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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

III

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

Contenido

IV

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

Contenido

V

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

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. 100

Tabla 17. Productividad de los autores. 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 Arts & Humanities Citation Index BD Base de dato CGI Common Gateway Interface CPD Centro de Procesamiento de Datos FSF Free Software Fundation GNU GNU is not Unix GPL General Public Licence ISI Institute for Scientific Information IVIC Instituto Venezolano de Investigaciones Científicas LUZ Universidad del Zulia PDVSA Petróleos de Venezuela S.A. PERL Practical Extration and Report Language SCI Science Citation Index SED Stream Editor SITKIS Software for bibliometric data management and analysis SO Sistema Operativo SQL Structured Query Language SSCI Social Science Citation Index UCV Universidad Central de Venezuela UDO Universidad de Oriente ULA Universidad de los Andes USB Universidad Simón Bolívar VZLA Venezuela WOK Web of Knowledge WOS Web of Science WWW World Wide Web

Capitulo 1

INTRODUCCIÓN

Capítulo 1 Introducción

2


3

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.


4

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


5

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


6

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.


7

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.


8

Bibl iograf ía

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.

Capítulo 2

OBJETIVOS

Capítulo 2. Objetivos

10


11

CAPÍTULO 2: OBJETIVOS

Objet ivo 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.

Objet ivo Espec í f i co : Incorporar los reg is tros descargados de l 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.

Objet ivo Espec í f i co : Normalizar los reg is tros 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.

Objet ivo Espec í f i co : Obtener indicadores de la producc ión c i ent í f i ca .


12

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.


13

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.

Capítulo 3

MARCO TEÓRICO – CONCEPTUAL

Capítulo 3. Marco Teórico - Conceptual

16


17

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


18

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)


19

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.


20

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


21

de tratar grandes bancos de datos, por eso a continuación se trata de manera breve y

sencilla este lenguaje de programación.

3.2. Pract i ca l Extract ion and Report Language (Per l )

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.


22

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)


23

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. Acontecimientos y nacimiento de Perl Fecha Hito histórico 1960 - Ted Nelson “Inventa” el hypertext, como parte del Proyecto Xanadu 1968 - Bolt Beranek y Newman (BBN), desarrollan “Interface Message Processors (IMPs)” 1969 - Nace UNIX en el “Bell Labs”, pero no es hasta 1970 cuando Brian Kernighan sugiere el nombre

de ‘UNIX’ 1972 - 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

1973 - 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.

1976 - Steven Jobs y Steven Wozniak fundan APPLE COMPUTER 1977 - Alfred V. Aho, Peter J. Weinberger, y Brian W. Kernighan desarrollan el AWK. Otro de los

antecesores directo de Perl 1978 - Una ‘shell’ creada por Stephen Bourne, conocida como ‘sh’, es lanzada.

sh es otro antecesor de Perl 1979 - 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.* 1981 - 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.

1984 - 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’.

1985 - Larry Wall crea ‘rn’. Un lector de news 1986 - Microsoft introduce Windows 1987 - Perl 1.000 ve la luz 1988 - Perl 2 1989 - Perl 3 1991 - Linus Torvalds lanza la primera versión de LINUX. Inicialmente lo había llamado Freax (free +

freak + unix). Se distribuye bajo licencia GNU Public - Perl 4

1995 - Perl 5.001 2001 - 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


24

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.


25

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. ArrayArray : 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. HashHash : 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


26

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.

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:

Tabla 3. Notación de los operadores de comparación Número Texto Igual (Equal) == eq Not igual (Not equal) != ne Menor que (Less than) < lt Mayor que (Greater Than) > gt Menor o igual que (Less Than or equal to) <= le Mayor o igual que (Greater Than or equal to) >= ge Comparación (Comparison) <=> cmp (WALL y otros, 1996) y Elaboración Propia


27

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:


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• chompchomp: Borra el último carácter si coincide con el valor de la variable por defecto $/

• chopchop: Borra elel último carácter de la cadena en una variable

• chrchr: Convierte un número en su carácter ASCII

• hexhex: Interpreta una expresión como una cadena hexadecimal y regresa su equivalente

en valor decimal

• indexindex: Devuelve la posición de la cadena, los índices comienzan en cero (0)

• lclc: Convierte los caracteres de una variable a minúsculas

• lcf irstlcfirst : Convierte el primer carácter de una variable a minúsculas

• lengthlength: Devuelve la longitud de la cadena en una variable

• reversereverse: Invierte el orden de los elementos contenidos en una variable

• rindexrindex: Funciona igual que index, pero devuelve la posición del último carácter

• sprintfsprintf: Permite ‘formatear’ una cadena para ser impresa de acuerdo a los

requerimientos del programador

• ucuc: Convierte todos los valores de la variable a mayúsculas

• ucfirstucfirst : Convierte el primer carácter de la variable a mayúsculas

b) Funciones Numéricas

A continuación se muestran algunas de las funciones matemáticas que dispone Perl.

• AbsAbs: Retorna el valor absoluto de una variable

• CC osos: Coseno

• ExpExp: Exponecial

• HexHex: Transforma un número hexadecimal a decimal

• IntInt: Retorna el entero de un número

• LogLog: Logaritmo natural

• randrand: Retorna un número real

• sinsin: Seno

• sqrtsqrt : Raíz cuadrada

• srandsrand: Genera números aleatorios


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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:

• poppop: Devuelve el ultimo elemento de un array y lo elimina

• pushpush: Añade un elemento al final del array

• shiftshift : Retorna el primer elemento del array y lo elimina

• splicesplice: Permite extraer un sub array y modificar el array original

• unshiftunshift : 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


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3.3. Tratamiento de datos con expres iones 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]/


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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 Equivalente Negación Equivalente \d (un solo caracter numérico) /[0-9]/ \D /[^0-9]/ \w (un solo caracter alfanumérico) /[a-zA-Z0-9]/ \W /[^a-zA-Z0-9]/ \s (un separador) /[ \r\t\n\f]/ \S /[^ \r\t\n\f]/ Elaboración Propia

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 Ejemplo de sintaxis Ejemplo de Resultado * El patrón precedente debe

coincidir cero o más veces “a xxx c xxxx” /x*/

Equipará una equis seguida de cero o más equis, retornará ambos grupos de equis

+ El patrón precedente debe coincidir una o más veces

“a xxx c” /x+/

Nos retornará “xxxx”

. Se emplea para localizar /a…b/ Equiparará cualquier


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Tabla 8. Carácter comodín Carácter Descripción Ejemplo de sintaxis Ejemplo de Resultado

cualquier carácter excepto un salto de línea, de párrafo o página

secuencia de cinco caracteres que empiecen con “a” y terminen con “b”

? El patrón precedente debe coincidir cero o una vez

/ab?/ La “b” puede estar o no

| Permite especificar dos o más alternativas a localizar

/agua|mar|azul/ Retornará cualquiera de esas tres cadenas

^ Se emplea para especificar que el patrón buscado este solo al principio de la cadena de caracteres a evaluar

/^Agua/ Si “Agua” aparece en cualquier parte, menos al principio de la línea, no nos devolverá nada

$ Se emplea para especificar que el patrón buscado este solo al final de la cadena de caracteres a evaluar

/Agua$/ Retornará las líneas que terminen con “Agua”

(FRIEDL, 1997) Elaboración Propia

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/


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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/


34

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


35

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.


36

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) MyISAMMyISAM: 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


37

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) MERGEMERGE: 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) InnoDBInnoDB: “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)


38

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:

• SMALLINTSMALLINT: Se emplea para almacenar un entero de 2 bytes. Abarca un rango de

–32768 a 32767, y sin negativo desde 0 hasta 65535

• MEDIUMINTMEDIUMINT: Se emplea para almacenar un entero de 3 bytes. Abarca un rango

de –8388608 a 8388607, y sin negativo desde 0 hasta 16777215

• INTINT: Se emplea para almacenar un entero de 4 bytes. Abarca un rango de –

2147483648 a 2147483647, y sin negativo desde 0 hasta 4294967295

• BIGINTBIGINT: Se emplea para almacenar un entero de 8 bytes. Abarca un rango de –

9223372036854775808 a 9223372036854775807, y sin negativo desde 0 hasta

18446744073709551615

• FLOATFLOAT: 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.

• DOUBLEDOUBLE: Se emplea para almacenar un número mediano de coma flotante de 8

bytes.

b) Tipos de Columnas Caracteres y cadena de caracteres


39

• CHARCHAR: 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.

• VARCHARVARCHAR: 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.

• BLOBBLOB: 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.

• TYNIBLOBTYNIBLOB: Posee un máximo de 255 (2^8 –1) caracteres.

• MEDIUMBLOBMEDIUMBLOB: 167772152 (2^24 –1) caracteres.

• LONGBLOBLONGBLOB: 4294967295 (2^32 - 1) caracteres.

• TEXTTEXT: 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.

• TINYTEXTTINYTEXT: 255 (2^8 –1) caracteres.

• MEDIUMTEXTMEDIUMTEXT: 167772152 (2^24 –1) caracteres.

• LONGTEXTLONGTEXT: 4294967295 (2^32 - 1) caracteres.

• ENUMENUM: 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:

c) Tipos de Columnas Fecha y Hora

CREATE TABLE personas (sexo ENUM(M, F),talla ENUM (‘S’,’M’,’L’,’XL’,’XXL’));


40

• 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;


41

3.5 Los Estudios Métr i cos 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)


42

• 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


43

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


44

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


45

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).


46

“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).


47

3.6. Desktop Scientometr i cs / Bibl iometr ía de Escr i tor io

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


48

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) SitkisSitkis : So: So ftware for Bibliometric Data Management and Analysisftware for Bibliometric Data Management and 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


49

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) Bibexce lBibexce l : A toolbox for bibl iometricians: A toolbox for bibl iometricians, 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


50

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.


51

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


52

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.


53

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Capítulo 4

METODOLOGÍA

Capítulo 4: Metodología

58


59

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.


60

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.


61

Figura 7. Visión esquemática del procesos en las dos plataformas tecnológicas

Elaboración propia

4.1 Obtenc ión de datos . Estrateg ia 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.

WOS Medline LC

Estrategias de Búsquedas

Windows Bibliolink Procite

Linux Perl MySQL

SPSS R

Software Propietario

Software Libre

Ucinet Pajek

Hojas de Cálculos


62

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 AY H, 1998, NEUROLOGY, V51, P1369 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


63

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/^ER/ 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.


64

if ($campo =~ /^AU:/) {print "\"$campo\",";}

elsif ($campo =~/^DT:/) {print "\"$campo\",";}

elsif ($campo =~/^PY:/) {print "\"$campo\",";}

elsif ($campo =~/^LA:/) {print "\"$campo\",";}

elsif ($campo =~/^TI:/) {print "\"$campo\",";}

elsif ($campo =~/^SO:/) {print "\"$campo\",";}

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

del campo Etiqueta

ISI Descripción

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


65

Tabla 11. Estructura de la tabla vzla Nombre

del campo Etiqueta

ISI Descripción

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


66

4.3 Normalizac ión 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:


67

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` ( `inst` 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 Captura de pantalla del programa mysqlcc


68

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 Captura de pantalla del programa mysqlcc

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


69

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 Referenc ias 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


70

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.

CR *MIN ED OFF PLANN, 1987, PROGR STUD TEACH MAN BANDURA A, 1977, PSYCHOL REV, V84, P191 Revista BANDURA A, 1993, EDUC PSYCHOL, V28, P117 BANDURA A, 1997, SELFEFFICACY EXERCIS BERMEJO R, 1994, MANUAL EC ECOLOGICA Manual BROSH H, 1996, FOREIGN LANG ANN, V29, P125 BROWN HD, 1994, TEACHING PRINCIPLES CHACON C, 2003, TESOL Q DIALOGUES RE, P141 Libro COLADARCI T, 1992, J EXP EDUC, V60, P323 CRANDALL J, 1999, TESOL MATTERS, V9, P1 FUND POL, 1988, DICC HIST VEN Diccionario GHAITH G, 1997, TEACH TEACH EDUC, V13, P451 LINARES M, 2002, ULTIMAS NOTICIAS Periódico TSCHANNENMORAN M, 1998, REV EDUC RES, V68, P202 VONHUMBOLDT A, 1941, VIAJES REGIONES EQUI, V1 Monografía 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.


71

4.5. Desarro l lo de la Inter faz 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


72

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


73

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.

$sth= &DBlemi->prepare("SELECT distinct(nom) from paises"); while (@palabras=$sth->fetchrow_array()) { $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


74

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"}++; } } 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 13. Núcleo script productividad por instituciones Elaboración propia

Figura 15. Productividad por instituciones Elaboración propia


75

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.

$sth= &DBlemi->prepare("SELECT c from vzla"); while (@palabras=$sth->fetchrow_array()) { @pal= split (/\/\/+/, $palabras[0]); foreach $palabra (@pal) { $palabra=~s/ +//gei; $cuenta{"\U$palabra\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 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


76

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"}++; } } foreach $key (sort {$cuenta{$b}<=>$cuenta{$a}} keys (%cuenta)) { $total=$total+$cuenta{$key}; $cde=sprintf "%.2f", ($cuenta{$key}*100/&Cuenta); print cuenta{$key} $key $cde; } Cuadro 15. Núcleo script firmas por documentos Elaboración propia


Figura 17. Firmas por documentos Elaboración propia


77

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.

$sth= &DBlemi->prepare("SELECT j from vzla"); while (@palabras=$sth->fetchrow_array()) { @pal= split (/;+/, $palabras[0]); foreach $palabra (@pal) { $cuenta{"\U$palabra\E"}++; } } foreach $key (sort {$cuenta{$b}<=>$cuenta{$a}} keys (%cuenta)) { $total=$total+$cuenta{$key}; $cde=sprintf "%.1f", ($cuenta{$key}*100/&Cuenta); $col++; print $col $key $cuenta{$key} $cde; } Cuadro 16. Núcleo script producción por categoría temática ISI Elaboración propia

Figura 18.Producción por categoría temática ISI Elaboración propia


78

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


79

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("#"); my $recs = $xtab->get_recs; $xtab = DBIx::Round::Format->new($params); if ($xtab->get_query and $xtab->get_recs) { my $html = $xtab->as_html(); print "\U$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


80

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; my $recs = $xtab->get_recs; $xtab = DBIx::Round::Format->new($params); if ($xtab->get_query and $xtab->get_recs) { my $html = $xtab->as_html(); print "\U$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


81

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; my $query = $xtab->get_query("#"); my $recs = $xtab->get_recs; $xtab = DBIx::Round::Format->new($params); if ($xtab->get_query and $xtab->get_recs) { my $html = $xtab->as_html(); print "\U$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


82

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.

while (@palabras=$sth->fetchrow_array()) { foreach $palabra (@palabras) { $cuenta{"\U$palabra\E"}++; } } foreach $key (sort {$cuenta{$b}<=>$cuenta{$a}} keys (%cuenta)) { $total=$total+$cuenta{$key}; $col++; print $col $key $cuenta{$key}; } Cuadro 21. Núcleo script producción por tipo documental Elaboración propia


Figura 23. Producción por tipo documental Elaboración propia


83

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', orderby =>'b 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 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


84

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'}], }; 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 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


85

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"}++; } } 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 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


86

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.


