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			<journal-id journal-id-type="publisher-id">REDC</journal-id>
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				<journal-title>Revista Espa&#x00F1;ola de Documentaci&#x00F3;n Cient&#x00ED;fica</journal-title>
				<abbrev-journal-title>Rev. Esp. Doc. Cient.</abbrev-journal-title>
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			<issn pub-type="ppub">0210-0614</issn>
			<issn pub-type="epub">1988-4621</issn>
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				<publisher-name>Consejo Superior de Investigaciones Cient&#x00ED;ficas</publisher-name>
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			<article-id pub-id-type="publisher-id">redc.2015.4.1225</article-id>
			<article-id pub-id-type="doi">10.3989/redc.2015.4.1225</article-id>
			
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				<subject>ESTUDIOS / RESEARCH STUDIES</subject>
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				<article-title>Diferencias y evoluci&#x00F3;n del impacto acad&#x00E9;mico en los perfiles de Google Scholar Citations: Una aplicaci&#x00F3;n de &#x00E1;rboles de decisi&#x00F3;n</article-title>
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				<trans-title>Differences and evolution of scholarly impact in Google Scholar Citations profiles: An application of decision trees</trans-title>
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				<alt-title alt-title-type="running-head">Diferencias y evoluci&#x00F3;n del impacto acad&#x00E9;mico en los perfiles de Google Scholar Citations: Una aplicaci&#x00F3;n de &#x00E1;rboles de decisi&#x00F3;n</alt-title>
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				<aff id="U1">Laboratorio de Cibermetr&#x00ED;a, CCHS-CSIC, Madrid, Espa&#x00F1;a</aff>
			
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				<year>2015</year>
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					<license-p>Este es un art&#x00ED;culo de acceso abierto distribuido bajo los t&#x00E9;rminos de la licencia Creative Commons Attribution-Non Commercial (by-nc) Spain 3.0.</license-p>
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			<title>RESUMEN</title>
			<p>El prop&#x00F3;sito de este art&#x00ED;culo es analizar la producci&#x00F3;n e impacto de m&#x00E1;s de 3000 perfiles tomados de Google Scholar Citations con el fin de identificar qu&#x00E9; segmentos (por g&#x00E9;nero, puestos acad&#x00E9;micos y disciplinas) son m&#x00E1;s exitosos en t&#x00E9;rminos de impacto cient&#x00ED;fico. Este an&#x00E1;lisis se afront&#x00F3; tanto desde una perspectiva est&#x00E1;tica como longitudinal. Los &#x00E1;rboles de decisi&#x00F3;n fueron usados para detectar las variables m&#x00E1;s importantes para agrupar perfiles con un mayor n&#x00FA;mero de citas por art&#x00ED;culo e &#x00ED;ndice h. Resultados muestran que la carrera acad&#x00E9;mica es el factor m&#x00E1;s importante para conseguir citas y mejorar el &#x00ED;ndice h. Los investigadores m&#x00E1;s veteranos son as&#x00ED; los que ocupan las primeras posiciones, mientras que los j&#x00F3;venes investigadores describen curriculums en ciernes. Por el contrario, estos resultados cambian cuando el crecimiento de los perfiles es observado. As&#x00ED; los curriculums m&#x00E1;s j&#x00F3;venes son los que experimentan un crecimiento m&#x00E1;s fuerte, mientras que los m&#x00E1;s veteranos muestran signos de estabilizaci&#x00F3;n y estancamiento. Se concluye que los investigadores con una carrera estable pertenecientes a las ciencias de la vida tienen mejor impacto que los j&#x00F3;venes investigadores de humanidades y ciencias sociales, a pesar de que estos &#x00FA;ltimos son los que m&#x00E1;s r&#x00E1;pido crecen en n&#x00FA;mero de citas por documento</p>
			</abstract>
						
			<trans-abstract xml:lang="en">
			<title>ABSTRACT</title>
			<p>The aim of this paper is to analyse the research performance of more than 3,000 profiles from Google Scholar Citations to define which groups (by gender, academic positions and disciplines) bring together more successful profiles. This analysis was faced both from a static and a longitudinal point of view. Decision trees were used to detect the most important variables in order to distinguish winning profiles and to observe which categories bring together more authors with high number of citations and h-indexes. Results show that the career is the most relevant aspect to achieve citations and improve the h-index. Senior researchers are thus ranked in the best positions, while young scholars describe nascent curricula. Otherwise, this distribution changes when growth rates are computed. It is concluded that researchers with a stable career from life sciences have better research impact than young researchers from humanities and social sciences, despite that the fastest growing profiles belong to young scholars.</p>
			</trans-abstract>

			<kwd-group xml:lang="es">
				<title>PALABRAS CLAVE</title> 
				<kwd>Bibliometr&#x00ED;a</kwd>
				<kwd>Google Scholar Citations</kwd>
				<kwd>buscadores acad&#x00E9;micos</kwd>
				<kwd>&#x00E1;rboles de decisi&#x00F3;n</kwd>
				<kwd>impacto cient&#x00ED;fico</kwd>
			</kwd-group>

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				<title>KEYWORDS</title> 
				<kwd>Bibliometrics</kwd>
				<kwd>Google Scholar Citations</kwd>
				<kwd>academic search engines</kwd>
				<kwd>decision trees</kwd>
				<kwd>research impact</kwd>
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		<sec id="S1">
			<title>1. INTRODUCCI&#x00D3;N</title>

			<p>La evaluaci&#x00F3;n de la ciencia, basada en indicadores bibliom&#x00E9;tricos, se ha topado con el hecho de que la actividad cient&#x00ED;fica no es uniforme; al contrario, existen diferentes maneras de llevar a cabo una investigaci&#x00F3;n y cuyos resultados pueden ser transmitidos de diferentes formas. La ciencia b&#x00E1;sica est&#x00E1; orientada a la publicaci&#x00F3;n de resultados te&#x00F3;ricos (i.e. art&#x00ED;culos, libros, etc.) dirigidos a una audiencia especializada, mientras que las ciencias aplicadas desarrollan instrumentos y aplicaciones (i.e. patentes, modelos de utilidad, etc.) con un prop&#x00F3;sito econ&#x00F3;mico o social (Gibbons y otros, <xref ref-type="bibr" rid="CIT15">1994</xref>). Adem&#x00E1;s, los investigadores tambi&#x00E9;n est&#x00E1;n inmersos en actividades de formaci&#x00F3;n y divulgaci&#x00F3;n que complementan su actividad cient&#x00ED;fica, produciendo resultados orientados a un p&#x00FA;blico m&#x00E1;s general (Kidd, <xref ref-type="bibr" rid="CIT20">1988</xref>).</p>

