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Veuillez utiliser cette adresse pour citer ce document : http://repositorio.unb.br/handle/10482/48822
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Titre: Vantagens de citação e altmétricas em artigos e preprints na temática Covid-19
Auteur(s): Alves, Larissa de Araújo
Orientador(es):: Maricato, João de Melo
Assunto:: Altmetria
Bibliometria
Comunicação científica
Date de publication: 12-jui-2024
Référence bibliographique: ALVES, Larissa de Araújo. Vantagens de citação e altmétricas em artigos e preprints na temática Covid-19 2022. 158 f., il. Dissertação (Mestrado em Ciência da Informação) — Universidade de Brasília, Brasília. 2022.
Résumé: ALVES, Larissa de Araújo. Vantagens de citação e altmétricas em artigos e preprints na temática COVID-19. Orientador: Prof. Dr. João de Melo Maricato. Brasília, 2022. 158 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Informação) - Faculdade de Ciência da Informação, Universidade de Brasília, Brasília, 2022. Questões associadas à comunicação científica também tendem a ser influenciadas pelas especificidades de períodos de Emergência em Saúde Pública de Importância Internacional (ESPII), como por exemplo, a pandemia de corona virus disease (COVID-19), que aumentou a necessidade por informações e acelerou a dinamicidade de produção científica. O volume de publicações científicas, diferenças entre áreas do conhecimento, uso de preprints para disseminação de descobertas e tempo necessário para evolução da ciência são pontos que chamam atenção no que se refere à produção científica de COVID-19. Dessa forma, a presente pesquisa busca identificar as dinâmicas de impacto bibliométrico de citação e altmétrico em artigos e preprints na temática COVID-19. O desenvolvimento de estudos por meio da aplicação de abordagens quantitativas bibliométricas e altmétricas fornece colaborações significativas para resolução de crises de saúde, uma vez que propiciam a visualização dos esforços empenhados para a produção de conhecimento voltado ao entendimento dos surtos causados por doenças. Quanto ao aspecto metodológico, a pesquisa caracteriza-se como quantitativa e lança mão de análises descritivas, comparativas e de correlação de Spearman de dados relacionados a amostra de 90.000 publicações, 83.477 artigos e 6.523 preprints, sobre COVID-19. Apresenta resultados sobre a observação da influência da variação entre tipos de acesso (aberto e fechado), subtipos de acesso (bronze, dourado, híbrido, verde e fechado) e tipos de publicações nos valores de indicadores bibliométricos e altmétricos calculados para os dados de citação, leitores/capturas no Mendeley e menções no Twitter. Os resultados expressam que artigos de acesso aberto demonstraram maior potencial de citação (82,3%) que artigos de acesso fechado (62,5%) e preprints (59,2%). No aspecto cobertura, o Mendeley demonstrou maior abrangência entre os artigos (valores de cobertura superiores a 88%), enquanto que o Twitter foi a fonte com a melhor cobertura para preprints (66%). Observa, no geral, vantagens de acesso aberto em comparação com o acesso fechado entre as publicações da amostra. Identifica, dentre os artigos da amostra, um destaque dos maiores valores de indicadores bibliométricos e altmétricos obtidos para os subtipos de acesso bronze e híbrido. Quanto às correlações calculadas, o estudo aponta que todas podem ser interpretadas como significativas, pois nenhum valor obtido para os coeficientes de correlação Spearman demonstram correlações analisadas como fracas ou perfeitas. Para os artigos, a melhor correlação identificada foi entre citações e leitores/capturas. Já entre os preprints, o melhor coeficiente de correlação se situa entre citações e menções no Twitter.
Abstract: Issues associated with scientific communication also tend to be influenced by the specificities of periods of Public Health Emergencies of International Importance, such as the Corona Virus Disease Pandemic (COVID-19), which increased the need for information and accelerated the dynamics of scientific production. The volume of scientific publications, differences between areas of knowledge, the use of preprints for dissemination of discoveries, and the time needed for the evolution of science are points that draw attention concerning the scientific production of COVID-19 and that can be observed from various perspectives. Thus, the present research seeks to identify the dynamics of bibliometric citation impact and altmetrics in articles and preprints on the subject of COVID-19. The development of studies through the application of quantitative bibliometric and altmetric approaches provides significant collaborations for the resolution of health crises since they provide the visualization of the efforts made to produce knowledge aimed at understanding outbreaks caused by diseases. As for the methodological aspect, the research is characterized as quantitative and makes use of descriptive, comparative, and Spearman correlation analyses of data related to a sample of 90,000 publications, 83,477 articles, and 6,523 preprints on COVID-19. Presents results on the observation of the influence of variation between access types (open and closed), access subtypes (bronze, gold, hybrid, green and closed) and publication types on the values of bibliometric and altmetric indicators calculated for citation data, readers/captures in Mendeley and Twitter mentions. The results express that open access articles showed higher citation potential (82.3%) than closed access articles (62.5%) and preprints (59.2%). In the coverage aspect, Mendeley demonstrated greater coverage among articles (coverage values greater than 88%), while Twitter was the source with the best coverage for preprints (66%) In general, it observes advantages of open access compared to closed access among sample publications. Among the articles on the theme of COVID-19, we identify a highlight of the highest values obtained for the bronze and hybrid access subtypes. As for the calculated correlations, the study points out that all can be interpreted as significant, however, no value obtained for Spearman correlation coefficients demonstrates correlations interpreted as weak or perfect. For articles, the best correlation identified was between citations and readers/captions. For preprints, the best correlation coefficient is between citations and Twitter mentions.
metadata.dc.description.unidade: Faculdade de Ciência da Informação (FCI)
Description: Dissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Faculdade de Estudos Sociais Aplicados, Departamento de Ciência da Informação e Documentação, 2022.
metadata.dc.description.ppg: Programa de Pós-Graduação em Ciência da Informação
Collection(s) :Teses, dissertações e produtos pós-doutorado

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