
2
0,10 93,84
Vet Immunol Immunopathol
2
0,10 93,94
J Therm Biol
2
0,10 94,04
J Veg Sci
2
0,10 94,14
Phycol Res
1
0,05 94,20
Ophelia
1
0,05 94,25
Crit Rev Plant Sci
1
0,05 94,30
Cryptog Algol
1
0,05 94,35
Cryptogam Bryol
1
0,05 94,40
Zool Stud
1
0,05 94,45
Physiol Entomol
1
0,05 94,50
Estuaries
1
0,05 94,55
Theor Appl Genet
1
0,05 94,60
Mar Chem
1
0,05 94,65
Indian Vet J
1
0,05 94,70
J Swine Health Prod
1
0,05 94,76
Annu Rev Entomol
1
0,05 94,81
Acta Vet Brno
1
0,05 94,86
Anim Biol
1
0,05 94,91
Vet Radiol Ultrasound
1
0,05 94,96
J N Amer Benthol Soc
1
0,05 95,01
Bot Mar
1
0,05 95,06
Vet Res Commun
1
0,05 95,11
Integr Comp Biol
1
0,05 95,16
203
Anexo 6
Título
Frecuencia%
J World Aquacult Soc
1
0,05 95,21
%Acum.
Vet Pathol
1
0,05 95,26
Ethology
1
0,05 95,32
Livest Prod Sci
1
0,05 95,37
Anim Res
1
0,05 95,42
Prod Anim
1
0,05 95,47
Invertebr Reprod Dev
1
0,05 95,52
Coral Reef
1
0,05 95,57
Funct Plant Biol
1
0,05 95,62
J Equine Vet Sci
1
0,05 95,67
Rev Bras Zootecn
1
0,05 95,72
J Phycol
1
0,05 95,77
Trop Anim Health Prod
1
0,05 95,82
Trans Amer Entomol Soc
1
0,05 95,88
Genet Resour Crop Evolution
1
0,05 95,93
Syst Bot
1
0,05 95,98
Grana
1
0,05 96,03
J Hortic Sci Biotechnol
1
0,05 96,08
Proc Entomol Soc Wash
1
0,05 96,13
Reprod Nutr Develop
1
0,05 96,18
Genet Sel Evol
1
0,05 96,23
Appl Anim Behav Sci
1
0,05 96,28
Waterbirds
1
0,05 96,33
Comp Immunol Microbiol Infect
1
0,05 96,38
Cybium
1
0,05 96,44
J Plankton Res
1
0,05 96,49
Environ Exp Bot
1
0,05 96,54
Ices J Mar Sci
1
0,05 96,59
Int J Insect Morphol Embryol
1
0,05 96,64
Nova Hedwigia
1
0,05 96,69
Int Rev Hydrobiol
1
0,05 96,74
Acta Vet Scand
1
0,05 96,79
Malacologia
1
0,05 96,84
Bird Study
1
0,05 96,89
Trends Plant Sci
1
0,05 96,95
Ital J Zoology
1
0,05 97,00
Syst Entomol
1
0,05 97,05
J Appl Phycol
1
0,05 97,10
Aust J Bot
1
0,05 97,15
Acta Zool Acad Sci Hung
1
0,05 97,20
Plant Pathol
1
0,05 97,25
Amphibia-Reptilia
1
0,05 97,30
World Animal Rev
1
0,05 97,35
Arch Geflugelk
1
0,05 97,40
J Marine Syst
1
0,05 97,45
J Fish Diseases
1
0,05 97,51
J Mar Biol Assn Uk
1
0,05 97,56
Aquat Bot
1
0,05 97,61
Cryptog Bryol Lichenol
1
0,05 97,66
Folia Geobot Phytotaxon
1
0,05 97,71
Hortscience
1
0,05 97,76
Holzforschung
1
0,05 97,81
Int J Pharmacogn
1
0,05 97,86
204
Anexo 6
Título
Frecuencia%
Oceanol Acta
1
0,05 97,91
%Acum.