			<p>De este modo, esta gran variedad de resultados acad&#x00E9;micos tambi&#x00E9;n provocan que las citas provengan de diferentes entornos y sean generadas por m&#x00FA;ltiple razones. As&#x00ED; el impacto cient&#x00ED;fico de un investigador depende de la l&#x00ED;nea de investigaci&#x00F3;n que desarrolle, el tiempo que est&#x00E9; implicado en esos estudios, o el pa&#x00ED;s donde desarrolle su actividad. Esto provoca serios problemas en la comparaci&#x00F3;n de distintas trayectorias cient&#x00ED;ficas provenientes de distintos entornos acad&#x00E9;micos, adem&#x00E1;s de conocer qu&#x00E9; condiciones influyen en el &#x00E9;xito de un investigador en t&#x00E9;rminos bibliom&#x00E9;tricos. M&#x00E1;s a&#x00FA;n, es dif&#x00ED;cil entender c&#x00F3;mo estos aspectos pueden favorecer el desarrollo de una carrera prometedora. A trav&#x00E9;s del uso de &#x00E1;rboles de decisi&#x00F3;n, este trabajo intenta explorar qu&#x00E9; atributos caracterizan el impacto de un cient&#x00ED;fico y por lo tanto diferenciar perfiles en procesos de evaluaci&#x00F3;n.</p>

			<p>Por otro lado, el impacto que estos productos tienen tanto en la comunidad cient&#x00ED;fica como en la sociedad en general es muy diferente y, sobretodo, dif&#x00ED;cil de medir. Debido a esto, la bibliometr&#x00ED;a se est&#x00E1; abriendo a nuevos indicadores (i.e. altmetricos, cibermetricos, etc.) y a nuevas fuentes de datos (i.e. redes sociales acad&#x00E9;micas, buscadores acad&#x00E9;micos, etc.) que ampl&#x00ED;en el &#x00E1;mbito del impacto cient&#x00ED;fico (Aguillo y otros, <xref ref-type="bibr" rid="CIT02">2005</xref>; Piwowar, <xref ref-type="bibr" rid="CIT40">2013</xref>). En este contexto, este estudio introduce el uso de Google Scholar Citations (GSC) como una nueva fuente abierta para explorar su idoneidad para an&#x00E1;lisis bibliom&#x00E9;tricos y su adaptaci&#x00F3;n a la evaluaci&#x00F3;n cient&#x00ED;fica.</p>
		</sec>

		<sec id="S2">
			<title>2. ESTUDIOS RELACIONADOS</title>


			<p>Unos de los prop&#x00F3;sitos iniciales de la bibliometr&#x00ED;a ha sido descubrir qu&#x00E9; elementos influyen en la obtenci&#x00F3;n de citas. Desde un primer momento ya se detectaron diferencias significativas en la distribuci&#x00F3;n de citas por disciplinas, como causa de diferentes culturas cient&#x00ED;ficas (Solla Price, <xref ref-type="bibr" rid="CIT48">1970</xref>; Small y Griffith, <xref ref-type="bibr" rid="CIT45">1974</xref>). Esto anim&#x00F3; a diferentes estudios a explorar la razones detr&#x00E1;s de estas diferencias y sus implicaciones para la evaluaci&#x00F3;n cient&#x00ED;fica (Kostoff, <xref ref-type="bibr" rid="CIT21">1998</xref>). En este sentido, muchos art&#x00ED;culos argumentaron que estas diferencias eran debidas a efectos de tama&#x00F1;o tal como n&#x00FA;mero de publicaciones (Small y Crane, <xref ref-type="bibr" rid="CIT44">1979</xref>; Schubert y Braun, <xref ref-type="bibr" rid="CIT42">1986</xref>), referencias (Garfield, <xref ref-type="bibr" rid="CIT14">1980</xref>) o grado de colaboraci&#x00F3;n (Smart y Bayer, <xref ref-type="bibr" rid="CIT46">1986</xref>). Recientemente, estos patrones de citaci&#x00F3;n en disciplinas han sido estudiados desde un enfoque evolutivo. Radicchi y otros (<xref ref-type="bibr" rid="CIT41">2008</xref>) observaron que la evoluci&#x00F3;n de las citas al nivel de art&#x00ED;culo describe una distribuci&#x00F3;n de car&#x00E1;cter general siempre cuando estas son normalizadas por el promedio de citas en la disciplina. Althouse y otros (<xref ref-type="bibr" rid="CIT04">2009</xref>) analizaron la raz&#x00F3;n del incremento del factor de impacto en revistas y detectaron que esta se deb&#x00ED;a, en gran medida, a cambios en la longitud de la lista de referencias. Finalmente, Finardi (<xref ref-type="bibr" rid="CIT12">2014</xref>) apreci&#x00F3; diferentes patrones de crecimiento en diferentes revistas desde la qu&#x00ED;mica a las ciencias sociales.</p>

			<p>Pero, quiz&#x00E1;s, estas diferencias se aprecian mejor cuando el puesto acad&#x00E9;mico de un investigador es considerado como un indicador de la madurez investigadora. Muchos trabajos han tratado estas diferencias principalmente con respecto a la producci&#x00F3;n cient&#x00ED;fica (Long, <xref ref-type="bibr" rid="CIT26">1978</xref>; Hancock y otros, <xref ref-type="bibr" rid="CIT17">1992</xref>; Jacobs y Ingwersen, <xref ref-type="bibr" rid="CIT19">2000</xref>); mientras que s&#x00F3;lo unos cuantos han apuntado a la relaci&#x00F3;n entre carrera y citaciones. Ventura y Mombr&#x00FA; (<xref ref-type="bibr" rid="CIT49">2006</xref>) testaron la actividad de Profesores y Profesores Asociados en Uruguay y detectaron que el puesto acad&#x00E9;mico afectaba positivamente sus ratios de citas. Abramo y otros (<xref ref-type="bibr" rid="CIT01">2009</xref>), estudiando a 33.000 investigadores italianos, observaron que el impacto de estos se incrementaba a medida que consegu&#x00ED;an mejores puestos acad&#x00E9;micos. Pagel y Hudetz (<xref ref-type="bibr" rid="CIT35">2011</xref>) obtuvieron resultados similares cuando analizaron el &#x00ED;ndice h de m&#x00E1;s de 1.600 anestesi&#x00F3;logos norteamericanos. Sin embargo, Aksnes y otros (<xref ref-type="bibr" rid="CIT03">2011</xref>) estudiaron 8.500 investigadores noruegos para extra&#x00F1;amente no encontrar diferencias significativas entre puestos acad&#x00E9;micos. Desde una &#x00F3;ptica evolutiva, Penner y otros (<xref ref-type="bibr" rid="CIT38">2013</xref>) concluyeron que la actividad cient&#x00ED;fica depend&#x00ED;a enormemente del tiempo que los investigadores pasaban ocupando un puesto acad&#x00E9;mico y que los primeros a&#x00F1;os eran cruciales para construir un futuro curriculum exitoso (Maranto y Streuly, <xref ref-type="bibr" rid="CIT28">1994</xref>).</p>

