Una buena introducción (aunque algo vieja en términos bibliométricos) al asunto de la impactitis y a la historia y (des)ventajas del Impact Factor, es posible encontrarla en este artículo (de acceso completo) de una de las revistas del grupo BMJ.
Es precisamente en uno de los blogs del grupo BMJ, el blog de Richard Smith (que fue editor del BMJ), en el que se avisa de cambios sustanciales en la medida bibliométrica de la producción científica. No se trata de las habituales críticas al concepto de IF si no de la introducción de parámetros bibliométicos más útiles (los Article Level Metrics o Niveles Métricos del Artículo) y que representen mejor la realidad de la publicación científica y, además, todo ello en el contexto de la Public Library of Science, acabando así con la hegemonía del grupo Thomson Reuters.En su blog, Richard Smith hace mención explícita del provocador artículo de John Ionnadis: Why most published research findings are false. Y lo cita para ilustrar la función de los Article Level Metrics.
En suma: ¡El Factor de Impacto está muerto!¡Larga vida a los Niveles Métricos de los Artículos!
Pero, queda claro que la tendencia a escribir obituarios es, en el terreno científico, una actividad prematura. Algo de esto es lo que me ha pasado con el artículo de Pomarol-Cloter.
Como sin duda recordarán, en el post anterior, comentaba someramente, pero con asombro y de modo solemne, el artículo de Pomarol-Clotet et al. publicado en Molecular Psychiatry. Desde el famoso artículo en Nature de Nikos Logothetis creí empezar a entender la importancia de los estudios de neuroimagen en tanto que dependen de sofisticados programas de ordenador que virtualmente pueden (de)mostrar cualquier cosa (como el caso del ¡salmón muerto pero pensante!; del que se puede leer una crítica verdaderamente esclarecedora aquí). Pues bien, el artículo de Pomarol-Clotet et al., habría que leerlo a la luz de este otro artículo que se acaba de publicar en el Journal of Clinical Neuroscience y que se comenta en detalle en el mismo blog en el que se revelaba la actividad cerebral en el salmón (¡!).
La conclusión del estudio de Fusar-Poli et al., es la siguiente: básicamente, según se use un software de análisis de datos - para las imágenes de fRMI - u otro, cambian de manera sustancial los resultados... al parecer XBAM arroja más resultados que SPM; lo que podría replantear los resultados del artículo de Pomarol-Clotet et al., a no ser que el uso de dos teconologías más de neuroimagen (Voxel Based Morphometry y Diffusion Tensor Imaging) compensen lo anterior.
