A Public Library of Science, conhecida como PLOS é um projeto sem fins lucrativos que tem o objetivo de criar uma biblioteca de revistas científicas e publicações afins dentro do modelo de licenciamento de conteúdo aberto, fazendo uso, especificamente, das Licenças Creative Commons. A ideia do PLOS começou em 2000, quando uma  carta aberta  foi distribuída pelos fundadores Harold Varmus, Patrick Brown e Michael Eisen. Quase 34.000 cientistas de 180 países assinaram. Reconhecendo que a maioria dos periódicos existentes resistia a mudanças em suas práticas de negócios, em 2003 a PLOS lançou o primeiro periódico totalmente aberto para capacitar os pesquisadores a tornar a ciência imediata e publicamente disponível online, sem restrições. O modelo de Taxas de Processamento de Artigo (Article Processing Charges), embora revolucionário na época, logo abriria o caminho para uma nova onda de opções de publicação e em Acesso Aberto.

Desde sua criação, os objetivos da PLOS não mudaram: (a) Quebrar limites – Para avançar a pesquisa com mais rapidez, compartilhar de forma mais ampla e aumentar a colaboração (b) Capacitar pesquisadores – Para transformar a ciência por meio da inclusão, escolha, crédito e transparência (c) Redefinir qualidade – Para avaliar e comunicar todo o arco de pesquisa de forma mais justa e precisa (d) Ciência Aberta – Para construir uma base de conhecimento a partir da qual todos nós avançamos.

No artigo recém publicado e intitulado Updated science-wide author databases of standardized citation indicators de John P. A. Ioannidis ,Kevin W. Boyack,Jeroen Baas publicado em 16 de outubro de 2020 na revista PLOS Biology, os autores fornecem análises atualizadas que usam citações de Scopus com congelamento de dados a partir de 6 de maio de 2020, avaliando cientistas para impacto de citação ao longo da carreira até o final de 2019 (Tabela-S6-career-2019) e para impacto de citação durante o único ano civil de 2019 (Tabela-S7-singleyr-2019). Bancos de dados e códigos atualizados estão disponíveis gratuitamente em Mendeley ( https://dx.doi.org/10.17632/btchxktzyw ).

O banco de dados original (versão 1) também pode ser encontrado em https://data.mendeley.com/datasets/btchxktzyw/1 , o atualizado (versão 2) também pode ser encontrado em https://data.mendeley.com/datasets/btchxktzyw/2 e quaisquer atualizações subsequentes que possam aparecer no futuro estarão geralmente acessíveis em https://dx.doi.org/10.17632/btchxktzyw . 

A partir da Tabela S7 do artigo, elaboramos a seguinte Table-PLOS_Citations_Scores Brasil e USP

.

 

E os Autores brasileiros? Como estão nesse ranking? E o que dizer dos autores USP?

 

 

Top 25 Autores Brasileiros na PLOS com maior Nº de Citações (1996-2019)

 

 

Top 25 Autores da Universidade de São Paulo (USP) na PLOS com maior Nº de Citações (1996-2019)

 

 

No momento da publicação desta matéria, havia 4.822 artigos de autores USP publicados nas revistas da PLOS

 

PLOS ONE (4,311)
PLOS Neglected Tropical Diseases (349)
PLOS Pathogens (74)
PLOS Genetics (27)
PLOS Medicine (24)
PLOS Biology (20)
PLOS Computational Biology (17) 

 

Top 5 Artigos PLOS de Autores USP mais citados

 

 

 

 

Top 5 Artigos PLOS de Autores USP mais compartilhados nas Redes Sociais

 

 

A partir do artigo original, apresentamos uma tradução livre da metodologia e dos resultados obtidos.

Os dados tabulados S6 e S7 incluem todos os cientistas que estão entre os 100.000 melhores em todos os campos de acordo com o índice de citação composto [ 2] quando as autocitações são incluídas e / ou quando as autocitações não são incluídas. Além disso, na atualização atual, as Tabelas S6 e S7 também incluem cientistas que não estão entre os 100.000 melhores de acordo com o índice composto, mas estão entre os 2% melhores cientistas de sua disciplina de subcampo principal, entre aqueles que publicaram pelo menos cinco papéis. Outro novo recurso nesta atualização é que as Tabelas S6 e S7 incluem novas colunas mostrando para cada cientista a classificação de seu índice de citação composto dentro de sua disciplina de subcampo (com e sem autocitações) e o número total de autores dentro da disciplina de subcampo. Por exemplo, para Kevin W. Boyack, a classificação é 50 e 52 para o índice composto de citações com e sem autocitações, respectivamente, entre o total de 10, 391 cientistas cuja principal disciplina de subcampo é “Ciências da Informação e Bibliotecas”. Esta extensão permite a inclusão de amostras mais abrangentes dos cientistas mais citados para campos que têm baixas densidades de citação e, portanto, seriam menos prováveis ​​de serem encontrados nos 100.000 principais quando todos os campos científicos são examinados juntos.