			<p>Por otro lado, la literatura sobre diferencias de g&#x00E9;nero ha sido m&#x00E1;s prol&#x00ED;fica. Muchos estudios han detectado variaciones en el n&#x00FA;mero de art&#x00ED;culos cient&#x00ED;ficos (Kyvik y Teigen, <xref ref-type="bibr" rid="CIT23">1996</xref>; Abramo y otros, <xref ref-type="bibr" rid="CIT01">2009</xref>) y puestos acad&#x00E9;micos (Long, <xref ref-type="bibr" rid="CIT27">2001</xref>) por parte de hombres y mujeres. Aunque estas diferencias no se observaron a la hora de conseguir citas (Ding y otros, <xref ref-type="bibr" rid="CIT11">2006</xref>; Penas y Willett, <xref ref-type="bibr" rid="CIT37">2006</xref>). Aksnes y otros (<xref ref-type="bibr" rid="CIT03">2011</xref>) s&#x00ED; detectaron diferencias de g&#x00E9;nero pero esta vez fueron motivadas por factores de producci&#x00F3;n y ventajas acumulativas.</p>

			<p>El lanzamiento de GSC en 2011 atrajo la atenci&#x00F3;n de distintos investigadores con el fin de explorar el potencial de esta herramienta para la evaluaci&#x00F3;n cient&#x00ED;fica (Pitney y Gilson, <xref ref-type="bibr" rid="CIT39">2012</xref>; Huang y Yuan, <xref ref-type="bibr" rid="CIT18">2012</xref>). Ortega y Aguillo (<xref ref-type="bibr" rid="CIT33">2012</xref>) construyeron un Mapa de la Ciencia usando las etiquetas incluidas en cada perfil. Ellos tambi&#x00E9;n mapearon la red de colaboraci&#x00F3;n entre pa&#x00ED;ses e instituciones usando la lista de co-autores incluida en cada perfil (Ortega y Aguillo, <xref ref-type="bibr" rid="CIT34">2013</xref>). Por otro lado, Delgado L&#x00F3;pez-C&#x00F3;zar y otros (<xref ref-type="bibr" rid="CIT10">2014</xref>) evidenciaron la posibilidad de manipular las puntuaciones bibliom&#x00E9;tricas dentro de los perfiles. Con respecto a Google Scholar, muchos trabajos han estudiado su cobertura en relaci&#x00F3;n a otras bases de datos (Meho y Yang, <xref ref-type="bibr" rid="CIT29">2007</xref>; Kousha y Thelwall, <xref ref-type="bibr" rid="CIT22">2007</xref>). Chen (<xref ref-type="bibr" rid="CIT07">2010</xref>) describi&#x00F3; su r&#x00E1;pido crecimiento en relaci&#x00F3;n a diversas bases de datos. M&#x00E1;s recientemente, Ordu&#x00F1;a y Delgado L&#x00F3;pez-C&#x00F3;zar (<xref ref-type="bibr" rid="CIT31">2014</xref>) detectaron que en menos de un a&#x00F1;o el &#x00ED;ndice h de todas las revistas en Google Scholar aument&#x00F3; un 15%.</p>
		</sec>

		<sec id="S3">
			<title>3. OBJETIVOS</title>

			<p>El prop&#x00F3;sito de este estudio es analizar la evoluci&#x00F3;n de las citas recibidas por parte de m&#x00E1;s de 3.000 perfiles de GSC a partir de distintas muestras extra&#x00ED;das durante el periodo 2011-2013. Se pretende de esta forma describir qu&#x00E9; factores (g&#x00E9;nero, puesto y &#x00E1;rea de investigaci&#x00F3;n) podr&#x00ED;an influenciar en la evoluci&#x00F3;n de estos indicadores bibliom&#x00E9;tricos. Este objetivo principal es detallado a trav&#x00E9;s de diferentes preguntas:</p>

						
							<list list-type="bullet">
								<list-item>
									<p>¿Existe alguna diferencia de g&#x00E9;nero, puesto o entre &#x00E1;reas de investigaci&#x00F3;n a la hora de conseguir un mayor impacto cient&#x00ED;fico?</p>
								</list-item>
								<list-item>
									<p>¿Existe alguna diferencia de g&#x00E9;nero, puesto o entre &#x00E1;reas de investigaci&#x00F3;n que afecten en mayor o menor medida la evoluci&#x00F3;n de este impacto cient&#x00ED;fico?</p>
								</list-item>
								<list-item>
									<p>¿Son los &#x00E1;rboles de decisi&#x00F3;n herramientas adecuadas para distinguir y clasificar la actividad investigadora de los autores?</p>
								</list-item>
								<list-item>
									<p>¿Es Google Scholar Citations un instrumento apropiado para el an&#x00E1;lisis bibliom&#x00E9;tricos?</p>
								</list-item>
							</list>
						

		</sec>
		
		<sec id="S4">
			<title>4. M&#x00C9;TODO</title>
			
		<sec id="S4.1">
			<title>Extracci&#x00F3;n de datos</title>

			<p>Google Scholar Citations es un servicio web que facilita la publicaci&#x00F3;n de curricula personales a partir de datos bibliogr&#x00E1;ficos tomados de Google Scholar. Junto a esta lista de publicaciones, el servicio calcula distintos indicadores bibliometricos (citas, &#x00ED;ndice h, etc.) y muestra datos de identificaci&#x00F3;n (nombre, afiliaci&#x00F3;n, dominio de correo electr&#x00F3;nico, etc.). Este servicio fue lanzado en noviembre de 2011 y probablemente contenga cerca de 300.000 perfiles en diciembre de 2013 (Ortega, <xref ref-type="bibr" rid="CIT32">2015</xref>a). Las razones para seleccionar esta fuente de datos fueron:</p>
			
							
								<list list-type="bullet">
									<list-item>
										<p>Es un servicio abierto y gratuito que permite la extracci&#x00F3;n autom&#x00E1;tica de datos de estos perfiles.</p>
									</list-item>
									<list-item>
										<p>Su r&#x00E1;pida actualizaci&#x00F3;n favorece la extracci&#x00F3;n de distintas muestras a lo largo del tiempo y su comparaci&#x00F3;n.</p>
									</list-item>
									<list-item>
										<p>En algunos casos, es posible identificar el puesto, g&#x00E9;nero y &#x00E1;rea de investigaci&#x00F3;n de cada perfil lo que facilita la agrupaci&#x00F3;n de perfiles por categor&#x00ED;as.</p>
									</list-item>
									<list-item>
										<p>Google Scholar es probablemente la base de datos cient&#x00ED;fica m&#x00E1;s exhaustiva por lo que sus resultados pueden ser m&#x00E1;s consistentes y fiables.</p>
									</list-item>
								</list>
							

			<p>En trabajos anteriores se detall&#x00F3; el proceso de recolecci&#x00F3;n de datos (Ortega y Aguillo, <xref ref-type="bibr" rid="CIT33">2012</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="CIT34">2013</xref>). A&#x00FA;n as&#x00ED;, este se desarroll&#x00F3; en dos fases: en la primera se escribi&#x00F3; un script en SQL para rastrear el sitio preguntando por las 26 letras del alfabeto latino en grupo de dos, identificando a tantos perfiles como fueran posible y extrayendo sus c&#x00F3;digos de identificaci&#x00F3;n. Una vez que este proceso de identificaci&#x00F3;n fue terminado, un segundo script recababa los datos identificativos de cada perfil, como son nombre, afiliaci&#x00F3;n, etc.; e indicadores bibliom&#x00E9;tricos (citas, documentos, &#x00ED;ndice h e &#x00ED;ndice i10). Cinco muestras trimestrales fueron obtenidas desde diciembre de 2011 a diciembre de 2012, junto a otra anual en diciembre 2013. </p>