87

Figura 27. Dispersión de las publicaciones menor a 51 Elaboración propia

Figura 28. Dispersión de las publicaciones mayor a 51 Elaboración propia


88

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', orderby =>'b 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 $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


89

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


90

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.


91

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.

Capítulo 5

ESTUDIO DE CASO

Capítulo 5. Estudio de Caso

94


95

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:


96

5.1. Producc ión c i ent í f i ca

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 TASA DE VARIACIÓN RESPECTO

AL VALOR BASAL 1990 507 0,00 1991 550 8,48 1992 620 22,29 1993 746 47,14 1994 699 37,87 1995 728 43,59 1996 877 72,98 1997 962 89,74 1998 1065 110,06 1999 1064 109,86 2000 1178 132,35 2001 1131 123,08 2002 1225 141,62 2003 1232 143,00 2004 1106 118,15 Total 13.690

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.


97

Figura 32. Evolución anual y tasa de variación con respecto al año base Elaboración propia

5.2. Colaborac ión Cient í f i ca

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.


98

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.


99

5.3. Producc ión por inst i tuc iones

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 18.09 IVIC-OPI-VE 1610 11.76 ULA-UNI-VE 1533 11.20 USB-UNI-VE 1314 9.60 LUZ-UNI-VE 1045 7.63 UDO-UNI-VE 354 2.59 UC-UNI-VE 279 2.04 INTEVEP-PEV-VE 210 1.53 UCLA-UNI-VE 155 1.13 FONAIAP-GOB-VE 150 1.10 HUCV-HOS-VE 146 1.07 FUNDACITE-GOB-VE 119 0.87 PDVSA-PEV-VE 119 0.87 MSAS-GOB-VE 117 0.85 Elaboración propia


100

5.3.2. Producc ión por sec tores inst i tuc ionales

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


101

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.

Tabla 17. Productividad de los autores Nº.

Autores Nº.

Documentos % Autores

Índice de

Productividad. 1 125 0,005 2,10 1 106 0,005 2,03 1 105 0,005 2,02 1 101 0,005 2,00 1 89 0,005 1,95 1 81 0,005 1,91 1 75 0,005 1,88 2 72 0,009 1,86 1 71 0,005 1,85 1 70 0,005 1,85 1 67 0,005 1,83 2 66 0,009 1,82 1 62 0,005 1,79 3 58 0,014 1,76 1 57 0,005 1,76 2 55 0,009 1,74 2 53 0,009 1,72 3 52 0,014 1,72 2 51 0,009 1,71 1 50 0,005 1,70 3 49 0,014 1,69 2 48 0,009 1,68 4,

95%


102

Tabla 17. Productividad de los autores Nº.

Autores Nº.

Documentos % Autores

Índice de

Productividad. 2 47 0,009 1,67 2 46 0,009 1,66 5 45 0,023 1,65 3 44 0,014 1,64 2 43 0,009 1,63 4 42 0,019 1,62 3 41 0,014 1,61 2 40 0,009 1,60 3 39 0,014 1,59 7 38 0,033 1,58 8 37 0,037 1,57 7 36 0,033 1,56 11 35 0,051 1,54 6 34 0,028 1,53 10 33 0,047 1,52 6 32 0,028 1,51 9 31 0,042 1,49 7 30 0,033 1,48 11 29 0,051 1,46 9 28 0,042 1,45 14 27 0,065 1,43 12 26 0,056 1,41 11 25 0,051 1,40 25 24 0,116 1,38 13 23 0,060 1,36 21 22 0,098 1,34 21 21 0,098 1,32 28 20 0,130 1,30 19 19 0,088 1,28 37 18 0,172 1,26 44 17 0,205 1,23 45 16 0,209 1,20 48 15 0,223 1,18 121 14 0,563 1,15 80 13 0,372 1,11 102 12 0,475 1,08 127 11 0,591 1,04 144 10 0,670 1,00

163 9 0,758 0,95 198 8 0,921 0,90 301 7 1,400 0,85 690 6 3,210 0,78 577 5 2,684 0,70 826 4 3,843 0,60 1388 3 6,457 0,48 3279 2 15,254 0,30 34

,53

13011 1 60,53 0,00 60,53%


103

5.5. Temática de la producc ión

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 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 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 5 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


104

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 2000 2001 2002 2003 2004 TOTAL %

Chemistry,Physical 28 20 31 41 33 49 49 64 55 65 62 51 72 60 56 736 5.38

Veterinary-Sciences 5 2 9 6 11 8 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 93 9 16 12 15 22 23 20 25 20 26 15 316 2.31

Engineering,Chemical 6 16 12 11 14 16 17 17 22 27 23 30 26 34 22 293 2.14 Materials-Science,Multidisciplinary 8 4 14 12 9 15 16 26 21 36 22 38 21 27 18 287 2.10

Engineering,Petroleum 2 9 3 91 14 18 7 22 22 26 14 15 17 19 5 284 2.07

Parasitology 8 7 26 16 15 14 16 20 22 15 21 26 32 21 24 283 2.07

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%); Multidisciplinary-

Sciences (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 Energy-

Fuels (2,31%) y Engineering, Petroleum (2,07%).


105

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 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 Media

Physics, Particles Fields 3,0 2,71 2,57 1,50 3,60 2,50 2,80 34,25 3,60 16,25 3,40 51,71 23,0 14,62 59,15 14,98

Gerontology 11,0 11,0

Spectroscopy 2,33 3,43 3,45 3,0 3,38 3,80 4,0 3,72 3,50 7,57 4,54 5,38 4,0 4,11 43,33 6,64

Imaging Science Photographic Technology 3,0 2,50 4,0 16,0 6,38

Nuclear Science Technology 4,0 4,75 2,33 1,50 3,25 2,67 6,0 4,17 6,67 1,83 4,33 8,0 2,50 4,50 38,86 6,36

Management 2,0 2,0 17,0 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 6,0 6,0

Instruments Instrumentation 6,0 6,0

Medical Ethics 8,0 5,0 5,0 6,0

Medicine, Legal 6,0 8,0 4,0 6,0

Psychology, Psychoanalysis 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

Infectious Diseases 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

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 5,24

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

Biochemical Research Methods 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

Clinical Neurology 3,0 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

Allergy 3,50 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

Energy Fuels 6,0 4,50 6,50 5,0 3,0 7,0 4,0 4,0 5,0

Horticulture 4,0 8,0 1,0 3,0 6,0 2,0 11,0 5,0


106

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 3 2,64 2,5 11,1 2,89 2,51 7 3,69 8,17 5,13 13,7 36,4 7,14

MULTIDISCIPLINARY 2,25 3,12 3 19 4 4,38 2,4 7 5,67 2,71 7,38 8,62 7,5 12,7 6,41

IMMUNOLOGY 3,11 9,4 4,35 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

MICROBIOLOGY 4,61 5,2 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

CLINICAL MEDICINE 3,88 4,28 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

PHYSICS 3,04 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

PSYCHIATRY/PSYCHOLOGY 7 4 6 3 2,5 2 4,6 3,2 4 3,53 3,98

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

SOCIAL SCIENCES, GENERAL 2,11 1 6 1 3 1,75 1,67 2 1,67 6,17 2,64

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

ECONOMICS & BUSINESS 1 2 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.


107

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 0 1 6 3 2 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 13 CORRECTION, ADDITION 0 0 0 1 2 0 0 6 0 0 0 0 0 0 0 9 ITEM ABOUT AN INDIVIDUAL 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 507 550 620 746 699 728 877 962 1065 1064 1178 1131 1225 1232 1106 13690 Elaboración propia


108

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

TOTAL 507 550 620 746 699 728 877 962 1065 1064 1178 1131 1225 1232 1106 13690 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.


109

5.5.9 Revis tas de publ i cac ión

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


110

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

Rev Cient-Fac Cienc Vet 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

Arch Latinoamer Nutr 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

Abstr Pap Amer Chem Soc 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

Mem Inst Oswaldo Cruz 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

Phys Status Solidi B-Basic Re 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


111

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 Tit. Rev. Frec. Frec. Acum. % % Acum. Clinical Medicine J Dent Res 219 219 9,22 9,22 Clinical Medicine Mem Inst Oswaldo Cruz 89 308 3,75 12,97 Clinical Medicine Amer J Trop Med Hyg 68 376 2,86 15,84 Clinical Medicine Invest Clin 44 420 1,85 17,69 Clinical Medicine Kidney Int 43 463 1,81 19,50 Chemistry Abstr Pap Amer Chem Soc 125 125 6,15 6,15 Chemistry Appl Catal a-Gen 52 177 2,56 8,70 Chemistry J Mol Catal a-Chem 50 227 2,46 11,16 Chemistry J Phys Org Chem 49 276 2,41 13,57 Chemistry Int J Quantum Chem 42 318 2,06 15,63 Plant & Animal Science Rev Cient-Fac Cienc Vet 525 525 26,73 26,73 Plant & Animal Science Interciencia 375 900 19,09 45,82 Plant & Animal Science Hydrobiologia 29 929 1,48 47,30 Plant & Animal Science J Amer Mosquito Contr Assn 25 954 1,27 48,57 Plant & Animal Science J Med Entomol 23 977 1,17 49,75 Physics Phys Rev B 81 81 5,92 5,92 Physics Rev Mex Fis 81 162 5,92 11,83 Physics J Appl Phys 61 223 4,46 16,29 Physics Phys Status Solidi B-Basic Re 54 277 3,94 20,23 Physics Phys Rev D 48 325 3,51 23,74 Biology & Biochemistry Rev Biol Trop 139 139 14,79 14,79 Biology & Biochemistry Biophys J 87 226 9,26 24,04 Biology & Biochemistry Faseb J 73 299 7,77 31,81 Biology & Biochemistry J Physiol-London 26 325 2,77 34,57 Biology & Biochemistry Biochem Syst Ecol 23 348 2,45 37,02 Elaboración propia

Capítulo 6

CONCLUSIONES

Capítulo 6. Conclusiones

114


115

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


116

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.

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ANEXO 1

ANEXO 2

Anexo 2

132

Anexo 2

133

PAÍS FRECUENCIA % VENEZUELA 11426 83,46 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 ISRAEL 45 0,33 URUGUAY 45 0,33 PERU 42 0,31 HUNGARY 41 0,30 AUSTRIA 33 0,24 INDIA 31 0,23 COSTA RICA 28 0,20 PORTUGAL 27 0,20 PEOPLES R CHINA 26 0,19 ROMANIA 26 0,19 PANAMA 23 0,17 FINLAND 22 0,16 ECUADOR 21 0,15 YUGOSLAVIA 18 0,13 NEW ZEALAND 17 0,12 CZECH REPUBLIC 16 0,12 DENMARK 16 0,12 SOUTH KOREA 15 0,11 BOLIVIA 15 0,11 GREECE 14 0,10 SOUTH AFRICA 13 0,09 UKRAINE 13 0,09 TURKEY 13 0,09 NORWAY 12 0,09 THAILAND 12 0,09 MOROCCO 12 0,09

Anexo 2

134

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

Anexo 2

135

PAÍS FRECUENCIA % ZIMBABWE 1 0,01 CYPRUS 1 0,01 NIGER 1 0,01 ICELAND 1 0,01 CROATIA 1 0,01 TANZANIA 1 0,01 SENEGAMBIA 1 0,01 SUDAN 1 0,01 MALTA 1 0,01 BARBADOS 1 0,01 REP OF GEORGIA 1 0,01 SENEGAL 1 0,01 MONGOL PEO REP 1 0,01 JORDAN 1 0,01 PAKISTAN 1 0,01 PAPUA N GUINEA 1 0,01 MALI 1 0,01 ZAIRE 1 0,01 GABON 1 0,01 BURKINA FASO 1 0,01 MADAGASCAR 1 0,01 BELICE 1 0,01 SIN 1645 12,02

ANEXO 3

Anexo 3

138

Anexo 3

139

Categorías Temáticas ISI 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 TOTAL Chemistry,Physical 28 20 31 41 33 49 49 64 55 65 62 51 72 60 56 736 Veterinary-Sciences 5 2 9 6 11 8 14 33 87 74 74 74 132 72 66 667 Biochemistry-Molecular-Biology 26 34 41 40 36 39 40 43 38 50 32 38 45 38 44 584 Multidisciplinary-Sciences 30 17 23 14 16 9 22 25 30 27 31 55 46 60 46 451 Pharmacology-Pharmacy 18 20 21 27 23 23 25 33 41 24 38 37 34 38 43 445 Physics,Condensed-Matter 31 23 35 29 25 28 26 21 18 37 43 41 25 36 18 436 Physics,Multidisciplinary 15 19 23 16 26 25 18 22 40 23 29 30 33 78 24 421 Chemistry,Multidisciplinary 16 18 29 24 19 33 25 31 34 21 40 25 24 30 29 398 Plant-Sciences 24 21 22 13 26 21 30 27 29 28 21 24 21 28 30 365 Mathematics 15 22 22 26 14 28 28 28 22 17 28 29 24 21 22 346 Immunology 6 7 17 28 33 28 31 30 30 21 26 20 22 24 21 344 Biology 7 6 18 24 17 18 14 22 33 28 51 25 22 38 15 338 Neurosciences 15 15 11 13 19 22 21 29 25 22 31 31 23 20 32 329 Mathematics,Applied 15 14 17 11 6 20 16 24 25 25 33 32 31 37 22 328 Chemistry,Analytical 17 8 21 22 27 29 28 23 24 22 20 16 24 18 25 324 Energy-Fuels 3 11 6 93 9 16 12 15 22 23 20 25 20 26 15 316 Engineering,Chemical 6 16 12 11 14 16 17 17 22 27 23 30 26 34 22 293 Materials-Science,Multidisciplinary 8 4 14 12 9 15 16 26 21 36 22 38 21 27 18 287 Engineering,Petroleum 2 9 3 91 14 18 7 22 22 26 14 15 17 19 5 284 Parasitology 8 7 26 16 15 14 16 20 22 15 21 26 32 21 24 283 Tropical-Medicine 13 13 32 18 16 10 10 16 20 29 14 20 23 22 20 276 Ecology 12 16 17 13 16 17 15 18 20 16 26 18 15 23 25 267 Cell-Biology 6 6 21 15 14 19 18 26 26 23 13 18 26 13 18 262 Dentistry,Oral-Surgery-Medicine 0 2 0 2 5 9 102 28 12 5 66 6 6 9 3 255 Astronomy-Astrophysics 9 11 17 22 14 11 8 9 39 17 13 18 12 20 27 247 Nutrition-Dietetics 9 6 10 13 16 11 20 24 16 16 23 21 21 21 18 245 Environmental-Sciences 6 12 11 13 10 14 13 15 17 21 29 23 18 18 24 244 Physics,Applied 13 11 10 19 10 12 16 19 22 23 20 22 16 14 9 236 Polymer-Science 8 5 1 7 14 5 16 16 21 25 16 23 26 33 16 232 Geosciences,Multidisciplinary 3 14 9 95 2 8 12 13 12 13 9 5 19 4 10 228 Sin 4 3 3 5 10 7 17 6 40 18 21 21 27 22 22 226 Marine-Freshwater-Biology 4 7 9 8 14 18 15 11 17 15 19 23 13 23 27 223 Microbiology 6 10 9 12 18 12 16 24 12 19 15 20 12 16 20 221 Peripheral-Vascular-Disease 2 8 6 12 3 8 3 14 9 33 31 19 30 22 21 221 Chemistry,Inorganic-Nuclear 7 13 8 7 13 17 8 19 8 21 12 20 16 17 28 214 Physics,Atomic,Molecular-Chemical 5 15 8 8 17 14 8 10 16 12 17 18 19 29 17 213 Chemistry,Organic 6 12 7 10 16 10 14 12 9 18 10 16 20 23 23 206 Zoology 6 14 16 11 16 9 15 16 14 16 16 12 17 13 10 201 Engineering,Electrical-Electronic 7 8 10 9 12 13 16 16 7 13 16 15 27 12 12 193 Biophysics 18 11 6 19 15 9 13 15 15 13 14 12 13 7 10 190 Public,Environmental-Occupational-Health 11 5 13 11 11 11 8 8 11 25 14 14 16 16 12 186 Physics,Mathematical 5 10 10 9 8 11 9 12 12 15 8 19 20 11 15 174 Hematology 1 6 4 10 5 11 6 15 23 28 20 10 9 12 11 171 Food-Science-Technology 3 10 7 9 7 8 7 14 14 11 11 13 18 14 19 165 Endocrinology-Metabolism 8 2 2 6 7 10 11 12 9 5 15 18 20 10 28 163 Genetics-Heredity 4 14 4 10 4 8 6 12 7 14 14 18 22 12 10 159 Cardiac-Cardiovascular-Systems 3 10 5 8 7 8 5 16 19 7 10 11 16 14 11 150 Medicine,General-Internal 24 23 15 5 5 9 11 6 13 6 4 6 5 8 10 150 Spectroscopy 3 7 11 12 8 15 10 18 6 14 13 8 8 9 6 148 Urology-Nephrology 7 4 4 8 9 5 8 14 4 6 8 13 23 28 7 148 Physiology 9 9 8 11 11 8 15 7 8 8 13 7 14 7 11 146

