Algoritmos para solventar la falta de normalización de nombres de autor en los estudios bibliométricos

Costas, Rodrigo; Bordons Gangas, Maria Teresa

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Campo DC	Valor	Lengua/Idioma
dc.contributor.author	Costas, Rodrigo
dc.contributor.author	Bordons Gangas, Maria Teresa
dc.coverage.spatial	MX
dc.date.accessioned	2018-09-20T13:38:36Z	-
dc.date.available	2018-09-20T13:38:36Z	-
dc.date.issued	2007
dc.identifier.uri	http://ru.iibi.unam.mx/jspui/handle/IIBI_UNAM/A249	-
dc.language.iso	es
dc.publisher	Universidad Nacional Autónoma de México. Centro Universitario de Investigaciones Bibliotecológicas
dc.rights	openAccess
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
dc.subject	Normalización de nombres de autores
dc.subject	Bases de datos
dc.subject	Science Citation Index
dc.subject	Thomson ISI
dc.subject	Algoritmos
dc.subject	Variantes de firma
dc.subject.classification	Humanidades y Ciencias de la Conducta
dc.title	Algoritmos para solventar la falta de normalización de nombres de autor en los estudios bibliométricos
dc.title.alternative	Algotithms to solve the lack of normalization in author names in bibliometric studies
dc.type	Artículo
dc.type	publishedVersion
dcterms.bibliographicCitation	Investigación Bibliotecológica: archivonomía, bibliotecología e información (0187-358x) vol. 21(42), 13-32 (2007).
dcterms.creator	Costas, Rodrigo::orcid::0000-0002-7465-6462
dcterms.creator	Bordons Gangas, Maria Teresa::cvu::202490
dc.identifier.doi	10.22201/iibi.0187358xp.2007.42.4115
dc.description.resumen	Se presentan dos algoritmos para detectar y solventar problemas de normalización de nombres de autores en datos procedentes de la base de datos Science Citation Index de Thomson ISI. El primer algoritmo permite detectar firmas diferentes que, por su parecido, podrían pertenecer a una misma persona. El segundo ayuda a determinar si dos firmas parecidas se corresponden o no con una misma persona en función del grado de similaridad existente entre los documentos de una y otra variante de firma. Para determinar la eficacia de los algoritmos se han utilizado como control los datos de autores normalizados de un estudio anterior. El algoritmo detecta un 67% de las variantes de firma existentes en la población objeto de estudio y tiene un 74% de acierto en la determinación de si esas firmas corresponden a una misma persona.
dc.relation.ispartofjournal	http://rev-ib.unam.mx/ib/index.php/ib/issue/view/346
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