O presente trabalho trata sobre o estudo e uso de métricas alternativas de impacto
acadêmico baseadas em atividades e ferramentas online, que se tornaram conhecidas como
altmetrics, ou em português, altmetria. A avaliação de impacto da produção científica tem sido
tema de constante discussão na comunidade acadêmica. No entanto, os índices tradicionais de
aferição de impacto de publicações e artigos científicos vêm sendo alvo de questionamentos e
críticas importantes sobre a sua validade e atualidade, e junto a um cenário da produção
acadêmica cada vez mais vinculada aos meios eletrônicos, levaram a comunidade acadêmica a
buscar e desenvolver maneiras alternativas de medir, avaliar e legitimar essa produção
científica. Frente a necessidade de compreender melhor o contexto e as implicações da altmetria
na avaliação da produção acadêmica, sobretudo no contexto da comunidade acadêmica
brasileira, este trabalho apresenta conceitos básicos sobre as métricas alternativas e sua
aplicação, com foco na atuação de bibliotecários e outros profissionais ligados à comunicação
científica, como pesquisadores, editores científicos e gestores acadêmicos. Descreve as
principais ferramentas disponíveis para captação e geração de métricas alternativas, assim como
as iniciativas nacionais e internacionais em curso com vistas ao desenvolvimento de políticas
para o uso de métricas alternativas. O produto final dessa pesquisa é apresentado na forma de
um guia prático voltado para a atuação de bibliotecários e outros profissionais ligados à
comunicação científica.
Blog destinado a graduandos, mestrandos,doutorandos e demais envolvidos com a produção científica e técnica
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segunda-feira, 27 de novembro de 2017
MÉTRICAS ALTERNATIVAS PARA A AVALIAÇÃO DA PRODUÇÃO CIENTÍFICA: UM GUIA BÁSICO PARA O USO DE ALTMETRIA PARA BIBLIOTECÁRIOS
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sexta-feira, 9 de setembro de 2016
Como prever o impacto de pesquisas
Agência FAPESP
Em 1905, Albert Einstein publicou uma série de artigos no periódico Annalen der Physik que estabeleceu a base da Física moderna, alterando os conceitos a respeito de espaço, tempo, massa e energia. Outroannus mirabilis para a ciência foi 1953, com a publicação de um artigo naNature em que James Watson e Francis Crick descreveram a estrutura molecular do DNA.
Einstein, Watson e Crick sabiam muito bem da importância de seus trabalhos, mas não poderiam prever a dimensão do impacto que seus artigos promoveriam na ciência anos ou décadas depois.
A mesma Nature que revelou o formato de dupla hélice do ácido desoxirribonucleico acaba de lançar uma curiosa forma para prever o impacto de artigos científicos. Impacto, é bom dizer, não na comunidade científica atual, mas no mundo como um todo. E no futuro.
O SciPher é um produto de inteligência artificial feito em um “porão secreto” por especialistas da equipe editorial da revista. O sistema é capaz de prever com 100% de exatidão o efeito de uma determinada pesquisa daqui a 50 anos.
É claro que se trata de uma brincadeira. No site do SciPher, qualquer cientista pode inserir o título ou um breve resumo de sua pesquisa (em inglês) para saber o impacto do trabalho no futuro. Futuro na Terra e em outros mundos, uma vez que a base do sistema utiliza tanto o arquivo da Nature como detalhes de episódios de seriados de televisão.
O site marca a nova edição da revista, que celebra o gênero da ficção científica. A edição especial traz reportagens sobre a vida e a obra de H. G. Wells, sobre como cientistas foram inspirados por obras da ficção e uma análise do impacto de Jornada nas Estrelas– que faz 50 anos –, entre vários outros temas.
Um exemplo de como funciona o SciPher. Ao inserir o título do artigo de Watson e Crick de 1953 – Molecular Structure of Nucleic Acids: A Structure for Deoxyribose Nucleic Acid, a previsão retorna pérolas do tipo: “Sua tentativa de salvar uma base secreta de ácido desoxirribonucleico será bem sucedida, levando eventualmente à destruição de toda a vida no Universo”. Esse impacto certamente os descobridores da dupla hélice não poderiam imaginar.
Mais informações: www.nature.com/scifi-predictor
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