Análisis bibliométrico de bases de datos científicas en línea y un nuevo factor de impacto interno como derivación del índice H

Abstract

El objetivo de esta investigación se centra en caracterizar de forma general la literatura científica del área de las bases de datos web vinculadas a la computación científica mediante un análisis bibliométrico. Este análisis partió con un total de 2565 registros bibliográficos desde Web of Science, correspondientes a la literatura de los últimos diez años. A este primer dataset se le realizó un acucioso descarte de duplicados mediante EndNote X9 y Microsoft Excel en sus versiones 2016, 2019 y 365, encontrando el segundo duplicados que no encontró el primero. El dataset sin duplicados se sometió a un barrido por impacto, para lo cual se generó un nuevo índice de impacto denominado 𝐹𝐻, derivado del índice H, el que se aplicó para seleccionar las revistas de mayor impacto en el tema tuviesen o no trayectoria en él. Como resultado se logra compilar un dataset con las 1951 publicaciones referentes a bases de datos web vinculadas a la computación científica de mayor impacto. El análisis bibliométrico realizado logra identificar a un grupo de revistas con mayor influencia en el campo, encabezado por Nucleic Acids Research, seguido por Database: The Journal of Biological Databases and Curation, PLOS ONE y Bioinformatics. El dataset producto de esta investigación constituye un insumo de gran relevancia para posteriores análisis en el marco de análisis bibliométricos y revisiones sistemáticas.