Anexo 3

140

Categorías Temáticas ISI 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

Anexo 3

141

Categorías Temáticas ISI 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 TOTAL Agriculture,Multidisciplinary 0 1 0 2 2 3 1 5 8 5 5 3 4 7 6 52 Obstetrics-Gynecology 1 2 2 4 2 1 2 7 2 1 3 6 5 5 7 50 Oceanography 2 2 1 3 4 2 1 2 3 2 2 10 3 6 7 50 Computer-Science,Theory-Methods 1 1 1 1 3 3 3 3 2 5 5 4 5 8 4 49 Respiratory-System 0 1 0 2 2 3 1 1 2 5 4 5 5 6 6 43 Rheumatology 1 2 5 1 1 1 3 3 2 2 3 4 2 8 5 43 Materials-Science,Characterization-Testing 0 2 0 0 1 0 4 2 6 7 2 2 4 6 1 37 Computer-Science,Artificial-Intelligence 0 0 1 0 1 0 2 2 4 2 3 5 3 4 7 34 Engineering,Biomedical 0 2 2 2 0 2 2 2 3 1 0 4 5 2 6 33 Engineering,Environmental 1 3 1 1 3 3 1 2 2 2 3 4 2 3 1 32 Thermodynamics 3 1 1 0 1 2 2 2 4 5 0 2 3 2 2 30 Paleontology 0 0 0 0 1 3 1 0 2 7 4 1 1 6 2 28 Geography,Physical 3 2 2 2 0 0 4 1 1 3 3 2 1 3 0 27 Geology 0 0 0 0 0 3 1 1 3 2 3 3 0 10 1 27 Limnology 2 2 4 0 2 0 1 0 3 0 3 5 3 1 1 27 Developmental-Biology 1 1 0 0 1 1 3 2 1 0 3 5 2 3 3 26 Engineering,Geological 1 1 1 1 0 1 3 3 1 3 1 1 6 2 1 26 Ornithology 0 2 2 1 3 1 1 1 1 3 2 1 2 1 5 26 Anesthesiology 2 0 3 0 4 1 3 1 1 0 3 2 0 2 3 25 Computer-Science,Information-Systems 0 1 1 0 1 0 1 1 2 3 3 1 3 3 5 25 Medical-Laboratory-Technology 1 3 2 3 2 1 1 1 3 2 1 1 2 0 2 25 Computer-Science,Cybernetics 0 7 2 3 2 3 1 2 0 2 0 1 0 0 1 24 Telecommunications 3 1 1 2 1 1 3 1 0 0 0 2 3 1 4 23 Construction-Building-Technology 0 0 1 2 0 1 0 1 3 2 1 1 3 4 3 22 Critical-Care-Medicine 3 0 0 0 1 0 0 1 2 5 1 2 3 2 2 22 Psychology,Biological 2 2 1 0 1 2 2 8 0 2 0 1 0 0 0 21 Radiology,Nuclear-Medicine-Medical-Imaging 0 2 0 0 1 1 0 1 0 4 3 3 1 1 4 21 Materials-Science,Ceramics 1 0 1 0 0 1 0 0 0 4 4 1 2 2 4 20 Andrology 0 0 0 0 0 0 0 2 2 2 2 5 0 2 3 18 Anthropology 0 0 0 0 1 1 0 1 0 2 3 2 2 5 0 17 Engineering,Industrial 0 0 2 0 1 0 1 1 0 0 2 1 2 5 1 16 Education,Scientific-Disciplines 2 1 1 0 1 2 1 3 1 1 1 0 0 0 1 15 Integrative-Complementary-Medicine 0 1 0 0 2 0 1 1 1 1 1 2 1 2 2 15 Anatomy-Morphology 1 1 1 0 0 0 1 0 1 1 2 0 0 3 3 14 Microscopy 0 2 1 2 2 0 0 0 1 2 2 1 0 0 1 14 Orthopedics 2 1 0 1 0 0 2 3 1 0 2 0 1 1 0 14 Agricultural-Engineering 0 0 0 0 1 2 2 2 2 0 1 1 1 1 0 13 Computer-Science,Hardware-Architecture 0 0 0 0 0 1 0 1 1 0 1 0 4 3 2 13 Otorhinolaryngology 0 0 0 1 0 2 0 2 1 2 2 0 0 1 2 13 Acoustics 0 2 0 0 0 1 0 2 0 2 2 2 1 0 0 12 Medical-Informatics 0 2 1 2 0 1 1 1 2 0 0 1 1 0 0 12 Mineralogy 0 1 0 1 0 1 1 2 0 2 1 0 1 0 2 12 Geriatrics-Gerontology 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 3 1 6 11 Materials-Science,Composites 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 2 1 2 1 0 8 Mining-Mineral-Processing 1 0 0 1 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 8 Psychology,Experimental 1 0 0 0 0 0 1 4 0 1 0 1 0 0 0 8 Horticulture 0 0 0 0 1 1 0 0 1 1 0 1 1 0 1 7 Psychology 1 0 1 0 0 0 3 0 0 0 0 0 1 0 1 7 Remote-Sensing 0 0 0 0 0 0 0 1 2 0 0 0 2 2 0 7 Substance-Abuse 0 0 2 1 2 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 7 Engineering,Manufacturing 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 0 2 0 5 Imaging-Science-Photographic-Technology 0 0 0 0 0 0 0 1 2 0 0 0 1 1 0 5 Materials-Science,Biomaterials 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 2 0 1 5

Anexo 3

142

Categorías Temáticas ISI 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 TOTAL Health-Care-Sciences-Services 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 4 History-Philosophy-Of-Science 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 2 4 Management 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 1 4 Materials-Science,Paper-Wood 0 0 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 4 Medicine,Legal 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 2 0 4 Robotics 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1 1 4 Sport-Sciences 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 4 Medical-Ethics 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 3 Psychology,Clinical 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 3 Psychology,Multidisciplinary 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 2 3 Psychology,Psychoanalysis 0 0 0 0 0 0 3 0 0 0 0 0 0 0 0 3 Transportation-Science-Technology 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 3 Demography 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 Economics 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 2 Engineering,Ocean 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 2 Environmental-Studies 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 Ergonomics 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 Gerontology 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 2 Rehabilitation 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 2 Social-Sciences,Biomedical 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 Agricultural-Economics-Policy 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 Applied-Linguistics 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 Emergency-Medicine 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 Engineering,Aerospace 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 Geography 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 Health-Policy-Services 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 Information-Science-Library-Science 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 Music 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 Neuroimaging 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 Psychology,Developmental 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 Social-Sciences,Interdisciplinary 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 Transportation 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1

ANEXO 4

Anexo 4

144

Anexo 4

145

CATEGORIA 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 00 01 02 03 04

ACOUSTICS 0 3.50 0 0 0 5 0 4 0 3 3.50 4 2 0 0 AGRICULTURAL ECONOMICS POLICY 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 AGRICULTURAL ENGINEERING 0 0 0 0 2 6 4.50 6.50 5 0 3 7 4 4 0 AGRICULTURE, DAIRY ANIMAL SCIENCE 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 AGRICULTURE, MULTIDISCIPLINARY 0 3 0 4.50 5 4.33 2 2.80 3.12 2.80 4.60 4 4.50 4.57 4.83 AGRICULTURE, SOIL SCIENCE 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 2.80 2.75 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 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 0 ASTRONOMY ASTROPHYSICS 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 AUTOMATION CONTROL SYSTEMS 0 0 0 2 0 0 2.50 3 0 0 0 0 0 0 0 AUTOMATION CONTROL SYSTEMS 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 4.40 2.60 3 3.25 2 2 2.67 3.10 2.67 2.50 5 1 3 3 4.50 BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS 0 6 3.67 3.40 3.50 5 5 4 4.60 5 3.14 14 4.80 4.60 4.40 BIOCHEMISTRY MOLECULAR BIOLOGY 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 BIODIVERSITY CONSERVATION 2 0 2.67 1 2 2.50 1.50 1.50 2.80 3 2.33 6.71 3.75 5.17 6.67

BIOLOGY 2.14 3.17 2.72 2.71 2.24 3.39 3.79 3.27 3.09 2.96 2.98 2.48 2.82 3.42 6.40

BIOPHYSICS 3.28 4.27 3.33 3.37 3.40 4.22 3.23 4.53 4.07 4.38 5 4.08 4.15 3.43 4.20 BIOTECHNOLOGY APPLIED MICROBIOLOGY 0 0 0 0 0 0 6 0 0 6 0 0 0 0 0 BIOTECHNOLOGY APPLIED MICROBIOLOGY 5 3.60 3 3.33 3.75 4.50 3.50 4.64 5.29 6 3.40 4.80 5.12 4.92 4.67 CARDIAC CARDIOVASCULAR SYSTEMS 6.67 6.90 4.80 3.62 6 5.12 5.40 6.06 12.42 6.57 5.20 6 4.81 6.43 4.82

CELL BIOLOGY 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 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 CHEMISTRY, INORGANIC NUCLEAR 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 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 CHEMISTRY, MULTIDISCIPLINARY 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 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 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 0 0 4 0 2 0 2.50 3 3 3 2 2 3 2.25 2.71 COMPUTER SCIENCE, CYBERNETICS 0 1.86 2.50 1.33 2 2 2 2 0 2.50 0 5 0 0 5 COMPUTER SCIENCE, HARDWARE ARCHITECTURE 0 0 0 0 0 1 0 2 3 0 7 0 3.75 3.33 2.50 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 0 4 2 0 3 0 2 2 2 3.33 2 5 3.33 4.33 3.80 COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 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 COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING 2 2.33 2 1.50 2 2.17 2.33 2.17 2.25 2.71 3.25 3.50 2.80 2.60 6.33

Anexo 4

146

CATEGORIA 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 COMPUTER SCIENCE, THEORY METHODS 1 3 2 3 2.67 2.67 2.33 1.67 2 2.80 4 3.50 3 3.25 3.50 CONSTRUCTION BUILDING TECHNOLOGY 0 0 0 3 0 0 0 5 3 6 0 0 0 0 0 CONSTRUCTION BUILDING TECHNOLOGY 0 0 1 2 0 1 0 0 3 2 4 3 4.67 2.50 6.33

CRITICAL CARE MEDICINE 3.33 0 0 0 3 0 0 4 3 4.60 2 10 5.33 5 13

CRYSTALLOGRAPHY 6 6 3.40 3 4 3.50 4.56 4.45 4.43 5 5.14 4.50 4.80 4.80 4.62

DEMOGRAPHY 0 0 0 1 6 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 DENTISTRY, ORAL SURGERY MEDICINE 0 3 0 4 3.40 3.22 2.39 2.96 3.50 4.20 2.82 5 4.33 5.56 4

DERMATOLOGY 4 2.67 5.60 5 1.50 3 3.38 2 2 2.20 4.50 2.67 5 3.75 3.33 DEVELOPMENTAL BIOLOGY 3 4 0 0 7 2 9.33 4 3 0 6 4 5.50 3 4

ECOLOGY 2.17 3 3.06 2.77 3 3.12 2.60 2 3.05 3.06 3.23 5.33 4 3.74 5.12

ECONOMICS 0 0 0 0 1 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 EDUCATION, SCIENTIFIC DISCIPLINES 1.50 3 1 0 1 4 2 1.67 4 1 1 0 0 0 2

ELECTROCHEMISTRY 4 3 3 2.50 5 4.50 4.33 4 2 4.40 3.14 3.56 3.25 4.33 4.17

EMERGENCY MEDICINE 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4 0 0 0 0 0 ENDOCRINOLOGY METABOLISM 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 0 0 6 4.50 6.50 5 0 3 7 4 4 0

ENERGY FUELS 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 ENGINEERING, AEROSPACE 0 0 0 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ENGINEERING, BIOMEDICAL 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 1.67 1 1.83 3 2 2.33 2.75 3.33 9 3 2.20 3.67 2.80 2.50 3.80 ENGINEERING, ELECTRICAL ELECTRONIC 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 ENGINEERING, ENVIRONMENTAL 4 2.33 3 4 2.67 2.67 1 3.50 2.50 3 2.67 3.50 4 4.67 9 ENGINEERING, GEOLOGICAL 3 3 6 1 0 2 3.67 2.67 2 3 3 3 2.83 2.50 7 ENGINEERING, INDUSTRIAL 0 0 2.50 0 2 0 1 4 0 0 11 3 2 2 2 ENGINEERING, MANUFACTURING 0 0 0 0 0 0 0 0 3 3 0 3 0 2.50 0 ENGINEERING, MECHANICAL 2 3 2.20 2 2.75 1 3 2.50 2 2.40 1.40 3 2.67 3.44 3.60 ENGINEERING, MULTIDISCIPLINARY 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

ENGINEERING, OCEAN 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 ENGINEERING, PETROLEUM 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

