El conjunto de revistas se ha clasificado de acuerdo con su SJR y dividido en cuatro grupos iguales, cuatro cuartiles. Q1 (verde) comprende el cuarto de las revistas con los valores más altos, Q2 (amarillo) los segundos valores más altos, Q3 (naranja) los terceros valores más altos y Q4 (rojo) los valores más bajos.
El SJR es un indicador de prestigio independiente del tamaño que clasifica las revistas por su ‘prestigio promedio por artículo’. Se basa en la idea de que «todas las citas no se crean iguales». SJR es una medida de influencia científica de las revistas que explica tanto el número de citas recibidas por una revista como la importancia o prestigio de las revistas de donde provienen tales citas
Mide la influencia científica del artículo promedio en una revista, expresa cuán central para la discusión científica global es un artículo promedio de la revista.
Evolución del número de documentos publicados. Se consideran todos los tipos de documentos, incluidos documentos citables y no citables.
Este indicador cuenta el número de citas recibidas por documentos de una revista y las divide por el número total de documentos publicados en esa revista. El cuadro muestra la evolución del número promedio de documentos de tiempos publicados en una revista en las últimas dos, tres y cuatro años se han citado en el año en curso. La línea de dos años es equivalente a la métrica de la revista Impact Factor ™ (Thomson Reuters).
Evolución del número total de citas y autos de revistas recibidas por los documentos publicados de una revista durante los tres años anteriores.
La autocitación en la revista se define como el número de citas de una revista que cita un artículo a artículos publicados por la misma revista.
¿Qué es información en investigación?
Information Research (Título corto = INR), ISSN: 1368-1613, Volúmenes 1–11 (1995/96–2005/06) es un e-Journal e internacional y académico, dedicado a hacer accesibles los resultados de la investigación en una amplia gama de disciplinas relacionadas con la información (Information Research, 2006). Esta revista se publica a través del esfuerzo personal del profesor T. D. Wilson, Profesor Emérito de la Universidad de Sheffield, con el apoyo de las Bibliotecas de la Universidad de Lund, Suecia y el Departamento de Ciencias de la Información, Universidad de Loughborough, Reino Unido.
Figura 2.8. Captura de pantalla: investigación de información, número 2006
En la actualidad, se publica bajo la dirección del profesor Tom Wilson. Es asistido por el Dr. Terrence A. Brooks, editor asociado de América del Norte; Dra. Elena Maceviciute, editora asociada, editora de revisiones de Europa del Este y Central y de libros; Dr. Jose Vicente Rodríguez, editor asociado de los países LUSO-Hispanic; Salam Baker Shanawa, editor asociado, tecnología; y la Dra. Diane Sonnenwald, editora asociada, «Rest of the World». La junta editorial consta de 33 miembros de diferentes países y su especialización en temas es la información y la biblioteca o una disciplina de informática. Como se menciona en el sitio web de la revista, sigue el rigor completo de la revisión por pares como en el caso de las revistas impresas académicas, pero la velocidad con la que responden los árbitros es más rápida que el medio impreso. El editor, que recibe el documento, primero examina el documento enviado y si se considera relevante, luego circula a dos árbitros, seleccionados por su experiencia en el área del documento enviado. Los miembros de la Junta Editorial también actúan como árbitros, cuando corresponda. No hay límite para la longitud de los documentos que informan la investigación original.
La recopilación de información y la investigación pueden ser de gran valor en las pruebas de penetración, particularmente en el caso de una prueba de penetración en la que uno no tiene conocimiento interno de los objetivos o el medio ambiente. Cuando uno busca información, ya sea en texto sin formato de documentos o páginas web, metadatos en archivos, código compilado en binarios de aplicaciones o casi cualquier otra fuente, a menudo puede buscar patrones particulares que se relacionen con la información requerida. Una de las grandes fuentes potenciales de información es Google. Las búsquedas realizadas en los índices masivos de Google pueden devolver información específica sobre personas, equipos, documentos y archivos de los cuales cosechar metadatos, y todo tipo de otra información interesante, siempre que uno sepa cómo realizar estas búsquedas correctamente. Los metadatos, o datos sobre datos, que se adjuntan a casi todos los documentos, archivos, medios visuales y otras estructuras similares destinadas al almacenamiento digital de información, pueden ser invaluables en el curso de una prueba de penetración. Los metadatos pueden proporcionar nombres de usuario; rutas del sistema de archivos, nombres y rutas del servidor de red, datos confidenciales eliminados y todo tipo de otros elementos interesantes. Dicha información a menudo se puede recuperar fácilmente de los documentos mediante el uso de servicios públicos como cadenas o mediante el uso de herramientas de búsqueda similares.