Protoplasma
1
0,05 97,96
Trop Zool
1
0,05 98,01
Mar Mammal Sci
1
0,05 98,07
Silvae Genet
1
0,05 98,12
Allg Forst Jagdztg
1
0,05 98,17
Trop Grasslands
1
0,05 98,22
Oceanogr Mar Biol
1
0,05 98,27
Lichenologist
1
0,05 98,32
Domest Anim Endocrinol
1
0,05 98,37
Wildlife Res
1
0,05 98,42
J Raptor Res
1
0,05 98,47
Vet Med-Us
1
0,05 98,52
Mycorrhiza
1
0,05 98,57
Forest Prod J
1
0,05 98,63
Res Vet Sci
1
0,05 98,68
Rev Fish Biol Fisheries
1
0,05 98,73
Plant Breed
1
0,05 98,78
World Poultry Sci J
1
0,05 98,83
Ardea
1
0,05 98,88
Nord J Bot
1
0,05 98,93
Rev Suisse Zool
1
0,05 98,98
Aquacult Eng
1
0,05 99,03
Colon Waterbird
1
0,05 99,08
Lab Anim Sci
1
0,05 99,13
Z Zool Syst Evol
1
0,05 99,19
J Comp Pathol
1
0,05 99,24
J Anim Ecol
1
0,05 99,29
Can J Forest Res
1
0,05 99,34
Bull Entomol Res
1
0,05 99,39
Nematologica
1
0,05 99,44
Behav Ecol
1
0,05 99,49
Amer Zool
1
0,05 99,54
Aust J Mar Freshwater Res
1
0,05 99,59
Progr Fish-Cult
1
0,05 99,64
Deut Entomol Z
1
0,05 99,69
Iawa Bull
1
0,05 99,75
J Protozool
1
0,05 99,80
Planta
1
0,05 99,85
Annu Rev Phytopathol
1
0,05 99,90
Bot Gaz
1
0,05 99,95
Ann Zootech
1
0,05 100,00
Psychiatry/Psychology
J Affect Disorders
6
19,3519,35
J Exp Anal Behav
5
16,1335,48
Acta Psychiat Scand
3
9,68 45,16
Actas Esp Psiquiatria
3
9,68 54,84
J Clin Psychiat
3
9,68 64,52
Psychother Psychosom
3
9,68 74,19
Psychosom Med
2
6,45 80,65
J Psychosom Res
2
6,45 87,10
Can J Psychiatry
2
6,45 93,55
Int J Neuropsychopharmacol
1
3,23 96,77
J Genet Psychol
1
3,23 100,00
205
Anexo 6
Título
Frecuencia%
Social Sciences, general
Caribb J Sci
10
32,2632,26
%Acum.
Tsi-Tech Sci Inf
5
16,1348,39
J Amer Geriat Soc
2
6,45 54,84
Public Health Nutr
2
6,45 61,29
Discrete Dyn Nat Soc
2
6,45 67,74
J Biosoc Sci
2
6,45 74,19
Inform Management
1
3,23 77,42
Int J Health Serv
1
3,23 80,65
Transp Res Pt a-Policy Pract
1
3,23 83,87
Patient Educ Couns
1
3,23 87,10
Soc Stud Sci
1
3,23 90,32
Int J Addict
1
3,23 93,55
Energ Policy
1
3,23 96,77
World Oil
1
3,23 100,00
Space Science
Astrophys J
76
29,4629,46
Space Science
Astrophys Space Sci
48
18,6048,06
Space Science
Astron Astrophys
28
10,8558,91
Space Science
Rev Mex Astron Astrofis
17
6,59 65,50
Space Science
Mon Notic Roy Astron Soc
15
5,81 71,32
Space Science
Astron Astrophys Suppl Series
15
5,81 77,13
Space Science
Astron J
13
5,04 82,17
Space Science
Iau Symp
11
4,26 86,43
Space Science
Publ Astron Soc Pac
8
3,10 89,53
Space Science
Planet Space Sci
7
2,71 92,25
Space Science
Astrophys J Suppl Ser
5
1,94 94,19
Space Science
Astropart Physics
3
1,16 95,35
Space Science
Int J Mod Phys D
3
1,16 96,51
Space Science
Astron Nachr
3
1,16 97,67
Space Science
Exp Astron
2
0,78 98,45
Space Science
New Astron Rev
1
0,39 98,84
Space Science
Adv Space Res
1
0,39 99,22
Space Science
Earth Moon Planet
1
0,39 99,61
Space Science
Space Sci Rev
1
0,39 100,00
206

capítulo 1

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