ENTOMOLOGY 3.43 2 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 ENVIRONMENTAL SCIENCES 3 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 3 0 2.50 4 2 3.50 1 3 5.60 3.25 2.60 3.44 4 3.86 3.90 FOOD SCIENCE TECHNOLOGY 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 1.50 2 1.50 4 2 3 3.50 1.60 2.67 3 2.67 2.75 2.50 3.22 2.38 GASTROENTEROLOGY HEPATOLOGY 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 2.75 3.93 4 10.40 5 5.25 4 4.83 5.14 6.14 7.07 7.72 6.23 8.25 6.10 GEOCHEMISTRY GEOPHYSICS 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 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 5.70

Anexo 4

147

CATEGORIA 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 MULTIDISCIPLINARY

GERIATRICS GERONTOLOGY 0 0 0 0 0 0 0 0 6 0 0 0 4 2 7.17

GERONTOLOGY 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 11 HEALTH CARE SCIENCES SERVICES 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 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 HISTORY PHILOSOPHY OF SCIENCE 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 3

HORTICULTURE 0 0 0 0 4 8 0 0 1 3 0 6 2 0 11 IMAGING SCIENCE PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY 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 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 INFORMATION SCIENCE LIBRARY SCIENCE 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4 INSTRUMENTS INSTRUMENTATION 0 0 0 0 0 6 0 0 0 0 0 0 0 0 0 INSTRUMENTS INSTRUMENTATION 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 INTEGRATIVE COMPLEMENTARY MEDICINE 0 2 0 0 3.50 0 6 1 4 3 6 8 5 6.50 5

LIMNOLOGY 3 3.50 4.75 0 2 0 2 0 4.33 0 3.33 5 4 3 2

MANAGEMENT 0 0 0 0 0 2 0 0 0 2 17 0 0 0 4 MARINE FRESHWATER BIOLOGY 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 MATERIALS SCIENCE, BIOMATERIALS 0 0 0 0 0 0 0 0 3 0 3 0 5 0 7 MATERIALS SCIENCE, CERAMICS 3 0 4 0 0 3 0 0 0 3 3.25 3 2.50 3.50 5.50 MATERIALS SCIENCE, CHARACTERIZATION TESTING 0 4.50 0 0 3 0 4 5 3.50 3.71 3.50 5.50 5 4.17 6 MATERIALS SCIENCE, COATINGS FILMS 4 4 3 3 6 4 4.83 3.88 5 4.30 3.89 5 3.64 3.86 4.64 MATERIALS SCIENCE, COMPOSITES 0 0 0 0 0 3 0 0 2 0 4 5 5.50 5 0 MATERIALS SCIENCE, MULTIDISCIPLINARY 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 MATERIALS SCIENCE, PAPER WOOD 0 0 0 0 2 2 3 0 3 0 0 0 0 0 0

MATHEMATICS 1.73 1.73 1.45 1.85 2.07 1.82 1.68 1.93 1.91 1.71 1.79 1.90 1.54 1.57 2.55

MATHEMATICS, APPLIED 2 2.36 1.76 2.09 1.33 1.80 2.12 1.96 2.08 1.80 2.33 2.16 2.10 2.22 2.59 MATHEMATICS, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 2 3 2.33 3 1 4.67 2 2 3.22 2 2.44 2.33 2.60 2.90 3.50

MECHANICS 2.75 2.67 3.33 3.75 4.50 3.67 4 2.75 2.20 2.50 2.75 4 2.60 3.64 2.40

MEDICAL ETHICS 0 0 0 0 0 8 0 5 0 5 0 0 0 0 0

MEDICAL INFORMATICS 0 3.50 2 3 0 6 4 2 3 0 0 5 4 0 0 MEDICAL LABORATORY TECHNOLOGY 1 2 4.50 3.67 5.50 7 2 3 6.33 4.50 5 5 4.50 0 3 MEDICINE, GENERAL INTERNAL 4.50 4.52 4.87 5.20 4 11.89 5.36 11 3.69 4 2.75 4.50 7 5 6.20

MEDICINE, LEGAL 0 0 0 0 0 0 0 6 0 0 0 0 8 4 0 MEDICINE, RESEARCH EXPERIMENTAL 4.67 5 6.67 4.62 6.57 4.80 4.78 4.77 5 5.21 5.88 4.62 6 4.89 4.50 METALLURGY METALLURGICAL ENGINEERING 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 METEOROLOGY ATMOSPHERIC SCIENCES 3.60 4 5 3.83 3 5 3.25 1 4 2.25 3 4.83 4.33 4 5.33

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

MICROSCOPY 0 1.50 1 2 3 0 0 0 2 2 2 2 0 0 6

MINERALOGY 0 2 0 4 0 4 2 4.50 0 3.50 5 0 3 0 4

MINING MINERAL 3 0 0 4 0 1 2 3 4 3 3 0 0 0 0

Anexo 4

148

CATEGORIA 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 PROCESSING

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 1 0 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 0 0 0 3 0 0 0 0 0

NEUROSCIENCES 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 NUCLEAR SCIENCE TECHNOLOGY 3.50 0 0 0 1 0 0 2 2 4 0 4 2.33 2 4 NUCLEAR SCIENCE TECHNOLOGY 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 0 0 0 2 0 0

NUTRITION DIETETICS 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 OBSTETRICS GYNECOLOGY 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 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 OPERATIONS RESEARCH MANAGEMENT SCIENCE 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

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 0 6 2.50 3.50 3.50 4.43 3 8 5.75 3.75 3.90 6.86 4.60 5.50 5 PERIPHERAL VASCULAR DISEASE 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 PHARMACOLOGY PHARMACY 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 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 PHYSICS, ATOMIC, MOLECULAR CHEMICAL 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 PHYSICS, CONDENSED MATTER 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 0 2.25 4 3 2.50 1.83 2.33 2.57 3.89 2.80 3.42 3.50 3.33

PHYSICS, MATHEMATICAL 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 PHYSICS, MULTIDISCIPLINARY 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 4.51 12.54

PHYSICS, NUCLEAR 3.33 4 2.50 1.25 4.45 3 2 3 6.30 6.62 9.80 4.70 3.20 18.57 5.20 PHYSICS, PARTICLES FIELDS 3 2.71 2.57 1.50 3.60 2.50 2.80 34.25 3.60 16.25 30.40 51.71 23 14.62 59.15

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 2 0 10 0 0 0 6 0 0 0 0 0 4 0 3 PSYCHOLOGY, BIOLOGICAL 2.50 2.50 1 0 2 1.50 1.50 2.75 0 2.50 0 1 0 0 0

PSYCHOLOGY, CLINICAL 0 7 0 0 0 0 0 0 0 1 0 5 0 0 0 PSYCHOLOGY, DEVELOPMENTAL 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 PSYCHOLOGY, EXPERIMENTAL 2 0 0 0 0 0 3 3 0 2 0 3 0 0 0 PSYCHOLOGY, MULTIDISCIPLINARY 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4 0 2 PSYCHOLOGY, PSYCHOANALYSIS 0 0 0 0 0 0 6 0 0 0 0 0 0 0 0 PUBLIC, ENVIRONMENTAL OCCUPATIONAL HEALTH 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 RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE MEDICAL 0 4 0 0 1 5 0 4 0 3.25 5.33 4.33 7 4 5.25

Anexo 4

149

CATEGORIA 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 IMAGING

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 2 4

SIN 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 SOCIAL SCIENCES, BIOMEDICAL 0 0 0 1 6 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 SOCIAL SCIENCES, INTERDISCIPLINARY 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 4 3 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 2.50 2 4.50 0 0 7 0 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 0 0 0 0 0 0 3 0 0 0 0 0 0 0 0 TRANSPORTATION SCIENCE TECHNOLOGY 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 5.60 4 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

ANEXO 5

Anexo 5

152

Anexo 5

153

Institución Frec. %

UCV-UNI-VE 2477 18.09 IVIC-OPI-VE 1610 11.76 ULA-UNI-VE 1533 11.20 USB-UNI-VE 1314 9.60 LUZ-UNI-VE 1045 7.63 UDO-UNI-VE 354 2.59 UC-UNI-VE 279 2.04 INTEVEP-PEV-VE 210 1.53 UCLA-UNI-VE 155 1.13 FONAIAP-GOB-VE 150 1.10 HUCV-HOS-VE 146 1.07 FUNDACITE-GOB-VE 119 0.87 PDVSA-PEV-VE 119 0.87 MSAS-GOB-VE 117 0.85 HLUZ-HOS-VE 99 0.72 UNEFM-UNI-VE 81 0.59 HCCARACAS-HOS-VE 79 0.58 CIDA-GOB-VE 76 0.56 UNESR-UNI-VE 72 0.53 HCMDLT-HOS-VE 63 0.46 IESA-UNI-VE 63 0.46 UNELLEZ-UNI-VE 58 0.42 HVARGAS-HOS-VE 53 0.39 BMSDF-OSA-VE 44 0.32 FLASALLE-FUN-VE 43 0.31 INIA-GOB-VE 41 0.30 HCMCSS-HOS-VE 38 0.28 IUTRCAP-UNI-VE 37 0.27 HULA-HOS-VE 35 0.26 INHRR-GOB-VE 33 0.24 CORPOVEN-PEV-VE 33 0.24 HMAGALLANES-HOS-VE 31 0.23 UNIMET-UNI-VE 30 0.22 HNJMDLRIOS-HOS-VE 30 0.22 HCOCCSS-HOS-VE 28 0.20 HMPCARR-HOS-VE 28 0.20 HMCARVELO-HOS-VE 27 0.20 UNERG-UNI-VE 26 0.19 HMETROPO-HOS-VE 25 0.18 HMCPALACIOS-HOS-VE 25 0.18 UPEL-UNI-VE 24 0.18 HDLUCIANI-HOS-VE 24 0.18 UNET-UNI-VE 23 0.17 HSJDIOS-HOS-VE 20 0.15 LAGOVEN-PEV-VE 20 0.15 UNEXPO-UNI-VE 19 0.14 CAICET-GOB-VE 19 0.14 HGSPITURBE-HOS-VE 17 0.12

Anexo 5

154

Institución Frec. % IUTFRP-UNI-VE 16 0.12 CVG-EMV-VE 16 0.12 IBM-EMP-VE 15 0.11 FUNVISIS-FUN-VE 15 0.11 HCAVILA-HOS-VE 15 0.11 URU-UNI-VE 14 0.10 IOCEAV-GOB-VE 12 0.09 HCCCANC-HOS-VE 12 0.09 MARNR-GOB-VE 12 0.09 OPSALUD-ORM-VE 11 0.08 HCMARACAY-HOS-VE 10 0.07 IVSS-GOB-VE 10 0.07 MARAVEN-PEV-VE 10 0.07 HCOJOSM-HOS-VE 9 0.07 HDJIBALDO-HOS-VE 9 0.07 BSEZ-OSA-VE 9 0.07 URR-UNI-VE 9 0.07 HCLAFLORESTA-HOS-VE 8 0.06 ACOANA-FUN-VE 8 0.06 HCCPROF-HOS-VE 8 0.06 HCECOF-HOS-VE 8 0.06 UNEG-UNI-VE 8 0.06 UCAB-UNI-VE 8 0.06 POLAR-EMP-VE 7 0.05 MAC-GOB-VE 7 0.05 HRISQUEZ-HOS-VE 7 0.05 HRUIZPAEZ-HOS-VE 7 0.05 BP-PEV-VE 6 0.04 HCLRAZETTI-HOS-VE 6 0.04 PFIZER-EMP-VE 6 0.04 ASCARIDO-FUN-VE 6 0.04 FLROQUES-FUN-VE 6 0.04 BSECBOBO-OSA-VE 6 0.04 GEOHIDRA-EMP-VE 6 0.04 USM-UNI-VE 6 0.04 PROVITA-FUN-VE 6 0.04 USLAGO-UNI-VE 6 0.04 HCOROMOTO-HOS-VE 5 0.04 INTBDJIB-GOB-VE 5 0.04 HCSMESTE-HOS-VE 5 0.04 HMORAA-HOS-VE 5 0.04 HCMGMENDEZ-HOS-VE 5 0.04 INN-GOB-VE 5 0.04 INELECTRA-EMP-VE 5 0.04 ASOVAC-FUN-VE 5 0.04 ORGANON-EMP-VE 5 0.04 HCSSOFIA-HOS-VE 5 0.04 UNA-UNI-VE 5 0.04 PPI-FUN-VE 4 0.03 LETI-EMP-VE 4 0.03

Anexo 5

155

Institución Frec. % GUANIAMO-EMP-VE 4 0.03 BADAN-FUN-VE 4 0.03 HLIDICE-HOS-VE 4 0.03 HSBOLIVAR-HOS-VE 4 0.03 HDETEJERA-HOS-VE 4 0.03 HCMARACAIBO-HOS-VE 4 0.03 CANIA-FUN-VE 3 0.02 HVALENCIA-HOS-VE 3 0.02 CEOVAL-HOS-VE 3 0.02 HIUTAMANACO-HOS-VE 3 0.02 INPARQUES-GOB-VE 3 0.02 PEQUIVEN-PEV-VE 3 0.02 HAMPINEDA-HOS-VE 3 0.02 MCIENCIAS-FUN-VE 3 0.02 INSUVECA-EMP-VE 3 0.02 CVG-EMP-VE 3 0.02 CGCEVR-EMP-VE 3 0.02 HCISROSA-HOS-VE 3 0.02 SCHLUMBERGER-PEV-VE 3 0.02 HGBAQUERO-HOS-VE 2 0.01 HPETORO-HOS-VE 2 0.01 HCPSPAULA-HOS-VE 2 0.01 HMERIDA-HOS-VE 2 0.01 MACLEODIXON-EMP-VE 2 0.01 BITUMENS-PEV-VE 2 0.01 RCARDON-PEV-VE 2 0.01 UNU-UNI-VE 2 0.01 IUTJAA-UNI-VE 2 0.01 HALARRALDE-HOS-VE 2 0.01 HATOSL-EMP-VE 2 0.01 HPMERIDA-HOS-VE 2 0.01 HCDODON-HOS-VE 2 0.01 ACICEA-FUN-VE 2 0.01 AAFHD-FUN-VE 2 0.01 MEM-GOB-VE 2 0.01 CPTZULIA-PEV-VE 2 0.01 HCJBELLO-HOS-VE 2 0.01 HCDOCULAR-HOS-VE 2 0.01 PROAGRO-EMP-VE 2 0.01 HCSLEON-HOS-VE 2 0.01 IUTC-UNI-VE 2 0.01 SINCOR-PEV-VE 2 0.01 HJMCRAMOS-HOS-VE 2 0.01 MCT-GOB-VE 2 0.01 CSB-EMP-VE 2 0.01 HALLIBURTON-PEV-VE 2 0.01 FIBOTANICO-GOB-VE 2 0.01 HOPMACHADO-HOS-VE 2 0.01 FCAVENDES-FUN-VE 2 0.01 HCCMAXI-HOS-VE 2 0.01

