O uso conjunto de diversas métricas – tradicionais e alternativas – ajuda a representar um panorama mais completo da influência de um trabalho acadêmico tanto para a comunidade acadêmica como fora dela.
Por isso, deve-se ter em mente que as métricas alternativas complementam (e não substituem) os indicadores tradicionais baseados em citações, que são e devem continuar sendo amplamente aceitos e reconhecidos pela comunidade acadêmica. Sempre que possível, a avaliação de um trabalho acadêmico deve contar com uma variedade de métricas, a fim de obter uma visão mais completa sobre o seu impacto e a influência.
Sejam quais forem as métricas utilizadas para avaliar um autor, periódico ou produto acadêmico, é importante lembrar que qualquer métrica isolada funciona somente como indicador de uma ou mais tendências, e sozinha, ou sem um contexto adequado, não denota a qualidade de um trabalho acadêmico.
Assim, é fundamental contextualizar quaisquer métricas apresentadas, e as duas maneiras mais comuns de fazê-lo são através de um ranking, ou representando a colocação do item em percentis ou quartis. Por exemplo, dizer somente que um artigo tem um altmetric attention score de 1196 não faz muito sentido, mas se soubermos que essa pontuação o coloca no 99 percentil (ou seja, entre os 1% mais citados) entre todos os artigos publicados na mesma data, ou entre os 20 artigos mais citados desse periódico publicados na mesma data, isso já nos traz alguma perspectiva.
Nos relatórios da Altmetric, por exemplo, o altmetric attention score (pontuação) obtido por um artigo é contextualizado em relação aos demais artigos do mesmo periódico, aos artigos do mesmo periódico publicados no mesmo período, a todos os artigos rastreados pela Altmetric, e aos artigos rastreados pela Altmetric publicados no mesmo período. Além disso, pode-se consultar detalhes sobre as menções coletadas, como por exemplo o tweet original onde o artigo foi mencionado e o link para páginas web onde a menção foi coletada.
Contextualização do “altmetric attention score” de um artigo em relação a outros
Já o ImpactStory contextualiza os resultados do pesquisador em relação a outros indivíduos de acordo com categorias, como por exemplo: alcance global da pesquisa, acesso aberto às publicações, citações na Wikipedia, citação contínua por um longo período após a publicação, entre outros.
Exemplos de categorias de classificação no ImpactStory
Seja qual for o método de contextualização utilizado, o ideal é que seja claro e explícito de que forma esse contexto foi calculado.
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