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La alarmante propagación de la COVID-19 ha generado una producción científica sin precedentes en respuesta a la búsqueda de tratamientos y vacunas que ayuden a frenar la pandemia. Los medios de comunicación, las redes sociales y científicas se han convertido en un escenario primordial para la difusión de publicaciones académicas y, en consecuencia, en herramientas potenciales para evaluar el impacto social de la investigación sobre la COVID-19. El presente trabajo propone analizar el impacto y uso de las publicaciones en redes sociales y científicas mediante el empleo de indicadores altmétricos. Se emplean como herramientas las bases de datos Dimensions y Altmetric.com para el análisis de la producción científica y la atención en línea recibida. Los resultados evidencian un predominio de las menciones de Twitter, seguidos por las lecturas y citas en Mendeley y Dimensions. Los temas con mayor atención se relacionaron con tratamientos, vías de transmisión, síntomas, muertes y vacunas.

Este estudio explora el papel del género en las redes de coautoría, el impacto de los artículos escritos por dos o más autores, y la influencia de los artículos de alto impacto en las carreras académicas de los investigadores. Para este fin considera a los investigadores de biología peruanos con publicaciones en la colección principal de Web of Science y en el índice de citaciones de SciELO, así como las hojas de vida de los autores de publicaciones con mayor impacto. Se encontró un significativo desbalance en la cantidad de hombres y mujeres investigadores que publican, y que las mujeres tienden a publicar menos. No se detectaron preferencias de género en las redes de coautoría, pero sí que las mujeres ocupan en menor medida posiciones de alta intermediación, aquellas que son claves para direccionar el flujo de información en estas redes. Por último, el haber publicado una investigación de alto impacto se relaciona con el ascenso para los investigadores jóvenes, tanto hombres como mujeres.

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Este trabajo busca aproximarse a la identificación de la presencia, productividad e influencia de autores iberoamericanos sobre alfabetización informacional - ALFIN, y analizar el impacto y uso de sus contribuciones académicas en las plataformas sociales y científicas a través de indicadores bibliométricos y altmétricos. Partiendo de los resultados arrojados en estudios bibliométricos a nivel mundial e iberoamericano sobre ALFIN incluidos en las principales bases de datos y las publicaciones recopiladas en una wiki iberoamericana, se extraen los autores con mayor productividad (55 autores). Luego, a partir de la consulta directa a ocho plataformas científicas (Google Scholar, ResearchGate, Academia.edu, Mendeley, ORCID, IraLIS, E-LIS y EXIT), tres redes sociales (Facebook, Twitter y LinkedIn) y los datos proporcionados por un proveedor comercial (Altmetric.com), se realiza un análisis de indicadores bibliométricos y altmétricos a nivel de autores y publicaciones. Encontramos de manera general, que existe mayor presencia de autores en ResearchGate (58%), Academia.edu (51%) y Google Scholar (49%) que en Mendeley (25%) y ORCID (18%), y que la mayor influencia potencial en plataformas sociales por la cantidad de seguidores radica en Facebook ( / top 10 autores). Además, un análisis con el estadístico rho de Spearman, arroja entre algunas fuentes y plataformas, una correlación baja entre número de citas en Google Scholar y lecturas en Mendeley (r=382) y negativa baja para menciones en blogs (r=0,-237), Google+ (r=0,-214) y Twitter (r=0,-183). Finalmente, que tanto la productividad como el impacto-visibilidad se centran en unos determinados autores de ALFIN, y que, para estos autores, y, en general, para las perspectivas métricas asumidas, considerando distintos recursos de medición, existe un impacto positivo en doble vía, de lo bibliométrico a las altmétricas y viceversa.

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En este trabajo se presenta una revisión del concepto de innovación y la descripción de los diferentes modelos de innovación propuestos por diversos autores. De esta revisión, se seleccionan los modelos de caja negra, de relación en cadena y las recomendaciones plasmadas en la 3ª edición del Manual de Oslo de la OCDE para desarrollar un modelo numérico que permite simular el impacto que la inversión en ciencia y tecnología tiene sobre la sociedad. El modelo desarrollado se aplica para una región que se denomina el Sistema de Innovación Regional de Querétaro (SIRQ), tomando en cuenta el contexto de la situación de la ciencia y la tecnología en México. Para este sistema, se señalan los diferentes factores que se consideran como entradas y salidas del modelo y se explican los valores asignados a cada uno de estos factores. Buscando ilustrar de forma objetiva el potencial de uso que tiene el modelo propuesto, se analizan seis escenarios para la región seleccionada como ejemplo.

Se presenta un análisis del rendimiento de grupos de investigación desde una perspectiva bibliométrica. Tomando como caso de estudio los grupos de investigación de la Universidad de Murcia, salvo los del área de Humanidades (n=258), se indaga en la relación entre el tamaño del grupo de investigación, y su rendimiento científico, usando para ello medidas bibliométricas absolutas y relativas. Los resultados indican que los grupos con más miembros muestran valores absolutos de producción, visibilidad e impacto más elevados que el resto de grupos, como consecuencia de su mayor tamaño. En lo que respecta a los indicadores relativos, se concluye que existe relación estadísticamente significativa entre tamaño del grupo y porcentaje de publicación en revistas del primer cuartil, así como con el valor de citas normalizado. Estos resultados vienen dados por el área de Ciencias Sociales donde la productividad per cápita también se ve afectada positivamente por el mayor tamaño del grupo de investigación. En las restantes áreas, sin embargo, no hay evidencia estadística de que los indicadores relativos estén influidos por el tamaño del grupo de investigación. Finalmente, se discuten las implicaciones de estos resultados para la toma de decisiones en política científica.

The article discusses the aspects of innovation relating to technology and science, with a focus on three innovation models in the development of a numerical model simulating the societal impact of investments in technology and science in Mexico. The authors discuss the application of the model to the Queretaro Regional Innovation System (SIRQ) in Mexico. It was concluded that the results obtained from the numerical model accurately match the SIRQ and its social and economic academic indicators.