			<p>12.480 perfiles presentes en todas las muestras fueron tomados para comprobar la evoluci&#x00F3;n bibliom&#x00E9;trica de estos investigadores. A continuaci&#x00F3;n, estos registros fueron enviados a un proceso de limpieza y normalizaci&#x00F3;n para homogeneizar y agrupar las variables categ&#x00F3;ricas. A partir de esta fase, s&#x00F3;lo 3.034 perfiles pudieron ser clasificados simult&#x00E1;neamente de acuerdo a las siguientes categor&#x00ED;as: </p>
			
							
				<list list-type="bullet">
					<list-item>
						<p>G&#x00E9;nero: Se identific&#x00F3; el g&#x00E9;nero de 7.673 (61%) perfiles utilizando su primer nombre. Esto fue posible para los nombres m&#x00E1;s frecuentes y usuales para hombre y mujer. En caso de duda no se asign&#x00F3; g&#x00E9;nero.</p>
					</list-item>
					<list-item>
						<p>Puesto: seis categor&#x00ED;as profesionales, tan pr&#x00F3;ximas como fuese posible a la jerarqu&#x00ED;a acad&#x00E9;mica, se definieron para agrupar las escalas acad&#x00E9;micas. Este apartado fue rellenado s&#x00F3;lo en el caso donde exist&#x00ED;a una menci&#x00F3;n expl&#x00ED;cita al puesto de trabajo de cada perfil, por ejemplo, “Candidate Ph.D of Computer Science, QUT”. De este modo se identificaron 6.559 (52,5%) puestos:</p>
								<p>- Becarios pre-doctorales (<italic>Doctoral Students</italic>): estudiantes pre-doctorales </p>

								<p>- Ayudantes de Investigaci&#x00F3;n (<italic>Research fellow</italic>): personal t&#x00E9;cnico de apoyo a la investigaci&#x00F3;n e investigadores contratados </p>

								<p>- Profesores Asistentes (<italic>Assistant professors</italic>): ayudantes de profesores </p>

								<p>- Profesores Asociados (<italic>Associate professors</italic>): profesores y cient&#x00ED;ficos contratados que no poseen la titularidad </p>

								<p>- Profesores (<italic>Professors</italic>): profesores titulares y cient&#x00ED;ficos de plantilla </p>

								<p>- Profesores Em&#x00E9;ritos (<italic>Emeritus professors</italic>)  </p>
					</list-item>
					<list-item>
						<p>&#x00C1;rea de investigaci&#x00F3;n: como en previos estudios sobre GSC (Ortega y Aguillo, <xref ref-type="bibr" rid="CIT33">2012</xref>), las etiquetas de cada perfil fueron agrupadas y clasificadas para describir el inter&#x00E9;s cient&#x00ED;fico de cada investigador. Subject Area categories de Scopus (<xref ref-type="bibr" rid="CIT43">2014</xref>) fue usado para agrupar las etiquetas en cuatro &#x00E1;reas cient&#x00ED;ficas principales: Ciencias F&#x00ED;sicas, Ciencias de la Salud, Ciencias Sociales y Ciencias de la Vida. Artes y Humanidades fue a&#x00F1;adida porque se supuso que estos investigadores podr&#x00ED;an presentar un comportamiento diferente a los de Ciencias Sociales y por lo tanto ambas deber&#x00ED;an ser analizadas por separado. 8.743 (70%) perfiles pudieron ser clasificados.</p>
					</list-item>
				</list>
			

		</sec>

		<sec id="S4.2">
			<title>Indicadores </title>

			<p>A continuaci&#x00F3;n se calcularon dos indicadores bibliom&#x00E9;tricos que expresasen un valor relativo entre producci&#x00F3;n (art&#x00ED;culos) e impacto (citas). Estos indicadores fueron considerados m&#x00E1;s robustos porque fueron construidos como ratio entre dos magnitudes interrelacionadas y dependientes: </p>
			
			
							<list list-type="bullet">
								<list-item>
									<p>Cit./Art.: Cantidad total de citas recibidas por cada autor dividido por el n&#x00FA;mero de art&#x00ED;culos. </p>
								</list-item>
								<list-item>
									<p>&#x00CD;ndice h: Se define formalmente como el n&#x00FA;mero de art&#x00ED;culos <italic>h</italic> que han recibido como m&#x00ED;nimo <italic>h</italic> citas. Por ejemplo, un &#x00ED;ndice h=5 significa que un autor ha publicado al menos 5 art&#x00ED;culos que han sido citados cinco o m&#x00E1;s veces. Sin embargo, este indicador es muy dependiente del n&#x00FA;mero de publicaciones.</p>
								</list-item>
							</list>
						

			<p>Se calcul&#x00F3; una medida de crecimiento (C<italic>t</italic>) que cuantifique el incremento trimestral de estos indicadores desde diciembre de 2011 a diciembre de 2013. La f&#x00F3;rmula del inter&#x00E9;s compuesto fue usada para describir el crecimiento promedio de los indicadores bibliom&#x00E9;tricos de un modo porcentual. </p>

						<fig id="E1">
							<label>Ecuacion 1</label>
							<caption>
							<title></title>
							</caption>
							<graphic xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="../images/E1.jpg"/>
						</fig>

			<p>Donde <italic>V<sub>1</sub></italic> es el valor inicial, <italic>V<sub>n</sub></italic> el valor final y <italic>n</italic> es el n&#x00FA;mero de momentos que van desde la observaci&#x00F3;n inicial a la final. </p>
		</sec>

		<sec id="S4.3">
			<title>&#x00C1;rboles de decisi&#x00F3;n </title>

			<p>Esta es una t&#x00E9;cnica estad&#x00ED;stica ampliamente usada en miner&#x00ED;a de datos que permite agrupar elementos descritos por una variable (dependiente) en funci&#x00F3;n de los valores de otras variables independientes (predictores). Su objetivo es trazar variaciones significativas en la distribuci&#x00F3;n de la variable dependiente con respecto a las otras variables independientes, caracterizando qu&#x00E9; factores tienen m&#x00E1;s influencia en la detecci&#x00F3;n de grupos homog&#x00E9;neos. Este proceso es desarrollado a trav&#x00E9;s de un proceso de razonamiento en el que un algoritmo (CHAID, CRT, QUEST, etc.) detecta la variable m&#x00E1;s influyente sobre la variable dependiente, dividiendo el original nodo y construyendo un &#x00E1;rbol de nuevos nodos que a su vez clasifican las observaciones con respecto a la variable dependiente. Este proceso contin&#x00FA;a hasta que cada grupo describe la m&#x00E1;xima pureza, esto es, cada grupo contiene s&#x00F3;lo la mayor proporci&#x00F3;n de un &#x00FA;nico valor de la variable dependiente. De este modo, es posible conocer qu&#x00E9; valores de una variable afectan significativamente a la distribuci&#x00F3;n de la variable dependiente, construyendo perfiles de objetos o personas. Esta t&#x00E9;cnica es adecuada para variables nominales u ordinales porque es m&#x00E1;s f&#x00E1;cil de observar c&#x00F3;mo la presencia y ausencia del valor de una variable puede afectar a la distribuci&#x00F3;n de la muestra. El algoritmo exhaustivo CHAID (Chi-square automatic interaction detector) se us&#x00F3; debido a que es el m&#x00E1;s generalizado y restrictivo en sus resultados. Este algoritmo utiliza el test de chi cuadrado para generar nuevos nodos a partir de las diferencias detectadas en la distribuci&#x00F3;n.</p>