¿Qué es información en un trabajo de investigación?
Esta es la información, en cualquier formato (digital y/o en papel, numérico, descriptivo, audio o video), recopilada y utilizada durante una actividad de investigación, necesaria para validar los resultados logrados.
A modo de ejemplo: resultados de experimentos (positivos o negativos), observaciones, fuentes editadas y no publicadas, referencias bibliográficas, software y código, textos, objetos. Pueden ser crudos o elaborados.
Administrar datos de investigación (Gestión de datos de investigación – RDM) no implica necesariamente la apertura de los datos. Significa organizar la recopilación de datos y el almacenamiento de datos para garantizar que puedan conservarse adecuadamente, rastreables y comprensibles incluso después de algún tiempo o por aquellos que no han participado en la recopilación.
Los datos de investigación deben administrarse de acuerdo con principios justos (búsqueda, accesible, interoperable, reutilizable), para que el conocimiento sea fácil de rastrear, circularlo y promover la innovación.
El acceso abierto a los datos de investigación científica promueve el progreso del conocimiento, la reproducibilidad de la investigación, reduce las duplicaciones, aumenta la transparencia.
Los datos en sí no son obras de ingenio creativo y no son objeto de derechos de autor. Cuando no hay una necesidad particular y justificada de protección (restricciones de confidencialidad, protección de la privacidad, explotación industrial o comercial), por lo tanto, pueden ser reutilizadores o redistribuir sin restricciones con la licencia para el dominio gratuito o que proporcionan la obligación de atribuir
¿Qué es procesamiento de la información en metodologia?
El modelo de procesamiento de información es un marco utilizado por los psicólogos cognitivos para explicar y describir procesos mentales. El modelo compara el proceso de pensamiento de cómo funciona una computadora.
Al igual que una computadora, la mente humana toma información, la organiza y la almacena para recuperarse en un momento posterior. Así como la computadora tiene un dispositivo de entrada, una unidad de procesamiento, una unidad de almacenamiento y un dispositivo de salida, la mente humana tiene estructuras equivalentes.
En una computadora, la información se ingresa mediante dispositivos de entrada como un teclado o escáner. En la mente humana, el dispositivo de entrada se llama registro sensorial, compuesto por órganos sensoriales como los ojos y los oídos a través de los cuales recibimos información sobre nuestro entorno.
Como la información es recibida por una computadora, se procesa en la unidad de procesamiento central, que es equivalente a la memoria de trabajo o la memoria a corto plazo. En la mente humana, aquí es donde se mantiene la información temporalmente para que pueda usarse, descartarse o transferirse a la memoria a largo plazo.
En una computadora, la información se almacena en un disco duro, que es equivalente a la memoria a largo plazo. Aquí es donde mantenemos información que no se está utilizando actualmente. La información almacenada en la memoria a largo plazo puede mantenerse durante un período de tiempo indefinido.
Cuando una computadora procesa información, muestra los resultados mediante un dispositivo de salida como una pantalla de computadora o una impresión. En los humanos, el resultado del procesamiento de la información se exhibe a través del comportamiento o las acciones: una expresión facial, una respuesta a una pregunta o movimiento corporal.
¿Cómo se presenta la información de la investigación?
La sección de resultados de un trabajo de investigación original proporciona respuesta a esta pregunta «¿Qué se encontró?» La cantidad de hallazgos generados en un proyecto de investigación típico es a menudo mucho más de lo que la revista médica puede acomodar en un artículo. Entonces, lo primero que el autor necesita hacer es hacer una selección de lo que vale la pena presentar. Habiendo decidido eso, él/ella necesitará transmitir el mensaje de manera efectiva utilizando una mezcla de texto, tablas y gráficos. El nivel de detalles requeridos depende mucho del público objetivo del documento. Por lo tanto, es importante verificar el requisito de la revista que tenemos la intención de enviar el documento (por ejemplo, los requisitos uniformes para los manuscritos presentados a las revistas médicas1). Este artículo condensa algunas reglas generales comunes sobre la presentación de datos de investigación que encontramos útiles.
En la línea 1, el autor presenta solo los datos (es decir, lo que se encontró exactamente en un estudio), pero el lector se ve obligado a analizar y sacar su propia conclusión («HbA1c media disminuyó»), lo que hace que el resultado sea más difícil de leer. En la línea 2, la forma preferida de escribir, los datos se presentaron junto con su interpretación.
