Erros comuns em revisões bibliométricas e um novo método para corrigi-los / Scientometrics

Erros comuns em revisões bibliométricas e um novo método para corrigi-los / Scientometrics

Ao realizar tais revisões, assume-se que os dados bibliométricos são suficientemente precisos, de modo que erros associados a nomes de autores e referências provavelmente não influenciarão os resultados. Questionamos essa noção e discutimos os tipos de erros (geralmente ocultos) que comprometem os dados bibliométricos, bem como as consequências desses erros. Fornecemos um tutorial e um código em R para a limpeza de dados bibliométricos, com foco na identificação e correção de diversos tipos de erros. Demonstramos isso com um exemplo ilustrativo e também com uma reanálise de uma revisão bibliométrica publicada anteriormente. Em ambos os exemplos, mostramos que as abordagens típicas para o tratamento de dados bibliométricos podem produzir resultados e conclusões imprecisas. A alternativa que desenvolvemos e ilustramos permite ao bibliometrista evitar essas imprecisões.

#Bibliometria

Disponível em: https://link.springer.com/article/10.1007/s11192-026-05544-x