Anexo 5

156

Institución Frec. % EGEP-EMP-VE 2 0.01 CONICIT-GOB-VE 2 0.01 AES-EMP-VE 2 0.01 KAISER-EMP-VE 2 0.01 IUTE-UNI-VE 2 0.01 METROCSS-EMV-VE 2 0.01 PHARMA-EMP-VE 2 0.01 KELLOGGS-EMP-VE 2 0.01 FONDENE-GOB-VE 2 0.01 FZUMAQUE-FUN-VE 2 0.01 HCCINAC-HOS-VE 1 0.01 FAVIDA-FUN-VE 1 0.01 HIMECA-EMP-VE 1 0.01 HCSJOSE-HOS-VE 1 0.01 YUMA-EMP-VE 1 0.01 VIATECA-EMP-VE 1 0.01 UEG-UNI-VE 1 0.01 HAD-HOS-VE 1 0.01 AVCGCARORA-FUN-VE 1 0.01 ISPEBOL-GOB-VE 1 0.01 PDATOS-EMP-VE 1 0.01 COPOSA-EMP-VE 1 0.01 APCAVIDA-FUN-VE 1 0.01 HCFLORIDA-HOS-VE 1 0.01 GN36-GOB-VE 1 0.01 HCDIOCCIDENTE-HOS-VE 1 0.01 AGZAMERIDA-FUN-VE 1 0.01 HCACARIGUA-HOS-VE 1 0.01 HLFLORIDA-HOS-VE 1 0.01 HCCAMFP-HOS-VE 1 0.01 RELPALITO-PEV-VE 1 0.01 CMDLT-HOS-VE 1 0.01 PIONNER-EMP-VE 1 0.01 INH-GOB-VE 1 0.01 HCRURAL-HOS-VE 1 0.01 BIOCON-EMP-VE 1 0.01 HLORTEGA-HOS-VE 1 0.01 UJDLT-UNI-VE 1 0.01 MINFRA-GOB-VE 1 0.01 HAZUBILLAGA-HOS-VE 1 0.01 SHELL-EMP-VE 1 0.01 HCMERIDA-HOS-VE 1 0.01 UNESCO-ORM-VE 1 0.01 LITOS-EMP-VE 1 0.01 FPOLAR-FUN-VE 1 0.01 IML-GOB-VE 1 0.01 HOINFANTIL-HOS-VE 1 0.01 HPCATIA-HOS-VE 1 0.01 HCCCEPARACO-HOS-VE 1 0.01 ITUAG-UNI-VE 1 0.01

Anexo 5

157

Institución Frec. % HCDMNTOVAR-HOS-VE 1 0.01 ANACENT-EMP-VE 1 0.01 HCCEVMARACAY-HOS-VE 1 0.01 HCSANATRIX-HOS-VE 1 0.01 MANDIOCA-EMP-VE 1 0.01 HDMNTOVAR-HOS-VE 1 0.01 IZIT-GOB-VE 1 0.01 HDNTRIGO-HOS-VE 1 0.01 DIAG-EMP-VE 1 0.01 CHEVRON-PEV-VE 1 0.01 HACSANROSA-EMP-VE 1 0.01 DANIMEX-EMP-VE 1 0.01 HPP-HOS-VE 1 0.01 HALQUEII-HOS-VE 1 0.01 HLIMONTERO-HOS-VE 1 0.01 BJSERVCO-EMP-VE 1 0.01 AGROFLORA-EMP-VE 1 0.01 IUTA-UNI-VE 1 0.01 HCHIQUINQUIRA-HOS-VE 1 0.01 HCMATURIN-HOS-VE 1 0.01 IPOSTEL-GOB-VE 1 0.01 HCCRNMLEONI-HOS-VE 1 0.01 CECLINES-HOS-VE 1 0.01 HJPONDS-HOS-VE 1 0.01 HCVISTA-HOS-VE 1 0.01 HCFCSS-HOS-VE 1 0.01 IUTEJIDO-UNI-VE 1 0.01 LAMIGAL-EMP-VE 1 0.01 HCMDCDDC-HOS-VE 1 0.01 EPSIOLON-EMP-VE 1 0.01 HDARHERN-HOS-VE 1 0.01 FUMETROL-FUN-VE 1 0.01 BENTON-EMP-VE 1 0.01 ARCO-EMP-VE 1 0.01 HCPVALENCIA-HOS-VE 1 0.01 EXXON-PEV-VE 1 0.01 ABBOTT-EMP-VE 1 0.01 UTCA-UNI-VE 1 0.01 AORINOCO-EMP-VE 1 0.01 HCCMLAGUE-HOS-VE 1 0.01 HCATIAS-HOS-VE 1 0.01 HELVIGIA-HOS-VE 1 0.01 HCCPC-HOS-VE 1 0.01 PEREZCA-EMP-VE 1 0.01 BAYER-EMP-VE 1 0.01 DUNCAN-EMP-VE 1 0.01 UNEMC-UNI-VE 1 0.01 GLAXO-EMP-VE 1 0.01 HPLLANO-HOS-VE 1 0.01 PAMERIVEN-PEV-VE 1 0.01

Anexo 5

158

Institución Frec. % HLFLORESTA-HOS-VE 1 0.01 HUYAPAR-HOS-VE 1 0.01 HPGC-HOS-VE 1 0.01 CESMA-EMP-VE 1 0.01 HCCDMA-HOS-VE 1 0.01 HPMARACAIBO-HOS-VE 1 0.01 HCORIENTE-HOS-VE 1 0.01 IUTMARAC-UNI-VE 1 0.01 FUNDACITE-FUN-VE 1 0.01 HPSLEON-HOS-VE 1 0.01 DANAC-FUN-VE 1 0.01 PG-EMP-VE 1 0.01 SVGATRO-FUN-VE 1 0.01 INACOR-EMP-VE 1 0.01 LVALMORCA-EMP-VE 1 0.01 HCVETENB-HOS-VE 1 0.01 STATOIL-PEV-VE 1 0.01

ANEXO 6

Anexo 6

160

Anexo 6

161

Área Científica ISI Título Frecuencia % %Acum.