As comparações de métricas de citação são mais significativas quando feitas na mesma subdisciplina. É claro que, mesmo dentro da mesma subdisciplina, diferentes áreas ainda podem possuir diferentes densidades de citação e avaliar os indicadores de citação sempre requer cautela quando todos os campos científicos são examinados juntos.

Categorias de disciplina de campo e subcampo usam a classificação Science-Metrix como em nosso trabalho anterior [ 1 ], mas periódicos multidisciplinares que anteriormente não foram atribuídos a um campo ou subcampo Science-Metrix [ 3 ] agora foram atribuídos a um campo específico e subcampo usando uma rede neural profunda convolucional baseada em caracteres. Esta abordagem de aprendizado de máquina foi treinada com um conjunto que consiste em mais de um milhão de entradas e superou outras abordagens, como Wikipedia e Yahoo! Respostas [ 4 ]. Isso permite uma classificação mais precisa dos cientistas que publicam muitos artigos em periódicos multidisciplinares.

As tabelas S8 e S9 fornecem os limites do 25º, 50º, 75º, 90º, 95º e 99º percentil para cada campo e cada subcampo para o impacto ao longo da carreira e no ano único de 2019 com base em citações e, separadamente, com base no indicador composto. A fórmula para calcular o indicador composto para o impacto ao longo da carreira é derivada somando a razão de log de 1 + o valor do indicador sobre o máximo desses logs de indicador para 6 indicadores (NC, H, Hm, NCS, NCSF, NCSFL) [ 3 ]:

 

 

A fórmula para calcular o indicador composto para o impacto do ano único de 2019 segue o mesmo princípio e usa apenas citações de publicações publicadas em 2019. Os valores máximos de log na população estão em tabelas separadas para carreira (S10) e ano único 2019 (S11).

Dada a crescente atenção dada à análise de autocitações, também incluímos nas Tabelas S8 e S9 dados para cada disciplina e cada subdisciplina do limiar do percentil 95 e 99 para o percentual de autocitações e para a proporção de citações sobre citações artigos dentro do conjunto de pesquisadores mais citados selecionados. Uma proporção muito alta de autocitações e / ou proporção de citações sobre artigos citados pode ou não ser justificável e pode exigir uma análise mais detalhada das práticas de citação desses cientistas. Uma porcentagem (4,9%) dos cientistas que estão nos 2% principais de sua subdisciplina para impacto ao longo da carreira quando as autocitações são incluídas não está mais entre os 2% principais de sua subdisciplina quando as autocitações são excluídas, e 0,01 % ( n= 15) destes ficam abaixo dos 10% principais. Alguns cientistas têm proporções extremamente altas de citações em relação aos artigos citados, ultrapassando em muito o limite do 99º percentil. Muitos artigos do mesmo cientista podem ser citados de forma totalmente legítima, com frequência, no mesmo artigo. No entanto, descobriu-se que alguns autores manipulam a revisão por pares para adicionar múltiplas citações a seus trabalhos [ 5 , 6 ].

Publicações em perfis de autores atualmente têm 98,1% de precisão média e 94,4% de evocação média [ 7 ]. Comentários para correção de perfis de autores devem ser endereçados à Scopus, preferencialmente por meio do assistente de feedback Scopus para ORCID ( https://orcid.scopusfeedback.com/ ).

== REFERÊNCIA ==

IOANNIDIS, John P. A.; BOYACK, Kevin W.; BAAS, Jeroen. Updated science-wide author databases of standardized citation indicators. PLOS Biology, v.18, n. 10: e3000918. Disponível em: https://journals.plos.org/plosbiology/article?id=10.1371/journal.pbio.3000918 – https://doi.org/10.1371/journal.pbio.3000918