The woman’s researcher tale: A Review of Bibliometric Methods and Results for Studying Gender in Science

In recent years there has been an increase in the research on the gender gap in academia using bibliometric methods and approaches. Following a snowball method to gather literature, this narrative literature review aims at organizing the ideas of this explosion of research in order to find new insights into the research of gender gap in science. We first analyze methodological elements of research (focusing on gender disambiguation techniques, unit of analysis and causality issues). Then we identify the main topics of research and classify them in three groups: differences within academia, causes of those differences and the main consequences they create. Lastly, we highlight the limitations found in the literature and propose new lines of research given each limitation, which encompass a need for more careful methodological approaches, the requirement of a global vision on research, attempting at researching a more diverse range of topics and a guideline to use certain concepts more systematically

The Role of Mobility in Mitigating Core-Periphery Inequalities: Contribution Statements of African Scholars in International Collaboration

This paper explores the impact of international mobility on the distribution of tasks within core-periphery scientific collaborations, particularly focusing on Africa. Utilizing a dataset with contributions statements from ScienceDirect, the study categorizes publications and author contributions from 2017-2023 involving African researchers. It finds significant disparities in task assignment, where authors from the global scientific periphery often perform menial roles. The paper highlights that mobility, especially international, potentially mitigates these inequalities by positioning periphery scholars in more substantial roles, enhancing their visibility and career progression. Initial results indicate that mobile researchers tend to secure prominent authorial positions and are more involved in conceptual and supervisory tasks. These findings suggest that increasing international mobility and integration into global networks could promote a more equitable distribution of intellectual labour and recognition in global science collaborations.COMPARE project funded by the Spanish Ministry of Science, (MCIN/AEI/https://doi.org/10.13039/501100011033) FSE invierte en tu future. Nicolas Robinson-Garcia is supported by a Ramón y Cajal Fellowship granted by the Spanish Ministry of Science (PID2020-117007RA-I00). Elvira González-Salmón is currently supported by an FPU grant from the Spanish Ministry of Science (Ref: FPU2021/02320

Nunca es tarde si la informetría es buena: Comentario de Introduction to informetrics