Agricultural Sciences Arch Latinoamer Nutr 170 41,06 41,06

Agricultural Sciences Cuban J Agr Sci 18 4,35 45,41

Agricultural Sciences J Agr Food Chem 15 3,62 49,03

Agricultural Sciences Food Chem 15 3,62 52,66

Agricultural Sciences J Sci Food Agr 14 3,38 56,04

Agricultural Sciences Starch 11 2,66 58,70

Agricultural Sciences J Nutr 9 2,17 60,87

Agricultural Sciences J Food Eng 8 1,93 62,80

Agricultural Sciences J Food Sci 7 1,69 64,49

Agricultural Sciences Food Hydrocolloid 7 1,69 66,18

Agricultural Sciences J Dairy Sci 6 1,45 67,63

Agricultural Sciences Flavour Frag J 6 1,45 69,08

Agricultural Sciences Geoderma 5 1,21 70,29

Agricultural Sciences Agron J 5 1,21 71,50

Agricultural Sciences Crop Sci 5 1,21 72,71

Agricultural Sciences Food Sci Technol Int 5 1,21 73,91

Agricultural Sciences Grasas Aceites 4 0,97 74,88

Agricultural Sciences Cereal Chem 4 0,97 75,85

Agricultural Sciences Trop Agr 4 0,97 76,81

Agricultural Sciences Food Res Int 4 0,97 77,78

Agricultural Sciences J Aoac Int 4 0,97 78,74

Agricultural Sciences J Agr Univ P R 4 0,97 79,71

Agricultural Sciences Int J Food Microbiol 4 0,97 80,68

Agricultural Sciences J Food Sci Technol-Mysore 4 0,97 81,64

Agricultural Sciences Turrialba 4 0,97 82,61

Agricultural Sciences Ecol Food Nutr 3 0,72 83,33

Agricultural Sciences Agr Forest Meteorol 3 0,72 84,06

Agricultural Sciences Pesquisa Agr Brasil 3 0,72 84,78

Agricultural Sciences J Food Protect 3 0,72 85,51

Agricultural Sciences Nutr Rev 3 0,72 86,23

Agricultural Sciences Proc Nutr Soc-Engl Scot 3 0,72 86,96

Agricultural Sciences Rev Espan Cien Tecnol Aliment 3 0,72 87,68

Agricultural Sciences Lebensm-Wiss Technol-Food Sci 2 0,48 88,16

Agricultural Sciences Int J Food Sci Technol 2 0,48 88,65

Agricultural Sciences J Food Qual 2 0,48 89,13

Agricultural Sciences Nutr Cycl Agroecosyst 2 0,48 89,61

Agricultural Sciences Soil Till Res 2 0,48 90,10

Agricultural Sciences Food Addit Contam 2 0,48 90,58

Agricultural Sciences Lait 2 0,48 91,06

Agricultural Sciences Z Lebensm Unters Forsch a-Foo 2 0,48 91,55

Agricultural Sciences Ital J Food Sci 2 0,48 92,03

Agricultural Sciences Cafe Cacao the 2 0,48 92,51

Agricultural Sciences Oleagineux 2 0,48 93,00

Agricultural Sciences Food Microbiol 2 0,48 93,48

Agricultural Sciences Food Agric Immunol 1 0,24 93,72

Agricultural Sciences J Agr Sci 1 0,24 93,96

Agricultural Sciences J Food Compos Anal 1 0,24 94,20

Agricultural Sciences J Sustainable Agr 1 0,24 94,44

Agricultural Sciences Nahrung 1 0,24 94,69

Agricultural Sciences J Inst Brew 1 0,24 94,93

Agricultural Sciences Agrociencia 1 0,24 95,17

Anexo 6

162


Agricultural Sciences Cereal Food World 1 0,24 95,41

Agricultural Sciences Agrochimica 1 0,24 95,65

Agricultural Sciences Appl Soil Ecol 1 0,24 95,89

Agricultural Sciences Irrig Drain 1 0,24 96,14

Agricultural Sciences Eur Food Res Technol 1 0,24 96,38

Agricultural Sciences J Agron Crop Sci 1 0,24 96,62

Agricultural Sciences J Amer Oil Chem Soc 1 0,24 96,86

Agricultural Sciences Aust J Agr Res 1 0,24 97,10

Agricultural Sciences Agro Food Ind Hi Tech 1 0,24 97,34

Agricultural Sciences Outlook Agr 1 0,24 97,58

Agricultural Sciences Meat Sci 1 0,24 97,83

Agricultural Sciences J Prod Agric 1 0,24 98,07

Agricultural Sciences Crit Rev Food Sci Nutr 1 0,24 98,31

Agricultural Sciences Fert Res 1 0,24 98,55

Agricultural Sciences Amer Potato J 1 0,24 98,79

Agricultural Sciences Int J Food Sci Nutr 1 0,24 99,03

Agricultural Sciences Agroforest Syst 1 0,24 99,28

Agricultural Sciences Agr Water Manage 1 0,24 99,52

Agricultural Sciences Int Sugar J 1 0,24 99,76

Agricultural Sciences Food Sci Technol-Lebensm Wiss 1 0,24 100,00

Biology & Biochemistry Rev Biol Trop 139 14,79 14,79

Biology & Biochemistry Biophys J 87 9,26 24,04

Biology & Biochemistry Faseb J 73 7,77 31,81

Biology & Biochemistry J Physiol-London 26 2,77 34,57

Biology & Biochemistry Biochem Syst Ecol 23 2,45 37,02

Biology & Biochemistry Biochem Biophys Res Commun 20 2,13 39,15

Biology & Biochemistry Proc Biol Soc Wash 17 1,81 40,96

Biology & Biochemistry J Gen Physiol 15 1,60 42,55

Biology & Biochemistry Arch Biochem Biophys 13 1,38 43,94

Biology & Biochemistry J Bone Miner Res 13 1,38 45,32

Biology & Biochemistry Comp Biochem Physiol Pt a 12 1,28 46,60

Biology & Biochemistry J Biol Chem 12 1,28 47,87

Biology & Biochemistry Bioresource Technol 12 1,28 49,15

Biology & Biochemistry Free Radical Biol Med 11 1,17 50,32

Biology & Biochemistry Pflugers Arch-Eur J Physiol 11 1,17 51,49

Biology & Biochemistry Biochim Biophys Acta 11 1,17 52,66

Biology & Biochemistry J Pediatr Endocrinol Metab 10 1,06 53,72

Biology & Biochemistry Amer J Physiol 10 1,06 54,79

Biology & Biochemistry Parasite 9 0,96 55,74

Biology & Biochemistry Acta Biotheor 9 0,96 56,70

Biology & Biochemistry Comp Biochem Physiol Pt B 9 0,96 57,66

Biology & Biochemistry Life Sci 9 0,96 58,62

Biology & Biochemistry J Trace Elem Med Biol 9 0,96 59,57

Biology & Biochemistry Clin Res 9 0,96 60,53

Biology & Biochemistry Rev Inst Med Trop Sao Paulo 9 0,96 61,49

Biology & Biochemistry Biochem J 8 0,85 62,34

Biology & Biochemistry Amer J Phys Anthropol 8 0,85 63,19

Biology & Biochemistry J Trace Elem Electr Hlth Dis 8 0,85 64,04

Biology & Biochemistry J Inorg Biochem 7 0,74 64,79

Biology & Biochemistry J Natur Hist 7 0,74 65,53

Biology & Biochemistry Folia Parasitol 7 0,74 66,28

Biology & Biochemistry Bba-Biomembranes 7 0,74 67,02

Biology & Biochemistry J Nutr Biochem 6 0,64 67,66

Anexo 6

163


Biology & Biochemistry World J Microbiol Biotechnol 6 0,64 68,30

Biology & Biochemistry Proc Roy Soc London Ser B 6 0,64 68,94

Biology & Biochemistry Nat Biotechnol 6 0,64 69,57

Biology & Biochemistry J Photochem Photobiol B-Biol 6 0,64 70,21

Biology & Biochemistry Appl Biochem Biotech 6 0,64 70,85

Biology & Biochemistry J Exp Biol 6 0,64 71,49

Biology & Biochemistry Febs Lett 6 0,64 72,13

Biology & Biochemistry Symbiosis 6 0,64 72,77

Biology & Biochemistry Scanning Microscopy 6 0,64 73,40

Biology & Biochemistry Caryologia 5 0,53 73,94

Biology & Biochemistry Biochemistry-Usa 5 0,53 74,47

Biology & Biochemistry Biol Res 5 0,53 75,00

Biology & Biochemistry Syst Parasitol 5 0,53 75,53

Biology & Biochemistry Trace Elem Electrolytes 5 0,53 76,06

Biology & Biochemistry Photochem Photobiol 5 0,53 76,60

Biology & Biochemistry Metabolism 5 0,53 77,13

Biology & Biochemistry Acta Parasitol 4 0,43 77,55

Biology & Biochemistry Nucl Acid Res 4 0,43 77,98

Biology & Biochemistry J Protein Chem 4 0,43 78,40

Biology & Biochemistry Hormone Res 4 0,43 78,83

Biology & Biochemistry Nutr Res 4 0,43 79,26

Biology & Biochemistry Ann Appl Biol 4 0,43 79,68

Biology & Biochemistry Eur J Biochem 4 0,43 80,11

Biology & Biochemistry Enzyme Microb Technol 4 0,43 80,53

Biology & Biochemistry Anat Rec 4 0,43 80,96

Biology & Biochemistry J Lipid Res 4 0,43 81,38

Biology & Biochemistry Trop Med Parasitol 4 0,43 81,81

Biology & Biochemistry Jpn J Physiol 3 0,32 82,13

Biology & Biochemistry Electron J Biotechnol 3 0,32 82,45

Biology & Biochemistry Anat Rec Part a 3 0,32 82,77

Biology & Biochemistry Amino Acids 3 0,32 83,09

Biology & Biochemistry Mol Biotechnol 3 0,32 83,40

Biology & Biochemistry Ann Nutr Metab 3 0,32 83,72

Biology & Biochemistry Bba-Protein Struct Mol Enzym 3 0,32 84,04

Biology & Biochemistry Arch Physiol Biochem 3 0,32 84,36

Biology & Biochemistry Nat Prod Lett 3 0,32 84,68

Biology & Biochemistry Process Biochem 3 0,32 85,00

Biology & Biochemistry Comp Biochem Physiol Pt C 3 0,32 85,32

Biology & Biochemistry J Struct Biol 3 0,32 85,64

Biology & Biochemistry Gen Comp Endocrinol 3 0,32 85,96

Biology & Biochemistry Biochem Soc Trans 3 0,32 86,28

Biology & Biochemistry Arterioscler Thromb 3 0,32 86,60

Biology & Biochemistry Biol Tr Elem Res 3 0,32 86,91

Biology & Biochemistry Int J Biochem Cell Biol 2 0,21 87,13

Biology & Biochemistry Phil Trans Roy Soc London B 2 0,21 87,34

Biology & Biochemistry Physiol Meas 2 0,21 87,55

Biology & Biochemistry J Pineal Res 2 0,21 87,77

Biology & Biochemistry Adv Physiol Educ 2 0,21 87,98

Biology & Biochemistry Mol Biol Evol 2 0,21 88,19

Biology & Biochemistry Riv Biol-Biol Forum 2 0,21 88,40

Biology & Biochemistry J Comp Physiol a 2 0,21 88,62

Biology & Biochemistry Obes Res 2 0,21 88,83

Biology & Biochemistry J Appl Physiol 2 0,21 89,04

Anexo 6

164


Biology & Biochemistry J Nat Toxins 2 0,21 89,26

Biology & Biochemistry Eur Biophys J Biophys Lett 2 0,21 89,47

Biology & Biochemistry J Microsc-Oxford 2 0,21 89,68

Biology & Biochemistry C R Acad Sci Ser Iii-Vie 2 0,21 89,89

Biology & Biochemistry Physiol Res 2 0,21 90,11

Biology & Biochemistry Nutrition 2 0,21 90,32

Biology & Biochemistry Lipids 2 0,21 90,53

Biology & Biochemistry Regul Peptides 2 0,21 90,74

Biology & Biochemistry Bba-Gen Subjects 2 0,21 90,96

Biology & Biochemistry Acta Biol Hung 2 0,21 91,17

Biology & Biochemistry J Physiol Biochem 2 0,21 91,38

Biology & Biochemistry Tox Subst Mech 2 0,21 91,60

Biology & Biochemistry Bba-Rev Biomembranes 2 0,21 91,81

Biology & Biochemistry Calcified Tissue Int 2 0,21 92,02

Biology & Biochemistry Origins Life Evol Biosphere 2 0,21 92,23

Biology & Biochemistry Biotechnol Lett 2 0,21 92,45

Biology & Biochemistry Rev Espan Fisiol 2 0,21 92,66

Biology & Biochemistry J Biol Phys 2 0,21 92,87

Biology & Biochemistry J Pediat Endocrinol 2 0,21 93,09

Biology & Biochemistry Experientia 2 0,21 93,30

Biology & Biochemistry J Magn Resonance 2 0,21 93,51

Biology & Biochemistry J Mol Evol 1 0,11 93,62

Biology & Biochemistry Bioscience 1 0,11 93,72

Biology & Biochemistry Nat Prod Res 1 0,11 93,83

Biology & Biochemistry J Endocrinol 1 0,11 93,94

Biology & Biochemistry J Biochem Mol Biol 1 0,11 94,04

Biology & Biochemistry J Agric Biol Environ Stat 1 0,11 94,15

Biology & Biochemistry Biomacromolecules 1 0,11 94,26

Biology & Biochemistry Chem Phys Lipids 1 0,11 94,36

Biology & Biochemistry Anal Biochem 1 0,11 94,47

Biology & Biochemistry Glycobiology 1 0,11 94,57

Biology & Biochemistry Org Divers Evol 1 0,11 94,68

Biology & Biochemistry Curr Protein Pept Sci 1 0,11 94,79

Biology & Biochemistry J Pept Res 1 0,11 94,89

Biology & Biochemistry Evolution 1 0,11 95,00

Biology & Biochemistry C R Biol 1 0,11 95,11

Biology & Biochemistry Bull Am Mus Nat Hist 1 0,11 95,21

Biology & Biochemistry Methods 1 0,11 95,32

Biology & Biochemistry Biofutur 1 0,11 95,43

Biology & Biochemistry Acta Protozool 1 0,11 95,53

Biology & Biochemistry Biochimie 1 0,11 95,64

Biology & Biochemistry Biol Signals Recept 1 0,11 95,74

Biology & Biochemistry Meth Enzymology 1 0,11 95,85

Biology & Biochemistry Int J Obesity 1 0,11 95,96

Biology & Biochemistry Mol Phylogenet Evol 1 0,11 96,06

Biology & Biochemistry Acta Physiol Scand 1 0,11 96,17

Biology & Biochemistry Biol Chem 1 0,11 96,28

Biology & Biochemistry Phys Medica 1 0,11 96,38

Biology & Biochemistry Nitric Oxide-Biol Chem 1 0,11 96,49

Biology & Biochemistry Biotechnol Dev Monitor 1 0,11 96,60

Biology & Biochemistry Curr Top Membr 1 0,11 96,70

Biology & Biochemistry Mol Cell Endocrinol 1 0,11 96,81

Biology & Biochemistry Protein Eng 1 0,11 96,91

Anexo 6

165


Biology & Biochemistry Cell Mol Life Sci 1 0,11 97,02

Biology & Biochemistry Biotechniques 1 0,11 97,13

Biology & Biochemistry Biochem Mol Biol Int 1 0,11 97,23

Biology & Biochemistry Mater Organ 1 0,11 97,34

Biology & Biochemistry J Capillary Electrophoresis 1 0,11 97,45

Biology & Biochemistry Bio-Technology 1 0,11 97,55

Biology & Biochemistry Protein-Struct Funct Genet 1 0,11 97,66

Biology & Biochemistry Exp Physiol 1 0,11 97,77

Biology & Biochemistry Endocrine 1 0,11 97,87

Biology & Biochemistry Amer J Physiol-Renal Fl Elect 1 0,11 97,98

Biology & Biochemistry Arch Protistenkd 1 0,11 98,09

Biology & Biochemistry Ann Parasitol Hum Comp 1 0,11 98,19

Biology & Biochemistry Membrane Biochem 1 0,11 98,30

Biology & Biochemistry Res Commun Substance Abuse 1 0,11 98,40

Biology & Biochemistry Biochem Int 1 0,11 98,51

Biology & Biochemistry Trop Geogr Med 1 0,11 98,62

Biology & Biochemistry J Bioenerg Biomembrane 1 0,11 98,72

Biology & Biochemistry Biomed Biochim Acta 1 0,11 98,83

Biology & Biochemistry Virchows Arch a Path Anat His 1 0,11 98,94

Biology & Biochemistry J Biochem Biophys Meth 1 0,11 99,04

Biology & Biochemistry Cryobiology 1 0,11 99,15

Biology & Biochemistry Endocrinology 1 0,11 99,26

Biology & Biochemistry Int J Biochem 1 0,11 99,36

Biology & Biochemistry Acta Physl Pharm Lat 1 0,11 99,47

Biology & Biochemistry Clin Physiol Biochem 1 0,11 99,57

Biology & Biochemistry J Endocrinol Invest 1 0,11 99,68

Biology & Biochemistry Proc Acad Natur Sci Phila 1 0,11 99,79

Biology & Biochemistry Arteriosclerosis-J Vasc Biol 1 0,11 99,89

Biology & Biochemistry Biochem Med Metab Biol 1 0,11 100,00

Clinical Medicine J Dent Res 219 9,22 9,22

Clinical Medicine Mem Inst Oswaldo Cruz 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

Anexo 6

166


Clinical Medicine Ann Trop Med Parasitol 23 0,97 45,24

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

Anexo 6

167


Clinical Medicine Pediat Surg Int 7 0,29 70,13

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

Anexo 6

168


Clinical Medicine Endoscopy 4 0,17 81,17

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

Anexo 6

169


Clinical Medicine Medicine 2 0,08 87,36

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

Anexo 6

170


Clinical Medicine Platelets 1 0,04 91,66

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

Anexo 6

171


Clinical Medicine Nutr Metab Cardiovasc Dis 1 0,04 93,89

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

Anexo 6

172


Clinical Medicine J Intensive Care Med 1 0,04 96,12

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

Anexo 6

173


Clinical Medicine Histopathology 1 0,04 98,36

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 28,19 28,19

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

Anexo 6

174


Computer Science Simul Model Pract Theory 2 1,34 60,40

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 Abstr Pap Amer Chem Soc 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

Anexo 6

175


Chemistry J Chem Phys 35 1,72 23,01

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

Anexo 6

176


Chemistry Polym Int 9 0,44 71,04

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

Anexo 6

177


Chemistry Eur J Med Chem 4 0,20 87,22

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 Chem 3 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

Anexo 6

178


Chemistry Chem Eng Res Des 2 0,10 95,13

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

Anexo 6

179


Chemistry Actual Chimique 1 0,05 98,62

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 25,00 25,00

Economics & Business Omega-Int J Manage Sci 1 25,00 50,00

Economics & Business J Oper Res Soc 1 25,00 75,00

Economics & Business Energy J 1 25,00 100,00

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

Anexo 6

180


Engineering Surf Eng 8 0,98 43,80

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

Anexo 6

181


Engineering Bit 3 0,37 75,21

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

Anexo 6

182


Engineering Ieee Trans Veh Technol 1 0,12 88,47

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

Anexo 6

183


Engineering Infor 1 0,12 94,97

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

Anexo 6

184


Environment/Ecology Water Air Soil Pollut 10 2,39 44,15

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

Anexo 6

185


Environment/Ecology Chem Biodivers 1 0,24 92,12

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 21,89 21,89

Geosciences Vis Tecnol 54 11,37 33,26

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

Anexo 6

186


Geosciences Aapg Bull 5 1,05 68,63

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

Anexo 6

187


Geosciences Meteorol Appl 1 0,21 93,68

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 15,34 15,34

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

Anexo 6

188


Immunology Cell Immunol 2 1,06 87,83

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 11,82 11,82

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

Anexo 6

189


Materials Science J Sol-Gel Sci Technol 3 0,74 83,25

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

Anexo 6

190


Mathematics Acta Math Hung 16 2,94 24,95

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

Anexo 6

191


Mathematics Methodol Comput Appl Probab 2 0,37 78,35

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

Anexo 6

192


Mathematics Geom Dedic 1 0,18 93,03

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

Anexo 6

193


Microbiology J Med Vet Mycol 10 2,84 66,48

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 & Genetics Amer J Hum Genet 45 18,22 18,22