			<p>Las variables bibliom&#x00E9;tricas (Cit./Art. e &#x00ED;ndice h) se transformaron de continuas a ordinales para implementar esta t&#x00E9;cnica y obtener una mejor interpretaci&#x00F3;n de los resultados. Estas variables fueron de este modo ordenadas y agrupadas en cuartiles. As&#x00ED;, el cuartil 1 corresponder&#x00ED;a con el 25% de los perfiles con puntuaciones bibliom&#x00E9;trcicas m&#x00E1;s altas, mientras que el cuartil 4 agrupar&#x00ED;a al 25% con peores resultados.</p>
		</sec>
		</sec>

		<sec id="S5">
			<title>5. RESULTADOS </title>

			<p>Los &#x00E1;rboles de decisi&#x00F3;n se usaron para encontrar qu&#x00E9; tipo de perfiles consiguen mejores resultados en t&#x00E9;rminos bibliom&#x00E9;tricos. Sin embargo, los resultados describen grupos con baja pureza porque las variables objeto (cuartiles de citas e &#x00ED;ndice h) no son enteramente categ&#x00F3;ricas por lo que sus valores no son exclusivos. Esto quiere decir que cualquier grupo (hombres, mujeres, profesores, ciencias sociales, etc.) puede tener miembros en los cuatro cuartiles. As&#x00ED; pues el objetivo de esta t&#x00E9;cnica en este estudio es s&#x00F3;lo observar visualmente c&#x00F3;mo el impacto cient&#x00ED;fico se distribuye en funci&#x00F3;n de puestos, g&#x00E9;nero y &#x00E1;reas cient&#x00ED;ficas, y no simplemente construir un modelo de clasificaci&#x00F3;n con alta pureza y bajo riesgo. Debido a esto, los valores de riesgo son generalmente altos (riesgo&gt;.5) y los grupos tienden a estar equilibrados. A pesar de esto, se consider&#x00F3; un p-valor&gt;.005 para determinar cada rama con una aceptable significaci&#x00F3;n estad&#x00ED;stica.</p>

			
		<sec id="S5.1">
			<title>Actividad actual </title>

			<p>En esta secci&#x00F3;n, se observa la actividad actual para luego ser comparada entre la actividad acumulada de un investigador y c&#x00F3;mo esta evoluciona durante tres a&#x00F1;os. El momento de referencia usado es el m&#x00E1;s actualizado, diciembre de 2013. La <xref ref-type="fig" rid="T1">Tabla I</xref> muestra los intervalos y n&#x00FA;mero de casos por cuartil, lo que facilita la interpretaci&#x00F3;n de los resultados. </p>
			
			
						<fig id="T1">
							<label>Tabla I</label>
							<caption>
								<title>Distribuci&#x00F3;n de Cit./Art. e &#x00ED;ndice h por cuartiles en la actividad actual</title>
							</caption>
							<graphic xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="../images/T1.jpg"/>
						</fig>

			<p><xref ref-type="fig" rid="F1">Figura 1</xref> muestra el &#x00E1;rbol de decisi&#x00F3;n para los cuartiles del n&#x00FA;mero de citas por documento (Cit./Art.). La variable que m&#x00E1;s influencia la distribuci&#x00F3;n de cuartiles es el puesto acad&#x00E9;mico. As&#x00ED;, el 35% de los <italic>Profesores-Profesores Em&#x00E9;ritos</italic> est&#x00E1;n dispuestos en el primer cuartil; mientras que el 54% de los <italic>Becarios pre-doctorales</italic> est&#x00E1;n localizados en el cuarto cuartil, mostrando as&#x00ED; el resultado acad&#x00E9;mico m&#x00E1;s bajo. Descendiendo a la siguiente rama, la segunda variable en importancia es &#x00E1;rea de investigaci&#x00F3;n. Seg&#x00FA;n esta, los autores m&#x00E1;s exitosos son <italic>Profesores-Profesores Em&#x00E9;ritos</italic> de <italic>Ciencias de la Vida</italic> porque ellos contienen el 47.7% de los investigadores en Q1, seguido por <italic>Ciencias Sociales-Ciencias de la Salud</italic> con el 41.6%. Por otro lado, autores con los resultados m&#x00E1;s bajos son <italic>Becarios pre-doctorales</italic> de <italic>Ciencias F&#x00ED;sicas-Arte y Humanidades-Ciencias Sociales-Multidisciplinar</italic>, con el 60.5% de los casos en Q4, junto a <italic>Ayudantes de Investigaci&#x00F3;n-Profesores Asistentes</italic> de <italic>Artes y Humanidades-Ciencias Sociales</italic> con el 44.3% tambi&#x00E9;n en Q4. La tercera variable, g&#x00E9;nero, es poco relevante y s&#x00F3;lo detecta diferencias en el caso de <italic>Profesores-Profesores Em&#x00E9;ritos</italic> de <italic>Ciencias F&#x00ED;sicas</italic>. En este caso, el 31.5% de los hombres est&#x00E1;n en el Q1 y el 13.6% en Q4, mientas que el 26% de las mujeres est&#x00E1;n tanto en Q1 como en Q4.</p>
			
			
						<fig id="F1">
							<label>Figura 1</label>
							<caption>
								<title>&#x00C1;rbol de decisi&#x00F3;n de acuerdo a cuartiles de Cit./Art.</title>
							</caption>
							<graphic xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="../images/F1.jpg"/>
						</fig>