¿Hacemos bibliometría o cienciometría? Ambos conceptos están estrechamente relacionados y es fácil encontrar lecturas que aúnan ambas perspectivas de estudiar determinado tipo de información. Sin embargo, cabe recordar que ambas técnicas parten de un estudio más amplio de la información en general: la informetría[1]. En este sentido, un clásico que propone aplicar métricas al funcionamiento de las bibliotecas sería Introduction to informetrics: Quantitative Methods in Library, Documentation and Information Science, de Leo Egghe y Ronald Rousseau, publicado en 1990. Siendo estos autores unos de los pioneros en utilizar y promover el término “informetrics”, ya en las primeras líneas del libro explican que “hoy en día [1990] el campo de la informetría se ha ampliado tanto que ningún libro introductorio puede aspirar a ser completo” (Egghe; Rousseau, 1990). Es inevitable preguntarse qué pensarían del estado del campo más de 30 años después, en especial tras los cambios cualitativos y cuantitativos que ha traído consigo Internet. ¿Qué pensarían de la “cibermetría”? ¿Se pueden aplicar sus reflexiones y discusiones del libro a la actualidad? ¿Y sus instrucciones cuantitativas? ¿Han sobrevivido sus ideas a la era digital? En esta pequeña nota desarrollaremos algunas ideas que se van repitiendo a lo largo del libro y que van vertebrando el concepto de informetría que los autores nos proponen. Las analizaremos teniendo en cuenta los contrastes y continuidades que ha habido desde su publicación en 1990 hasta el 2023. Contrastes I. Archivo histórico Una de las cosas que queda más clara con la lectura de este manual es cómo gestionar una biblioteca lo más eficientemente posible, con los recursos informáticos disponibles en 1990. Los más de treinta años que nos separan de la escritura de este libro, dejan ver el cambio tan impresionante que ha habido en la ciencia de la información y en las bibliotecas mismas. Por tanto, hay ocasiones en las que este manual sirve más como una ventana al pasado que como una guía de acción en el 2023. Nos encontramos, por ejemplo, este estilo de gráficos a los que R nos ha desacostumbrado. II. Base matemática Hoy en día parece que los programas estadísticos generan datos nuevos de la nada, pero libros como este nos permiten entender qué hay detrás, cómo ha viajado un dato para acabar produciendo otro, qué clase de procesos matemáticos hay debajo de acciones que realizamos casi diariamente. Esto es extremadamente importante para cualquier persona iniciándose en el campo de la informetría: es necesario saber qué hay detrás de las operaciones que hacemos para elegir los modelos estadísticos y predictivos adecuados a nuestras necesidades. En esta misma dirección, hoy en día no resulta necesario saberse al pie de la letra todas las fórmulas matemáticas que aparecen en el libro, pero sí resulta necesario comprenderlas. II. Continuidades Relación teoría-práctica La primera continuidad con la actualidad la encontramos en una reflexión sobre la relación entre la teoría y la práctica. Los autores recalcan que “no hay medición sin teoría ni teoría sin datos” (Egghe; Rousseau, 1990). Vuelven a esta afirmación más o menos explícitamente a lo largo del libro, lo cual resulta interesante dada la dimensión tan práctica que tiene, por ejemplo, la bibliometría. Decía por ello De Bellis que “el espacio de la bibliometría parece perpetuamente situado al borde de un precipicio teórico” (De Bellis, 2009). ¿Se ha saltado la bibliometría la ley que une la teoría y los datos? ¿Cómo sobrevive una ciencia con un marco teórico débil (o casi inexistente)? ¿Tanta libertad es una fortaleza o una debilidad - o depende de cada caso? Aunque los autores no responden a estas preguntas, resulta interesante reflexionar sobre ellas viendo que actualmente no tenemos una teoría bibliométrica más sólida que entonces. Relación modelo-realidad Los modelos nos ayudan a entender la realidad, a costo de simplificarla, y son la base de los estudios de la información. Pero estos modelos no hablan por sí solos, sino que deben ir acompañados de “definiciones y teorías con interpretaciones verbales, utilizando de nuevo conceptos que pueden entenderse intuitivamente, pero que son ligeramente ambiguos e imprecisos” (Egghe; Rousseau, 1990). La falta de una explicación crítica y profunda de los mismos puede llevar a casos de misinformación, un reto a la estabilidad social que, aunque ya existía a finales del siglo XX, no ha hecho más que exacerbarse con la llegada de Internet. En esta línea, sus apelaciones a la responsabilidad en el uso de elementos cuantitativos recuerda a las preocupaciones actuales por falseamiento de datos en ambientes tan decisivos como puede ser la política nacional. Citación Nos encontramos también con un análisis de las citas y prácticas de citación que muestra prácticamente las mismas preocupaciones que hoy en día sobre los matices de utilizar las citas (y cómo utilizarlas) para evaluación científica. En este sentido, este apartado puede seguir sirviendo como punto de partida para comprender los detalles presentes en el entendimiento de las citas, al mencionar, por ejemplo, el “American bias”[2] o el sesgo de género[3]. Además, sus precauciones finales con respecto a las citas recuerdan al debate actual - a raíz de iniciativas como DORA o el Leiden Manifesto - sobre el uso de las citas para la evaluación y su relación con la revisión por pares: afirman que lo ideal sería usar ambos procedimientos en tándem[4]. Conclusiones finales Este manual, escrito con un estilo informal y explicativo, buscó ser el “how to in R” que buscamos en Google de los años 90, y sin duda es exitoso en poner sobre la mesa las herramientas básicas necesarias para entender la informetría, así como numerosas referencias para seguir tirando del hilo que más nos apetezca. En definitiva, se trata de un libro que es un producto de las limitaciones técnicas de su tiempo (una ventana al pasado) y extremadamente moderno a la vez, lleno de continuidades con el presente. Es un manual para leer sin miedo (no dejarse asustar por su apariencia de ladrillo gris), con calma y sabiendo elegir qué partes nos interesan en cada momento (en especial si tenemos dudas cuantitativas específicas). Referencias De Bellis, Nicola (2009). Bibliometrics and citation analysis: from the science citation index to cybermetrics. Lanham, MD: Scarecrow press. Egghe, Leo; Rousseau, Ronald (1990). Introduction to informetrics. Quantitative methods in library, documentation and information science. Elsevier Science Publishers. Ferber, Marianne A (1986). “Citations: Are They an Objective Measure of Scholarly Merit?”. Signs, v. 11, n. 2, 381–389. [1] Para aclarar los diferentes conceptos, en este artículo usaremos las definiciones dadas por De Bellis en Bibliometrics and citation analysis. Según este autor, la informetría estudia cuantitativamente información de cualquier tipo, no únicamente de elementos bibliográficos (como hace la bibliometría) o ciencia (como hace la cienciometría). En esta nota usaremos los tres conceptos teniendo en cuenta el solapamiento que hay entre los mismos. [2] Así definen a la tendencia a citar más publicaciones de Estados Unidos. [3] Lo llamaban el “sex bias” y citaban uno de los pocos artículos disponibles de la época al respecto, en el que se analiza si cada investigador/a tiende más a citar a personas de su mismo género (Ferber, 1986). [4] La cita completa es: “El análisis de citas no es un sustituto ni un atajo del pensamiento crítico; es, en cambio, un punto de partida para quienes están dispuestos/as a explorar las vías hacia una evaluación exhaustiva. Aunque la revisión por pares y el análisis de citas están muy correlacionados, existe suficiente varianza como para justificar el uso de ambos procedimientos en tándem.” (Egghe; Rousseau, 1990)

WikiGenDex: Un nuevo algoritmo de identificación de género basado en fuentes abiertas [WikiGenDex: A new gender identification algorithm based on open sources]

Given the limitations found in other name-based gender assignment algorithms, we present a new algorithm based on open sources: WikiGenDex. This algorithm is based on information from Wikidata and the World Gender Name Dictionary (belonging to the World Intellectual Property Organization). Throughout the note we explain its mechanism, validate its operation, offer an example and a tutorial to use it with any name database