Molecular Biology & Genetics J Mol Biol 18 7,29 25,51

Molecular Biology & Genetics J Theor Biol 14 5,67 31,17

Molecular Biology & Genetics J Membrane Biol 9 3,64 34,82

Molecular Biology & Genetics Mol Biol Cell 8 3,24 38,06

Molecular Biology & Genetics Cell Calcium 8 3,24 41,30

Molecular Biology & Genetics Cell Mol Biol 6 2,43 43,72

Molecular Biology & Genetics Biocell 6 2,43 46,15

Molecular Biology & Genetics Histol Histopathol 6 2,43 48,58

Molecular Biology & Genetics J Muscle Res Cell Motil 5 2,02 50,61

Anexo 6

194


Molecular Biology & Genetics Dna Cell Biol 5 2,02 52,63

Molecular Biology & Genetics Cell Biol Int 5 2,02 54,66

Molecular Biology & Genetics Nat Genet 5 2,02 56,68

Molecular Biology & Genetics J Cell Biochem 5 2,02 58,70

Molecular Biology & Genetics Hum Genet 5 2,02 60,73

Molecular Biology & Genetics Genet Mol Biol 4 1,62 62,35

Molecular Biology & Genetics Amer J Physiol-Cell Physiol 4 1,62 63,97

Molecular Biology & Genetics Cytogenet Genome Res 4 1,62 65,59

Molecular Biology & Genetics Amer J Med Genet 4 1,62 67,21

Molecular Biology & Genetics Gene 4 1,62 68,83

Molecular Biology & Genetics J Hered 4 1,62 70,45

Molecular Biology & Genetics Cytogenet Cell Genet 4 1,62 72,06

Molecular Biology & Genetics Eur J Cell Biol 4 1,62 73,68

Molecular Biology & Genetics Hum Hered 4 1,62 75,30

Molecular Biology & Genetics Genome 4 1,62 76,92

Molecular Biology & Genetics Mol Genet Metab 3 1,21 78,14

Molecular Biology & Genetics Bio Cell 3 1,21 79,35

Molecular Biology & Genetics Heredity 3 1,21 80,57

Molecular Biology & Genetics Ann Hum Genet 2 0,81 81,38

Molecular Biology & Genetics Ann Genet Paris 2 0,81 82,19

Molecular Biology & Genetics Prog Biophys Mol Biol 2 0,81 83,00

Molecular Biology & Genetics Hum Mol Genet 2 0,81 83,81

Molecular Biology & Genetics Cell Growth Differ 2 0,81 84,62

Molecular Biology & Genetics Mol Biol Rep 2 0,81 85,43

Molecular Biology & Genetics Anat Embryol 2 0,81 86,23

Molecular Biology & Genetics Mutat Res 2 0,81 87,04

Molecular Biology & Genetics Int J Mol Sci 1 0,40 87,45

Molecular Biology & Genetics Biologicals 1 0,40 87,85

Molecular Biology & Genetics Cells Tissues Organs 1 0,40 88,26

Molecular Biology & Genetics Cell 1 0,40 88,66

Molecular Biology & Genetics Embo Rep 1 0,40 89,07

Molecular Biology & Genetics Am J Med Genet Part a 1 0,40 89,47

Molecular Biology & Genetics Develop Biol 1 0,40 89,88

Molecular Biology & Genetics Cytokine 1 0,40 90,28

Molecular Biology & Genetics Develop Dynam 1 0,40 90,69

Molecular Biology & Genetics Mech Develop 1 0,40 91,09

Molecular Biology & Genetics Mol Reprod Dev 1 0,40 91,50

Molecular Biology & Genetics Genetica 1 0,40 91,90

Molecular Biology & Genetics Cytobios 1 0,40 92,31

Molecular Biology & Genetics Embo J 1 0,40 92,71

Molecular Biology & Genetics Virus Genes 1 0,40 93,12

Molecular Biology & Genetics J Cell Sci 1 0,40 93,52

Molecular Biology & Genetics Cell Death Differentiation 1 0,40 93,93

Molecular Biology & Genetics Genome Res 1 0,40 94,33

Molecular Biology & Genetics Mol Cell Biol 1 0,40 94,74

Molecular Biology & Genetics J Hum Genet 1 0,40 95,14

Molecular Biology & Genetics Cell Adhes Commun 1 0,40 95,55

Molecular Biology & Genetics Mech Age Dev 1 0,40 95,95

Molecular Biology & Genetics Exp Clin Immunogenet 1 0,40 96,36

Molecular Biology & Genetics Hum Mutat 1 0,40 96,76

Molecular Biology & Genetics Genet Epidemiol 1 0,40 97,17

Molecular Biology & Genetics Gene Geography 1 0,40 97,57

Molecular Biology & Genetics Mol Cell Differ 1 0,40 97,98

Anexo 6

195


Molecular Biology & Genetics Rev Brasil Genetica 1 0,40 98,38

Molecular Biology & Genetics Hereditas 1 0,40 98,79

Molecular Biology & Genetics J Histochem Cytochem 1 0,40 99,19

Molecular Biology & Genetics Mol Gen Genet 1 0,40 99,60

Molecular Biology & Genetics Histochemistry 1 0,40 100,00

Multidisciplinary Ann N Y Acad Sci 27 33,75 33,75

Multidisciplinary Nature 18 22,50 56,25

Multidisciplinary Proc Nat Acad Sci Usa 12 15,00 71,25

Multidisciplinary Science 10 12,50 83,75

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 11,76 11,76

Neuroscience & Behavior Pharmacol Biochem Behav 24 7,06 18,82

Neuroscience & Behavior J Neurochem 22 6,47 25,29

Neuroscience & Behavior Neurochem Res 20 5,88 31,18

Neuroscience & Behavior Neurosci Lett 16 4,71 35,88

Neuroscience & Behavior Prog Neuro-Psych Biol Psych 12 3,53 39,41

Neuroscience & Behavior Brain Res Bull 12 3,53 42,94

Neuroscience & Behavior J Neurosci Res 11 3,24 46,18

Neuroscience & Behavior Pain 9 2,65 48,82

Neuroscience & Behavior Pharmacopsychiatry 9 2,65 51,47

Neuroscience & Behavior Physiol Behav 9 2,65 54,12

Neuroscience & Behavior Develop Neurosci 7 2,06 56,18

Neuroscience & Behavior Cell Mol Neurobiol 7 2,06 58,24

Neuroscience & Behavior Neurochem Int 7 2,06 60,29

Neuroscience & Behavior Eur J Neurosci 6 1,76 62,06

Neuroscience & Behavior Neuroscience 6 1,76 63,82

Neuroscience & Behavior Int J Dev Neurosci 6 1,76 65,59

Neuroscience & Behavior J Neuropathol Exp Neurol 5 1,47 67,06

Neuroscience & Behavior Neurologia 4 1,18 68,24

Neuroscience & Behavior Neurobiol Aging 4 1,18 69,41

Neuroscience & Behavior Develop Brain Res 4 1,18 70,59

Neuroscience & Behavior Nutr Neurosci 4 1,18 71,76

Neuroscience & Behavior Glia 4 1,18 72,94

Neuroscience & Behavior Psychopharmacology 4 1,18 74,12

Neuroscience & Behavior J Neural Transm-Gen Sect 4 1,18 75,29

Neuroscience & Behavior Cephalalgia 3 0,88 76,18

Neuroscience & Behavior Mol Cell Neurosci 3 0,88 77,06

Neuroscience & Behavior Ann Neurol 3 0,88 77,94

Neuroscience & Behavior Behav Brain Sci 3 0,88 78,82

Neuroscience & Behavior Biol Psychiat 3 0,88 79,71

Neuroscience & Behavior Neuropharmacology 3 0,88 80,59

Neuroscience & Behavior J Neurosci Meth 3 0,88 81,47

Neuroscience & Behavior J Neurocytol 3 0,88 82,35

Neuroscience & Behavior J Neuroimmunol 2 0,59 82,94

Neuroscience & Behavior Alcohol 2 0,59 83,53

Neuroscience & Behavior Psychoneuroendocrinology 2 0,59 84,12

Anexo 6

196


Neuroscience & Behavior Prog Neurobiol 2 0,59 84,71

Neuroscience & Behavior Neurosci Res Commun 2 0,59 85,29

Neuroscience & Behavior Neuron 2 0,59 85,88

Neuroscience & Behavior Neural Process Lett 2 0,59 86,47

Neuroscience & Behavior Brain Pathol 2 0,59 87,06

Neuroscience & Behavior Appetite 2 0,59 87,65

Neuroscience & Behavior Drug Alcohol Dependence 2 0,59 88,24

Neuroscience & Behavior Clin Neuropharmacol 2 0,59 88,82

Neuroscience & Behavior Eur Neuropsychopharmacol 1 0,29 89,12

Neuroscience & Behavior Brain Res Rev 1 0,29 89,41

Neuroscience & Behavior Mol Brain Res 1 0,29 89,71

Neuroscience & Behavior Neuropeptides 1 0,29 90,00

Neuroscience & Behavior Neuroimmunomodulation 1 0,29 90,29

Neuroscience & Behavior Neurology 1 0,29 90,59

Neuroscience & Behavior Brain Behav Evol 1 0,29 90,88

Neuroscience & Behavior Eur J Pain 1 0,29 91,18

Neuroscience & Behavior Cerebrovasc Dis 1 0,29 91,47

Neuroscience & Behavior Exp Neurol 1 0,29 91,76

Neuroscience & Behavior Behav Neurosci 1 0,29 92,06

Neuroscience & Behavior Restor Neurol Neurosci 1 0,29 92,35

Neuroscience & Behavior Neurobiol Disease 1 0,29 92,65

Neuroscience & Behavior J Neurophysiol 1 0,29 92,94

Neuroscience & Behavior Somatosens Motor Res 1 0,29 93,24

Neuroscience & Behavior Mult Scler 1 0,29 93,53

Neuroscience & Behavior Arq Neuro-Psiquiat 1 0,29 93,82

Neuroscience & Behavior Neuroepidemiology 1 0,29 94,12

Neuroscience & Behavior Brain Lang 1 0,29 94,41

Neuroscience & Behavior Nat Neurosci 1 0,29 94,71

Neuroscience & Behavior J Neuroendocrinol 1 0,29 95,00

Neuroscience & Behavior Neuroendocrinology 1 0,29 95,29

Neuroscience & Behavior Mol Psychiatr 1 0,29 95,59

Neuroscience & Behavior J Child Neurol 1 0,29 95,88

Neuroscience & Behavior J Neurol 1 0,29 96,18

Neuroscience & Behavior Brain Behav Immun 1 0,29 96,47

Neuroscience & Behavior J Neural Transm 1 0,29 96,76

Neuroscience & Behavior Neurosci Biobehav Rev 1 0,29 97,06

Neuroscience & Behavior Brain Res Protoc 1 0,29 97,35

Neuroscience & Behavior J Neurosci 1 0,29 97,65

Neuroscience & Behavior Mol Chem Neuropathol 1 0,29 97,94

Neuroscience & Behavior Brain Cognition 1 0,29 98,24

Neuroscience & Behavior Neurol Res 1 0,29 98,53

Neuroscience & Behavior Develop Med Child Neurol 1 0,29 98,82

Neuroscience & Behavior Acta Neuropathol 1 0,29 99,12

Neuroscience & Behavior Neuropsychobiology 1 0,29 99,41

Neuroscience & Behavior Zh Vyss Nerv Deyat Pavl 1 0,29 99,71

Neuroscience & Behavior Res Commun Psychol Psychiat B 1 0,29 100,00

Pharmacology & Toxicology Toxicon 29 12,08 12,08

Pharmacology & Toxicology Naunyn-Schmied Arch Pharmacol 25 10,42 22,50

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

Anexo 6

197


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 Phys Status Solidi B-Basic Re 54 3,94 20,23