			<p>De acuerdo al &#x00ED;ndice h, el &#x00E1;rbol de decisi&#x00F3;n aporta una configuraci&#x00F3;n considerablemente diferente con diferencias m&#x00E1;s destacables (<xref ref-type="fig" rid="F2">Figura 2</xref>). Los puestos acad&#x00E9;micos siguen siendo a&#x00FA;n la variable m&#x00E1;s importante, donde el 44.8% de los <italic>Profesores-Profesores Em&#x00E9;ritos</italic> est&#x00E1;n localizados en el primer cuartil, y el 84.3% de los <italic>Becarios pre-doctorales</italic> est&#x00E1;n en el Q4 con un &#x00ED;ndice h por debajo de 7. La segunda rama est&#x00E1;, en algunos casos, formada por criterios de g&#x00E9;nero y disciplinas. Esto puede ser debido a la baja presencia de mujeres en la muestra, lo que causar&#x00ED;a que no tuvieran el suficiente poder discriminador en algunos grupos. Esta baja presencia de mujeres en la muestra explicar&#x00ED;a que en la rama de <italic>Profesores-Profesores Em&#x00E9;ritos</italic>, los hombres tengan casi el doble de autores en el cuartil primero (47.1%) que las mujeres (26.3%). En funci&#x00F3;n de la &#x00E1;reas cient&#x00ED;ficas, los investigadores m&#x00E1;s exitosos son <italic>Profesores-Profesores Em&#x00E9;ritos</italic>, hombres de <italic>Ciencias de la Vida</italic> (64.5%), <italic>Ciencias de la Salud</italic> (50%) y <italic>Ciencias F&#x00ED;sicas-Ciencias Sociales</italic> (46%). Por otro lado, los investigadores con los ratios m&#x00E1;s bajos de &#x00ED;ndice h (Q4) son <italic>Ayudantes de Investigaci&#x00F3;n</italic>, mujeres (54.4%) y <italic>Profesores Asistentes</italic> de <italic>Ciencias Sociales-Arte y Humanidades</italic> (56%). </p>
			
			
						<fig id="F2">
							<label>Figura 2</label>
							<caption>
								<title>&#x00C1;rbol de decisi&#x00F3;n seg&#x00FA;n cuartiles de &#x00ED;ndice h</title>
							</caption>
							<graphic xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="../images/F2.jpg"/>
						</fig>
		</sec>

		<sec id="S5.2">
			<title>Evoluci&#x00F3;n de la actividad </title>

			<p>Despu&#x00E9;s de describir el perfil actual de los investigadores en GSC, esta secci&#x00F3;n presenta c&#x00F3;mo estos perfiles han evolucionado en funci&#x00F3;n de su g&#x00E9;nero, puesto y &#x00E1;rea de investigaci&#x00F3;n. Los incrementos son medidos como promedios trimestrales durante dos a&#x00F1;os. La <xref ref-type="fig" rid="T2">Tabla II</xref> describe los intervalos y n&#x00FA;mero de casos por cuartil. El crecimiento es medido en porcentajes.</p>
			
			
						<fig id="T2">
							<label>Tabla II</label>
							<caption>
								<title>Distribuci&#x00F3;n del porcentaje de crecimiento de Cit./Art. e &#x00ED;ndice h, agrupado por cuartiles</title>
							</caption>
							<graphic xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="../images/T2.jpg"/>
						</fig>
						

			<p><xref ref-type="fig" rid="F3">Figura 3</xref> despliega el &#x00E1;rbol de decisi&#x00F3;n seg&#x00FA;n el grado de crecimiento del ratio citas por art&#x00ED;culo. Como en los &#x00E1;rboles anteriores, el puesto acad&#x00E9;mico es el principal criterio para desplegar las ramas del &#x00E1;rbol. Pero de forma contraria a como lo hac&#x00ED;a en Actividad actual, <italic>Becarios pre-doctorales</italic> (59.7%) y <italic>Ayudantes de Investigaci&#x00F3;n</italic> (49.5%) son los investigadores que m&#x00E1;s incrementan su ratio de citas por art&#x00ED;culo; mientras que <italic>Profesores-Profesores Em&#x00E9;ritos</italic> (30.8%) es el grupo que m&#x00E1;s proporci&#x00F3;n de valores en el Q4 tiene, esto es, los perfiles que crecen por debajo del 1.02%. La segunda variable en orden de importancia es el &#x00E1;rea disciplinar. Esto permite precisar que los investigadores con los peores ratios de crecimiento son <italic>Profesores-Profesores Em&#x00E9;ritos</italic> de <italic>Ciencias de la Vida-Arte y Humanidades</italic> (38.3%) y <italic>Ciencias Sociales-Ciencias de la Salud-Multidisciplinar</italic> (34.6%). Por otro lado, <italic>Profesores Asistentes</italic> de <italic>Ciencias Sociales-Arte y Humanidades</italic> (44.7%) son los cient&#x00ED;ficos que m&#x00E1;s incrementan su impacto. </p>
			
			
						<fig id="F3">
							<label>Figura 3</label>
							<caption>
								<title>&#x00C1;rbol de decisi&#x00F3;n en funci&#x00F3;n del porcentaje de crecimiento de Cit./Art., agrupado en cuartiles</title>
							</caption>
							<graphic xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="../images/F3.jpg"/>
						</fig>

			<p>Finalmente, la <xref ref-type="fig" rid="F4">Figura 4</xref> representa el &#x00E1;rbol de decisi&#x00F3;n para la evoluci&#x00F3;n del &#x00ED;ndice h. De forma similar a la <xref ref-type="fig" rid="F3">Figura 3</xref>, <italic>Ayudantes de Investigaci&#x00F3;n</italic> (80.8%) y <italic>Becarios pre-doctorales</italic> (68.6%) son los autores que tienen una mayor proporci&#x00F3;n de casos en Q1 y Q2, lo que significa que estos son los puestos acad&#x00E9;micos que m&#x00E1;s incrementan sus &#x00ED;ndices h. Contrariamente, <italic>Profesores-Profesores Em&#x00E9;ritos</italic> (67.6%) y <italic>Profesores Asociados</italic> (45.1%) son el segmento que mayor proporci&#x00F3;n de casos en Q3 y Q4, siendo las escalas acad&#x00E9;micas que menos incrementan sus &#x00ED;ndices h. S&#x00F3;lo en el caso de <italic>Profesor Asistente</italic> se encontraron diferencias disciplinarias, aunque estas no fueran muy sustanciales. De este modo, <italic>Ciencias Sociales-Arte y Humanidades-Multidisciplinar</italic> contienen la mayor proporci&#x00F3;n de autores en Q1 (39.8%), mientras <italic>Profesor Asistente</italic> de <italic>Ciencias de la Vida-Ciencias F&#x00ED;sicas-Ciencias de la Salud</italic> ocupan sus casos en Q2 y Q3 (58%). <italic>Profesores-Profesores Em&#x00E9;ritos</italic> y <italic>Profesores Asociados</italic> son las &#x00FA;nicas escalas acad&#x00E9;micas donde se apreciaron diferencias de g&#x00E9;nero. As&#x00ED;, mujeres <italic>Profesores-Profesores Em&#x00E9;ritos</italic> levemente muestran un mayor incremento de &#x00ED;ndice h que en los hombres con un 38.5% en Q1 y Q2, diferente al 31.5% de los hombres. Estas diferencias son m&#x00E1;s marcadas en el caso de <italic>Profesores Asociados</italic> donde las mujeres obtienen un 67.4% en Q1 y Q2, mientras que los hombres s&#x00F3;lo alcanzan un 52.3%.</p>
			
			
						<fig id="F4">
							<label>Figura 4</label>
							<caption>
								<title>&#x00C1;rbol de decisi&#x00F3;n de acuerdo al porcentaje de incremento de &#x00ED;ndice h clasificado en cuartiles</title>
							</caption>
							<graphic xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="../images/F4.jpg"/>
						</fig>
					
