Análisis de los criterios de inclusión en la base de datos de Dialnet Métricas a través de la regresión logística binaria

Abstract

En las últimas décadas, se han implementado amplios procesos evaluativos del rendimiento e impacto de la investigación. A pesar de que el proceso de evaluación afectó en un inicio a las Ciencias Naturales o Aplicadas, las restricciones presupuestarias implicaron que se aplicara a las Ciencias Humanas y Sociales, con todas las dificultades adicionales que dicha aplicación conlleva, especialmente en cuanto a la cobertura de las publicaciones científicas españolas recogidas en las bases de datos internacionales. Para intentar paliar dicho déficit, se han desarrollado diversos recursos bibliométricos, entre los que cabe destacar, en los últimos años, Dialnet Métricas. El presente trabajo estudia la predicción de las revistas fuente dentro de este recurso mediante un análisis de regresión logística binaria con el que se obtuvo un modelo predictivo altamente aceptable para las materias de Humanidades, Ciencias Sociales y Ciencias Jurídicas.

In recent decades, extensive evaluation processes of the performance and impact of research have been implemented. Although the evaluation process initially affected Natural or Applied Sciences, budget restrictions meant that it was applied to Human and Social Sciences, with all the additional difficulties that said application entails, especially in terms of coverage of Spanish scientific publications collected in international databases. To try to alleviate this deficit, various bibliometric resources have been developed, among which, in recent years, Dialnet Métricas should be highlighted. The present work studies the prediction of the source journals within this resource through a binary logistic regression analysis with which a highly acceptable predictive model was obtained for the subjects of Humanities, Social Sciences and Legal Sciences.