Physics Phys Rev D 48 3,51 23,74

Anexo 6

198


Physics Physica B 43 3,14 26,88

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

Anexo 6

199


Physics Ieee Trans Magn 5 0,37 88,82

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

Anexo 6

200


Physics Found Phys Lett 1 0,07 97,95

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

Plant & Animal Science Rev Cient-Fac Cienc Vet 525 26,73 26,73

Plant & Animal Science Interciencia 375 19,09 45,82

Plant & Animal Science Hydrobiologia 29 1,48 47,30

Plant & Animal Science J Amer Mosquito Contr Assn 25 1,27 48,57

Plant & Animal Science J Med Entomol 23 1,17 49,75

Plant & Animal Science Phytochemistry 20 1,02 50,76

Plant & Animal Science Phyton-Int J Exp Bot Arg 20 1,02 51,78

Plant & Animal Science Photosynthetica 18 0,92 52,70

Plant & Animal Science J Mammal 16 0,81 53,51

Plant & Animal Science Copeia 15 0,76 54,28

Plant & Animal Science Aquaculture 15 0,76 55,04

Plant & Animal Science Fla Entomol 15 0,76 55,80

Plant & Animal Science Mycotaxon 15 0,76 56,57

Plant & Animal Science J Herpetol 14 0,71 57,28

Plant & Animal Science Vet Human Toxicol 14 0,71 57,99

Plant & Animal Science Mycopathologia 14 0,71 58,71

Plant & Animal Science J Crustacean Biol 13 0,66 59,37

Plant & Animal Science Theriogenology 13 0,66 60,03

Plant & Animal Science Anim Feed Sci Tech 13 0,66 60,69

Plant & Animal Science Novon 12 0,61 61,30

Plant & Animal Science J Nat Prod 12 0,61 61,91

Plant & Animal Science J Exp Bot 12 0,61 62,53

Plant & Animal Science Mammalia 12 0,61 63,14

Plant & Animal Science Mar Biol 11 0,56 63,70

Anexo 6

201


Plant & Animal Science Med Vet Entomol 11 0,56 64,26

Plant & Animal Science Stud Neotrop Fauna Environ 11 0,56 64,82

Plant & Animal Science Ann Mo Bot Gard 11 0,56 65,38

Plant & Animal Science Scientia Marina 10 0,51 65,89

Plant & Animal Science Plant Dis 10 0,51 66,40

Plant & Animal Science J Anim Breed Genet 10 0,51 66,90

Plant & Animal Science Vet Parasitol 10 0,51 67,41

Plant & Animal Science Trees-Struct Funct 10 0,51 67,92

Plant & Animal Science Crustaceana 10 0,51 68,43

Plant & Animal Science J Exp Mar Biol Ecol 10 0,51 68,94

Plant & Animal Science Bull Mar Sci 10 0,51 69,45

Plant & Animal Science Cienc Mar 9 0,46 69,91

Plant & Animal Science J Plant Nutr 9 0,46 70,37

Plant & Animal Science Poultry Sci 8 0,41 70,77

Plant & Animal Science J Shellfish Res 8 0,41 71,18

Plant & Animal Science Can J Bot 8 0,41 71,59

Plant & Animal Science J Fish Biol 8 0,41 72,00

Plant & Animal Science Veliger 8 0,41 72,40

Plant & Animal Science Z Saugetierkd-Int J Mamm Biol 8 0,41 72,81

Plant & Animal Science Estuar Coast Shelf Sci 7 0,36 73,17

Plant & Animal Science Plant Sci 7 0,36 73,52

Plant & Animal Science Condor 7 0,36 73,88

Plant & Animal Science Herpetologica 7 0,36 74,24

Plant & Animal Science Amer J Vet Res 7 0,36 74,59

Plant & Animal Science Arch Hydrobiol 7 0,36 74,95

Plant & Animal Science Mar Pollut Bull 6 0,31 75,25

Plant & Animal Science Auk 6 0,31 75,56

Plant & Animal Science Brittonia 6 0,31 75,87

Plant & Animal Science Plant Physiol 6 0,31 76,17

Plant & Animal Science Mycologia 5 0,25 76,43

Plant & Animal Science In Vitro Cell Dev Biol-Plant 5 0,25 76,68

Plant & Animal Science Plant Syst Evol 5 0,25 76,93

Plant & Animal Science Pl Mol Biol Rep 5 0,25 77,19

Plant & Animal Science Sociobiology 5 0,25 77,44

Plant & Animal Science J Essent Oil Res 5 0,25 77,70

Plant & Animal Science Ann Bot 5 0,25 77,95

Plant & Animal Science Amer J Bot 5 0,25 78,21

Plant & Animal Science Limnol Oceanogr 5 0,25 78,46

Plant & Animal Science New Phytol 5 0,25 78,72

Plant & Animal Science J Plant Physiol 5 0,25 78,97

Plant & Animal Science J Phytopathol 5 0,25 79,23

Plant & Animal Science Biol Plant 5 0,25 79,48

Plant & Animal Science Coleopts Bull 5 0,25 79,74

Plant & Animal Science Mycol Res 5 0,25 79,99

Plant & Animal Science Insectes Soc 5 0,25 80,24

Plant & Animal Science Small Ruminant Res 5 0,25 80,50

Plant & Animal Science Environ Biol Fish 5 0,25 80,75

Plant & Animal Science Maydica 5 0,25 81,01

Plant & Animal Science Int Rev Gesamten Hydrobiol 5 0,25 81,26

Plant & Animal Science Plant Food Hum Nutr 4 0,20 81,47

Plant & Animal Science Fish Res 4 0,20 81,67

Plant & Animal Science Pharm Biol 4 0,20 81,87

Plant & Animal Science Apidologie 4 0,20 82,08

Anexo 6

202


Plant & Animal Science Bot J Linn Soc 4 0,20 82,28

Plant & Animal Science Russ J Nematol 4 0,20 82,48

Plant & Animal Science Fish Bull 4 0,20 82,69

Plant & Animal Science J Zool 4 0,20 82,89

Plant & Animal Science Aquacult Int 4 0,20 83,10

Plant & Animal Science J Anim Sci 4 0,20 83,30

Plant & Animal Science Odonatologica 4 0,20 83,50

Plant & Animal Science Anim Behav 4 0,20 83,71

Plant & Animal Science Mar Freshwater Res 4 0,20 83,91

Plant & Animal Science Anim Reprod Sci 4 0,20 84,11

Plant & Animal Science Plant Cell Environ 4 0,20 84,32

Plant & Animal Science Flora 4 0,20 84,52

Plant & Animal Science Tree Physiol 4 0,20 84,73

Plant & Animal Science J Mollus Stud 4 0,20 84,93

Plant & Animal Science Nematropica 4 0,20 85,13

Plant & Animal Science Iawa J 4 0,20 85,34

Plant & Animal Science J Comp Physiol B 4 0,20 85,54

Plant & Animal Science J Wildlife Dis 4 0,20 85,74

Plant & Animal Science Physiol Plant 4 0,20 85,95

Plant & Animal Science Deep-Sea Res Pt I-Oceanog Res 3 0,15 86,10

Plant & Animal Science Bull Eur Assoc Fish Pathol 3 0,15 86,25

Plant & Animal Science New Forest 3 0,15 86,41

Plant & Animal Science Cont Shelf Res 3 0,15 86,56

Plant & Animal Science J Anim Feed Sci 3 0,15 86,71

Plant & Animal Science Amer Bee J 3 0,15 86,86

Plant & Animal Science J Field Ornithol 3 0,15 87,02

Plant & Animal Science Arch Med Vet 3 0,15 87,17

Plant & Animal Science Brit Poultry Sci 3 0,15 87,32

Plant & Animal Science Aquac Res 3 0,15 87,47

Plant & Animal Science Vet Microbiol 3 0,15 87,63

Plant & Animal Science J Vet Diagn Invest 3 0,15 87,78

Plant & Animal Science J Appl Entomol 3 0,15 87,93

Plant & Animal Science Environ Entomol 3 0,15 88,09

Plant & Animal Science Amer Malacol Bull 3 0,15 88,24

Plant & Animal Science Exp Appl Acarol 3 0,15 88,39

Plant & Animal Science J Insect Physiol 3 0,15 88,54

Plant & Animal Science Can J Zool 3 0,15 88,70

Plant & Animal Science Ann Entomol Soc Amer 3 0,15 88,85

Plant & Animal Science Phytochem Analysis 3 0,15 89,00

Plant & Animal Science Rev Palaeobot Palynol 3 0,15 89,15

Plant & Animal Science Int J Plant Sci 3 0,15 89,31

Plant & Animal Science Behav Process 3 0,15 89,46

Plant & Animal Science Entomol Scand 3 0,15 89,61

Plant & Animal Science Bryologist 3 0,15 89,77

Plant & Animal Science Bot Acta 3 0,15 89,92

Plant & Animal Science Physiol Zool 3 0,15 90,07

Plant & Animal Science J Plant Pathol 2 0,10 90,17

Plant & Animal Science Mamm Biol 2 0,10 90,27

Plant & Animal Science Freshwater Biol 2 0,10 90,38

Plant & Animal Science Reprod Domest Anim 2 0,10 90,48

Plant & Animal Science Vet Rec 2 0,10 90,58

Plant & Animal Science Econ Bot 2 0,10 90,68

Plant & Animal Science Taxon 2 0,10 90,78

Anexo 6

203


Plant & Animal Science Bee World 2 0,10 90,89

Plant & Animal Science Plant Physiol Biochem 2 0,10 90,99

Plant & Animal Science Acta Chiropt 2 0,10 91,09

Plant & Animal Science Nautilus 2 0,10 91,19

Plant & Animal Science Mar Freshw Behav Physiol 2 0,10 91,29

Plant & Animal Science Anim Sci 2 0,10 91,40

Plant & Animal Science J Invertebr Pathol 2 0,10 91,50

Plant & Animal Science Euphytica 2 0,10 91,60

Plant & Animal Science Aquat Insect 2 0,10 91,70

Plant & Animal Science Acta Theriol 2 0,10 91,80

Plant & Animal Science J Zoo Wildlife Med 2 0,10 91,90

Plant & Animal Science Primates 2 0,10 92,01

Plant & Animal Science Can Entomol 2 0,10 92,11

Plant & Animal Science Aquat Living Resour 2 0,10 92,21

Plant & Animal Science Neth J Zool 2 0,10 92,31

Plant & Animal Science Prev Vet Med 2 0,10 92,41

Plant & Animal Science Aust J Plant Physiol 2 0,10 92,52

Plant & Animal Science Sci Hort-Amsterdam 2 0,10 92,62

Plant & Animal Science Folia Primatol 2 0,10 92,72

Plant & Animal Science Can J Fisheries Aquat Sci 2 0,10 92,82

Plant & Animal Science Wilson Bull 2 0,10 92,92

Plant & Animal Science J Zool Syst Evol Res 2 0,10 93,02

Plant & Animal Science Disease Aquat Org 2 0,10 93,13

Plant & Animal Science Photosynth Res 2 0,10 93,23

Plant & Animal Science Plant Cell Tissue Organ Cult 2 0,10 93,33

Plant & Animal Science Ann Sci Natur-Zool Biol Anim 2 0,10 93,43

Plant & Animal Science J Amer Vet Med Assn 2 0,10 93,53

Plant & Animal Science J Apicult Res 2 0,10 93,64

Plant & Animal Science Plant Cell Rep 2 0,10 93,74

Plant & Animal Science Phycologia 2 0,10 93,84

Plant & Animal Science Vet Immunol Immunopathol 2 0,10 93,94

Plant & Animal Science J Therm Biol 2 0,10 94,04

Plant & Animal Science J Veg Sci 2 0,10 94,14

Plant & Animal Science Phycol Res 1 0,05 94,20

Plant & Animal Science Ophelia 1 0,05 94,25

Plant & Animal Science Crit Rev Plant Sci 1 0,05 94,30

Plant & Animal Science Cryptog Algol 1 0,05 94,35

Plant & Animal Science Cryptogam Bryol 1 0,05 94,40

Plant & Animal Science Zool Stud 1 0,05 94,45

Plant & Animal Science Physiol Entomol 1 0,05 94,50

Plant & Animal Science Estuaries 1 0,05 94,55

Plant & Animal Science Theor Appl Genet 1 0,05 94,60

Plant & Animal Science Mar Chem 1 0,05 94,65

Plant & Animal Science Indian Vet J 1 0,05 94,70

Plant & Animal Science J Swine Health Prod 1 0,05 94,76

Plant & Animal Science Annu Rev Entomol 1 0,05 94,81

Plant & Animal Science Acta Vet Brno 1 0,05 94,86

Plant & Animal Science Anim Biol 1 0,05 94,91

Plant & Animal Science Vet Radiol Ultrasound 1 0,05 94,96

Plant & Animal Science J N Amer Benthol Soc 1 0,05 95,01

Plant & Animal Science Bot Mar 1 0,05 95,06

Plant & Animal Science Vet Res Commun 1 0,05 95,11

Plant & Animal Science Integr Comp Biol 1 0,05 95,16

Anexo 6

204


Plant & Animal Science J World Aquacult Soc 1 0,05 95,21

Plant & Animal Science Vet Pathol 1 0,05 95,26

Plant & Animal Science Ethology 1 0,05 95,32

Plant & Animal Science Livest Prod Sci 1 0,05 95,37

Plant & Animal Science Anim Res 1 0,05 95,42

Plant & Animal Science Prod Anim 1 0,05 95,47

Plant & Animal Science Invertebr Reprod Dev 1 0,05 95,52

Plant & Animal Science Coral Reef 1 0,05 95,57

Plant & Animal Science Funct Plant Biol 1 0,05 95,62

Plant & Animal Science J Equine Vet Sci 1 0,05 95,67

Plant & Animal Science Rev Bras Zootecn 1 0,05 95,72

Plant & Animal Science J Phycol 1 0,05 95,77

Plant & Animal Science Trop Anim Health Prod 1 0,05 95,82

Plant & Animal Science Trans Amer Entomol Soc 1 0,05 95,88

Plant & Animal Science Genet Resour Crop Evolution 1 0,05 95,93

Plant & Animal Science Syst Bot 1 0,05 95,98

Plant & Animal Science Grana 1 0,05 96,03

Plant & Animal Science J Hortic Sci Biotechnol 1 0,05 96,08

Plant & Animal Science Proc Entomol Soc Wash 1 0,05 96,13

Plant & Animal Science Reprod Nutr Develop 1 0,05 96,18

Plant & Animal Science Genet Sel Evol 1 0,05 96,23

Plant & Animal Science Appl Anim Behav Sci 1 0,05 96,28

Plant & Animal Science Waterbirds 1 0,05 96,33

Plant & Animal Science Comp Immunol Microbiol Infect 1 0,05 96,38

Plant & Animal Science Cybium 1 0,05 96,44

Plant & Animal Science J Plankton Res 1 0,05 96,49

Plant & Animal Science Environ Exp Bot 1 0,05 96,54

Plant & Animal Science Ices J Mar Sci 1 0,05 96,59

Plant & Animal Science Int J Insect Morphol Embryol 1 0,05 96,64

Plant & Animal Science Nova Hedwigia 1 0,05 96,69

Plant & Animal Science Int Rev Hydrobiol 1 0,05 96,74

Plant & Animal Science Acta Vet Scand 1 0,05 96,79

Plant & Animal Science Malacologia 1 0,05 96,84

Plant & Animal Science Bird Study 1 0,05 96,89

Plant & Animal Science Trends Plant Sci 1 0,05 96,95

Plant & Animal Science Ital J Zoology 1 0,05 97,00

Plant & Animal Science Syst Entomol 1 0,05 97,05

Plant & Animal Science J Appl Phycol 1 0,05 97,10

Plant & Animal Science Aust J Bot 1 0,05 97,15

Plant & Animal Science Acta Zool Acad Sci Hung 1 0,05 97,20

Plant & Animal Science Plant Pathol 1 0,05 97,25

Plant & Animal Science Amphibia-Reptilia 1 0,05 97,30

Plant & Animal Science World Animal Rev 1 0,05 97,35

Plant & Animal Science Arch Geflugelk 1 0,05 97,40

Plant & Animal Science J Marine Syst 1 0,05 97,45

Plant & Animal Science J Fish Diseases 1 0,05 97,51

Plant & Animal Science J Mar Biol Assn Uk 1 0,05 97,56

Plant & Animal Science Aquat Bot 1 0,05 97,61

Plant & Animal Science Cryptog Bryol Lichenol 1 0,05 97,66

Plant & Animal Science Folia Geobot Phytotaxon 1 0,05 97,71

Plant & Animal Science Hortscience 1 0,05 97,76

Plant & Animal Science Holzforschung 1 0,05 97,81

Plant & Animal Science Int J Pharmacogn 1 0,05 97,86

Anexo 6

205


Plant & Animal Science Oceanol Acta 1 0,05 97,91

Plant & Animal Science Protoplasma 1 0,05 97,96

Plant & Animal Science Trop Zool 1 0,05 98,01

Plant & Animal Science Mar Mammal Sci 1 0,05 98,07

Plant & Animal Science Silvae Genet 1 0,05 98,12

Plant & Animal Science Allg Forst Jagdztg 1 0,05 98,17

Plant & Animal Science Trop Grasslands 1 0,05 98,22

Plant & Animal Science Oceanogr Mar Biol 1 0,05 98,27

Plant & Animal Science Lichenologist 1 0,05 98,32

Plant & Animal Science Domest Anim Endocrinol 1 0,05 98,37

Plant & Animal Science Wildlife Res 1 0,05 98,42

Plant & Animal Science J Raptor Res 1 0,05 98,47

Plant & Animal Science Vet Med-Us 1 0,05 98,52

Plant & Animal Science Mycorrhiza 1 0,05 98,57

Plant & Animal Science Forest Prod J 1 0,05 98,63

Plant & Animal Science Res Vet Sci 1 0,05 98,68

Plant & Animal Science Rev Fish Biol Fisheries 1 0,05 98,73

Plant & Animal Science Plant Breed 1 0,05 98,78

Plant & Animal Science World Poultry Sci J 1 0,05 98,83

Plant & Animal Science Ardea 1 0,05 98,88

Plant & Animal Science Nord J Bot 1 0,05 98,93

Plant & Animal Science Rev Suisse Zool 1 0,05 98,98

Plant & Animal Science Aquacult Eng 1 0,05 99,03

Plant & Animal Science Colon Waterbird 1 0,05 99,08

Plant & Animal Science Lab Anim Sci 1 0,05 99,13

Plant & Animal Science Z Zool Syst Evol 1 0,05 99,19

Plant & Animal Science J Comp Pathol 1 0,05 99,24

Plant & Animal Science J Anim Ecol 1 0,05 99,29

Plant & Animal Science Can J Forest Res 1 0,05 99,34

Plant & Animal Science Bull Entomol Res 1 0,05 99,39

Plant & Animal Science Nematologica 1 0,05 99,44

Plant & Animal Science Behav Ecol 1 0,05 99,49

Plant & Animal Science Amer Zool 1 0,05 99,54

Plant & Animal Science Aust J Mar Freshwater Res 1 0,05 99,59

Plant & Animal Science Progr Fish-Cult 1 0,05 99,64

Plant & Animal Science Deut Entomol Z 1 0,05 99,69

Plant & Animal Science Iawa Bull 1 0,05 99,75

Plant & Animal Science J Protozool 1 0,05 99,80

Plant & Animal Science Planta 1 0,05 99,85

Plant & Animal Science Annu Rev Phytopathol 1 0,05 99,90

Plant & Animal Science Bot Gaz 1 0,05 99,95

Plant & Animal Science Ann Zootech 1 0,05 100,00

Psychiatry/Psychology J Affect Disorders 6 19,35 19,35

Psychiatry/Psychology J Exp Anal Behav 5 16,13 35,48

Psychiatry/Psychology Acta Psychiat Scand 3 9,68 45,16

Psychiatry/Psychology Actas Esp Psiquiatria 3 9,68 54,84

Psychiatry/Psychology J Clin Psychiat 3 9,68 64,52

Psychiatry/Psychology Psychother Psychosom 3 9,68 74,19

Psychiatry/Psychology Psychosom Med 2 6,45 80,65

Psychiatry/Psychology J Psychosom Res 2 6,45 87,10

Psychiatry/Psychology Can J Psychiatry 2 6,45 93,55

Psychiatry/Psychology Int J Neuropsychopharmacol 1 3,23 96,77

Psychiatry/Psychology J Genet Psychol 1 3,23 100,00

Anexo 6

206


Social Sciences, general Caribb J Sci 10 32,26 32,26

Social Sciences, general Tsi-Tech Sci Inf 5 16,13 48,39

Social Sciences, general J Amer Geriat Soc 2 6,45 54,84

Social Sciences, general Public Health Nutr 2 6,45 61,29

Social Sciences, general Discrete Dyn Nat Soc 2 6,45 67,74

Social Sciences, general J Biosoc Sci 2 6,45 74,19

Social Sciences, general Inform Management 1 3,23 77,42

Social Sciences, general Int J Health Serv 1 3,23 80,65

Social Sciences, general Transp Res Pt a-Policy Pract 1 3,23 83,87

Social Sciences, general Patient Educ Couns 1 3,23 87,10

Social Sciences, general Soc Stud Sci 1 3,23 90,32

Social Sciences, general Int J Addict 1 3,23 93,55

Social Sciences, general Energ Policy 1 3,23 96,77

Social Sciences, general World Oil 1 3,23 100,00

Space Science Astrophys J 76 29,46 29,46

Space Science Astrophys Space Sci 48 18,60 48,06

Space Science Astron Astrophys 28 10,85 58,91

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

universidad carlos iii de madrid facultad de …lemi.uc3m.es/?q=system/files/tesina-preiddy.pdf ·...

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