		</sec>
		</sec>

		<sec id="S6">
			<title>6. DISCUSI&#x00D3;N </title>

			<p>El uso de perfiles de Google Scholar Citations hace posible analizar directamente la actividad de los autores sin agrupar sus art&#x00ED;culos, evitando los bien conocidos problemas de desambiguaci&#x00F3;n y asignaci&#x00F3;n de publicaciones (Wooding y otros, <xref ref-type="bibr" rid="CIT50">2006</xref>; D’Angelo y otros, <xref ref-type="bibr" rid="CIT09">2011</xref>). En el caso de este servicio, es el mismo autor el que crea el perfil, a&#x00F1;adiendo, eliminando y uniendo sus publicaciones. Esto asegura una alta fiabilidad de los perfiles ya que estas publicaciones corresponden verdaderamente a dichos autores y no a otros con nombres similares. Otra ventaja es que estas publicaciones vienen de la base de datos de Google Scholar la cual est&#x00E1; considerada el buscador cient&#x00ED;fico m&#x00E1;s exhaustivo (Meho y Yang, <xref ref-type="bibr" rid="CIT29">2007</xref>; Kousha y Thelwall, <xref ref-type="bibr" rid="CIT22">2007</xref>). En consecuencia estos resultados son un reflejo amplio y completo del impacto cient&#x00ED;fico de estos investigadores. Sin embargo, este servicio de perfiles presenta algunas limitaciones que deben ser tenidas en consideraci&#x00F3;n. Por ejemplo, es posible que la informaci&#x00F3;n que muestren los perfiles no sea correcta o est&#x00E9; desactualizada. Este problema es m&#x00ED;nimo, ya que precisamente el hecho de que el autor cree el perfil hace que esta informaci&#x00F3;n sea la m&#x00E1;s veraz posible. Otros estudios han informado sobre una proporci&#x00F3;n significativa de citas asignadas a art&#x00ED;culos equivocados (Bar-Ilan, <xref ref-type="bibr" rid="CIT06">2008</xref>; Garc&#x00ED;a-P&#x00E9;rez, <xref ref-type="bibr" rid="CIT13">2010</xref>) lo cual podr&#x00ED;a alterar los indicadores bibliom&#x00E9;tricos de un perfil. En este estudio, estos errores fueron considerados un problema horizontal y por lo tanto estos influyen por igual a cada grupo estudiado (materias, puestos y g&#x00E9;nero). Otro problema que s&#x00ED; podr&#x00ED;a introducir un sesgo en las muestras es que Google Scholar presenta una pobre cobertura de materiales previos a 1980 (Pauly y Stergiou, <xref ref-type="bibr" rid="CIT36">2005</xref>). Esto podr&#x00ED;a afectar a autores veteranos, principalmente <italic>Profesores</italic> y <italic>Profesores Em&#x00E9;ritos</italic> con una trayectoria anterior a 1980, lo cuales podr&#x00ED;an verse infrarrepresentados. Aunque quiz&#x00E1;s el problema m&#x00E1;s serio pueda ser la posibilidad de manipular un perfil a trav&#x00E9;s de la subida de falsos art&#x00ED;culos llenos de autocitaciones a repositorios no supervisados (Delgado L&#x00F3;pez-C&#x00F3;zar y otros, <xref ref-type="bibr" rid="CIT10">2014</xref>). Sin embargo, se puede considerar que el n&#x00FA;mero de perfiles manipulados podr&#x00ED;an ser muy peque&#x00F1;o al ser estas actitudes de dudosa &#x00E9;tica cient&#x00ED;fica. Por ejemplo, en esta muestra, el mayor incremento de &#x00ED;ndice h de un autor es 51.6%, y s&#x00F3;lo nueve investigadores incrementan su ratio de Cit./Art. por encima del 50% en dos a&#x00F1;os. Estos n&#x00FA;meros no evidencian conductas no &#x00E9;ticas y podemos afirmar que la manipulaci&#x00F3;n de perfiles es un hecho excepcional. En general, el uso de perfiles de Google Scholar Citations puede ser considerada una herramienta recomendable para an&#x00E1;lisis bibliom&#x00E9;tricos al nivel de autor ya que permite de forma f&#x00E1;cil y pormenorizada seguir la producci&#x00F3;n e impacto cient&#x00ED;fico de un gran n&#x00FA;mero de investigadores.</p>

			<p>Antes de los resultados en s&#x00ED;, es interesante tambi&#x00E9;n apreciar la ausencia de mujeres en la muestra. S&#x00F3;lo el 14.8% de los autores son mujeres, un porcentaje inferior a otras estad&#x00ED;sticas (20-25%) (NSF, <xref ref-type="bibr" rid="CIT30">2013</xref>; Landivar, <xref ref-type="bibr" rid="CIT24">2013</xref>). La raz&#x00F3;n de esta diferencia puede ser debido a la alta presencia de perfiles de pa&#x00ED;ses emergentes (Brazil, India) con un menor presencia de la mujer en actividades cient&#x00ED;ficas (Larivi&#x00E8;re y otros, <xref ref-type="bibr" rid="CIT25">2013</xref>). Esta menor presencia de mujeres podr&#x00ED;a infravalorar la importancia del g&#x00E9;nero a la hora de diferenciar la actividad cient&#x00ED;fica, pero anteriores resultados confirman que no existen diferencias significativas entre hombres y mujeres cuando son citados (Ding y otros, <xref ref-type="bibr" rid="CIT11">2006</xref>; Penas y Willett, <xref ref-type="bibr" rid="CIT37">2006</xref>).</p>

			<p>Con respecto a las diferencias entre puestos acad&#x00E9;micos y grupos tem&#x00E1;ticos, los resultados muestran que el primer elemento para distinguir los resultados cient&#x00ED;ficos es la escala acad&#x00E9;mica. En este sentido, se podr&#x00ED;a afirmar que la carrera es el factor que m&#x00E1;s influye en el &#x00E9;xito bibliom&#x00E9;trico de un autor (Penner y otros, <xref ref-type="bibr" rid="CIT38">2013</xref>). As&#x00ED;, j&#x00F3;venes investigadores con una carrera inicial describen resultados por debajo a investigadores consolidados con una larga carrera como son los <italic>Profesores y Profesores Em&#x00E9;ritos</italic>. Estos resultados est&#x00E1;n en consonancia con an&#x00E1;lisis anteriores (Ventura y Mombr&#x00FA;, <xref ref-type="bibr" rid="CIT49">2006</xref>; Abramo y otros, <xref ref-type="bibr" rid="CIT01">2009</xref>; Pagel y Hudetz, <xref ref-type="bibr" rid="CIT35">2011</xref>) y son explicados generalmente como un fen&#x00F3;menos de ventaja acumulativa (Cole and Cole, <xref ref-type="bibr" rid="CIT08">1972</xref>; Long, <xref ref-type="bibr" rid="CIT26">1978</xref>). Sin embargo, esta situaci&#x00F3;n cambia cuando el crecimiento es considerado. En este caso, los <italic>Becarios pre-doctorales y Ayudantes de Investigaci&#x00F3;n</italic> son aquellos que m&#x00E1;s incrementan sus curriculums, mientras que los <italic>Profesores</italic> mantienen estable sus perfiles con ligeros crecimientos. Este hecho puede ser un reflejo de un fen&#x00F3;meno evolutivo en el que peque&#x00F1;as entidades crecen m&#x00E1;s r&#x00E1;pido que las grandes (Gibrat, <xref ref-type="bibr" rid="CIT16">1931</xref>), haciendo que muchos investigadores noveles desarrollen sus curriculums en sus fases tempranas, experimentando crecimiento iniciales de gran importancia que marcar&#x00E1;n el futuro de su prestigio (Maranto y Streuly, <xref ref-type="bibr" rid="CIT28">1994</xref>). </p>