“Es claramente evidente en la Figura 1B que hubo significativo diferente (p = 0.001) en el nivel de HbA1c a los 6, 12 y 18 meses después del programa de autogestión diabética entre 96 pacientes en el grupo de intervención y 101 pacientes en el grupo de control, pero sin diferencia visto desde 24 meses en adelante «. [Demasiado prolijo]
¿Cuáles son los pasos para presentar una información?
Preparar una presentación puede ser una experiencia abrumadora si lo permite que sea una. Las estrategias y los pasos a continuación se proporcionan para ayudarlo a desglosar lo que podría ver como un trabajo grande en tareas más pequeñas y manejables.
El primer paso para preparar una presentación es aprender más sobre la audiencia a quien hablará. Es una buena idea obtener información sobre los antecedentes, valores e intereses de su audiencia para que comprenda lo que los miembros de la audiencia podrían esperar de su presentación.
A continuación, si es posible, seleccione un tema que sea de interés para la audiencia y para usted. Será mucho más fácil entregar una presentación que el público considere relevante y más agradable para investigar un tema que le interese.
Una vez que haya seleccionado un tema, escriba el objetivo de la presentación en una sola declaración concisa. El objetivo debe especificar exactamente lo que desea que su audiencia aprenda de su presentación. Base el objetivo y el nivel del contenido sobre la cantidad de tiempo que tiene para la presentación y el conocimiento de los antecedentes de la audiencia. Use esta declaración para ayudarlo a mantenerse enfocado mientras investiga y desarrolla la presentación.
Después de definir el objetivo de su presentación, determine cuánta información puede presentar en la cantidad de tiempo permitido. Además, use su conocimiento sobre la audiencia para preparar una presentación con el nivel de detalle correcto. No desea planificar una presentación que sea demasiado básica o demasiado avanzada.
¿Cómo presentar la información de una investigación de campo?
La versión en línea contiene material suplementario disponible en 10.1186/s12889-021-12206-5.
La rápida investigación de posibles eventos de salud pública1 es clave para mitigar los efectos nocivos de estos. Los operativos en el terreno durante las primeras fases de un evento de salud pública a menudo son necesarios para cubrir múltiples tareas mientras trabajan con recursos limitados. Cuando se producen brotes y otros eventos de salud en entornos remotos y complejos, estos problemas se pueden multiplicar. Las herramientas que facilitan la recopilación precisa, rápida y eficiente de datos esenciales durante la investigación temprana de un posible evento de salud pública pueden respaldar la toma de decisiones de salud pública efectiva, al tiempo que agrega una carga adicional mínima al trabajo de los investigadores de campo.
Si bien se ha prestado mucha atención al desarrollo de herramientas analíticas que tienen como objetivo facilitar el análisis y la predicción oportunos durante los brotes complejos, ha habido menos informes que enfatizan la necesidad de calidad, integridad y puntualidad de la recopilación de datos primarios en el nivel de campo [1] .
En la actualidad, existe una variabilidad significativa en la calidad de la información epidemiológica generada durante las investigaciones de brotes. Durante el brote de la enfermedad del virus del ébola de África occidental 2014-2015, se informaron varias deficiencias en la gestión de datos, incluidos informes de formularios de investigación de casos incompletos y la llegada tardía de datos [2] y los desafíos para etiquetar y clasificar adecuadamente las muestras enviadas a los laboratorios durante la investigación. La ausencia de una base de datos central destinada a vincular diferentes fuentes de datos se destacó como un problema crucial [2], al igual que la variabilidad de los formatos de diferentes fuentes que impidieron la fusión de la información y el exceso de datos detallados que se recopilaron pero que nunca se usaron en análisis [3]. Los estudios realizados en el sudeste asiático y en Europa también han encontrado que varios conjuntos de datos recopilados para informes de brotes fueron incompletos y/o inexactos [4, 5]. Combinados, los problemas de conjuntos de datos incompletos, retrasados, incorrectos, excesivamente detallados y desorganizados son los factores clave que dan como resultado una incapacidad para evaluar e informar rápidamente indicadores críticos sobre la naturaleza y los riesgos planteados por un posible evento de salud. Esas observaciones han sido reportadas durante varios años y de todo el mundo.
En los entornos limitados por recursos, es imperativo maximizar la eficiencia al centrarse en los objetivos principales de la adquisición de datos e incluir solo variables que pueden informar directamente la respuesta inmediata. Junto con esto, se deben considerar los métodos de recopilación y gestión de datos, con un enfoque particular en la necesidad de vincular múltiples fuentes de datos y estandarizar variables para el procesamiento de datos posteriores.
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