			<p>Los resultados se&#x00F1;alan que el segundo factor en importancia para diferenciar el impacto cient&#x00ED;fico de un investigador es la disciplina cient&#x00ED;fica. En general, se aprecia que los investigadores de <italic>Arte y Humanidades</italic> y <italic>Ciencias Sociales</italic> tienen un menor impacto que investigadores de <italic>Ciencias de la Vida</italic>, la disciplina que m&#x00E1;s autores sit&#x00FA;a en Q1. Este resultado se ajusta a anteriores an&#x00E1;lisis donde las biociencias consiguen m&#x00E1;s citas por art&#x00ED;culo que otras disciplinas (Radicchi y otros, <xref ref-type="bibr" rid="CIT41">2008</xref>), y donde las humanidades son escasamente citadas (Althouse y otros, <xref ref-type="bibr" rid="CIT04">2009</xref>). Sin embargo, en funci&#x00F3;n de la evoluci&#x00F3;n de los indicadores por &#x00E1;reas tem&#x00E1;ticas, se aprecia un patr&#x00F3;n interesante. Cuando el modelo detecta grupos por afinidad tem&#x00E1;tica en la categor&#x00ED;a de <italic>Profesores-Profesores Em&#x00E9;ritos</italic>, estos grupos describen una conducta similar, concluyendo que no existen diferencias significativas entre disciplinas dentro de esta categor&#x00ED;a profesional. Lo que sugiere que los investigadores s&#x00E9;nior ralentizan sus carreras independientemente de los campos de investigaci&#x00F3;n. Sin embargo, los investigadores m&#x00E1;s j&#x00F3;venes s&#x00ED; describen diferentes patrones de crecimiento en funci&#x00F3;n del &#x00E1;rea de investigaci&#x00F3;n. As&#x00ED;, investigadores noveles, especialmente <italic>Profesores Asistentes</italic>, de <italic>Arte y Humanidades</italic> y <italic>Ciencias Sociales</italic> experimentan mucho mayor incremento que sus colegas de <italic>Ciencias de la Vida</italic> y <italic>Ciencias de la Salud</italic>. Como en el caso de los puestos acad&#x00E9;micos, es posible que estas diferencias tem&#x00E1;ticas sean debidas a fen&#x00F3;menos de crecimiento donde los investigadores con una peque&#x00F1;a actividad incrementen m&#x00E1;s r&#x00E1;pido su impacto cient&#x00ED;fico que los autores con una gran producci&#x00F3;n. En cierto modo, se podr&#x00ED;a afirmar que los <italic>Profesores Asistentes</italic> de <italic>Ciencias de la Vida</italic> y <italic>Ciencias de la Salud</italic> consiguen la madurez cient&#x00ED;fica m&#x00E1;s temprano que sus colegas de <italic>Arte y Humanidades</italic> y <italic>Ciencias Sociales</italic>; y la r&#x00E1;pida ralentizaci&#x00F3;n en la actividad de los investigadores de <italic>Ciencias de la Vida</italic> y <italic>Ciencias de la Salud</italic> puede ser entendido como un signo de estabilidad, mientras que los <italic>Profesores Asistentes</italic> de <italic>Arte y Humanidades</italic> y <italic>Ciencias Sociales</italic> est&#x00E1;n a&#x00FA;n desarrollando sus carreras (Smeby, <xref ref-type="bibr" rid="CIT47">1998</xref>). En este sentido se podr&#x00ED;a sugerir que el esfuerzo en consolidar una carrera in Ciencias Sociales y Humanidades podr&#x00ED;a ser mayor que en el resto de &#x00E1;reas de investigaci&#x00F3;n.</p>
		</sec>

		<sec id="S7">
			<title>7. CONCLUSIONES </title>

			<p>Los &#x00E1;rboles de decisi&#x00F3;n han permitido concluir que el primer aspecto cualitativo que diferencia la actividad cient&#x00ED;fica en t&#x00E9;rminos de impacto es el puesto acad&#x00E9;mico de un autor. Investigadores con una carrera establecida obtienen de este modo mejor impacto cient&#x00ED;fico que los investigadores iniciados como consecuencia de una ventaja acumulativa. Esta influencia es tambi&#x00E9;n observada en funci&#x00F3;n de disciplinas, detectando que los autores de ciencias de la vida consiguen m&#x00E1;s impacto que los investigadores de artes y humanidades. Sin embargo, los resultados no encuentran diferencias significativas entre hombres y mujeres en conseguir impacto. </p>

			<p>Desde un punto de vista evolutivo, los &#x00E1;rboles de decisi&#x00F3;n muestran que los investigadores j&#x00F3;venes, principalmente de humanidades y ciencias sociales, incrementan sus curriculums m&#x00E1;s r&#x00E1;pido que lo profesores s&#x00E9;nior los cuales describen peque&#x00F1;os incrementos en todas las &#x00E1;reas estudiadas. Esto podr&#x00ED;a ser interpretado como un fen&#x00F3;meno de crecimiento en el que los investigadores noveles tienden a incrementar sus curricula en las fases iniciales de sus carreras para luego permanecer estables en su madurez.</p>

			<p>Los &#x00E1;rboles de decisi&#x00F3;n tambi&#x00E9;n han permitido agrupar y categorizar qu&#x00E9; tipo de autores describen un mayor impacto cient&#x00ED;fico considerando su g&#x00E9;nero, puesto y disciplina tanto de una forma est&#x00E1;tica como longitudinal. Por lo tanto se puede concluir que esta herramienta de la miner&#x00ED;a de datos es recomendable para estudiar la influencia de varios aspectos cualitativos implicados en la actividad cient&#x00ED;fica en relaci&#x00F3;n con en el impacto y la producci&#x00F3;n, mostrando qu&#x00E9; elementos de un perfil condicionan en mayor o menor manera una carrera prometedora.</p>

			<p>Por &#x00FA;ltimo, Google Scholar Citations puede ser valorado como una apropiada herramienta bibliom&#x00E9;trica porque facilita la construcci&#x00F3;n de exhaustivos y actualizados perfiles de autores con indicadores bibliom&#x00E9;tricos comparables entre s&#x00ED;. Sin embargo, se recomienda un proceso de limpieza previo de estos datos para evitar perfiles duplicados y manipulados, adem&#x00E1;s de normalizar afiliaciones y nombres.</p>
					
		</sec>
			

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			<title>8. REFERENCIAS</title>


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