LaLiga 2019: Qué chance tiene A de ganarle a B…

Hoy hay un partido decisivo en la primera división de España. A falta de 8 jornadas, el equipo que lidera el campeonato tiene 8 puntos de ventaja sobre el segundo lugar, pero además hoy se enfrentan ambos, por lo que esta ventaja se puede abrir a 11 puntos o cerrar a 5. Un amigo me dice que el que gane hoy se llevará el campeonato, y yo le digo que matemáticamente aún hay muchas opciones. ¿Cómo así? me pregunta él, y yo le respondo:

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Impacto de la Lista Roja de Ecosistemas de la IUCN (II)

En contribuciones anteriores (aquí y aquí) he revisado diferentes formas de medir el impacto de las publicaciones científicas, ya sea utilizando el número de citas bibliográficas o usando indicadores de atención recibida en redes sociales y otros medios.

Un aspecto diferente de las publicaciones son las redes de colaboración que se forman por la coautoría de los artículos. Si nos fijamos quienes publican juntos y con que frecuencia podemos inferir sobre los procesos de formación de grupos de trabajo y las interacciones entre ellos.

Hoy voy a explorar estos aspectos usando dos colecciones de artículos científicos para comparar las redes de colaboración de cada uno de ellos.

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Producción Científica del IVIC en sus 60 años

Graduación IVIC 2009

El Instituto Venezolano de Investigaciones Científicas (IVIC) cumplió este mes 60 años. Mientras las autoridades celebran, muchos investigadores denuncian y documentan el triste deterioro de una institución fundamental para la ciencia en Venezuela.

Me parece que cada aniversario es un momento oportuno para ver con un ojo crítico el pasado y el presente de la institución, y hacer un balance de logros, aciertos y desaciertos, y reflexionar sobre como reorientar las políticas futuras.

En ocasiones anteriores me he enfocado en la memoria histórica del instituto y en analizar la formación de talento humano del Centro de Estudios Avanzados. Aunque actualmente estoy alejado físicamente, espero que mis humildes aportes sean útiles para aquellos que pueden (o podrán) tomar decisiones para recuperar la capacidad científica nacional.

Hoy voy a contribuir con un par de líneas de código para mostrar como hacer un análisis bibliométrico de la producción científica del IVIC usando un par de herramientas libres.

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Todos los nombres (I)

Sobre la misma tierra -- Rómulo Gallegos

Los nombres personales y apellidos son un fascinante tema, no sólo para obras literarias, sino también para análisis estadísticos muy variados, en las áreas de ciencias sociales, ciencias históricas, medicina y ecología humana.

Los apellidos se heredan según sistemas tradicionales y/o legales, y vienen a ser una medida indirecta de la genealogía, siguiendo (en la mayor parte de los casos) la línea paternal. Por otro lado los nombres son escogidos siguiendo muchas pautas sociales distintas y pueden reflejar tradiciones, idiosincracias o modas temporales.

Existen muchos ejemplos de análisis estadísticos relacionadas con la historia (o futuro) de los nombres, con su distribución geográfica, etc.

En esta serie de análisis voy a ilustrar algunas curiosidades sobre nombres y apellidos venezolanos en general (y zulianos en particular), y mostrar ejemplos de código en R que puede ser útil para visualizar la distribución y frecuencia de nombres en Venezuela.

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Actualización sobre mi presencia en la red

Publicaciones y citas

He publicado hasta la fecha 16 artículos en revistas arbitradas y más de 70 documentos en portales o colecciones electrónicas.

Para una selección de 50 documentos preparé un análisis de impacto usando varios indicadores. En estos documentos acumulo 83 citas según Google Scholar o 61 citas según Crossref y el score acumulado de impacto según Altmetric es 279.45.

En el siguiente gráfico muestro la distribución de citas y altmetric scores para estos documentos:

Figura 1: Impacto de publicaciones de JRFeP

Contribuciones en portales y redes

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Impacto de la Lista Roja de Ecosistemas de la IUCN

La Lista Roja de Ecosistemas de la Unión Internacional para la Conservación de la Naturaleza (UICN) es un estandard global para la evaluación de riesgo de colapso de los ecosistemas.

Desde 2016 he colaborado con Provita en esta iniciativa, y actualmente formo parte del Grupo Temático de la Lista Roja de Ecosistemas.

Una de las tareas que he emprendido junto con mis colegas es buscar nuevas maneras de medir el impacto de las listas rojas. No es sencillo medir el impacto de productos científicos aplicados, y para ello hay que considerar diferentes componentes. Mis colegas Rebecca Miller y Lucie Bland han preparado un manuscrito (actualmente en revisión) que resume lo que se ha logrado hasta la fecha.

Mi contribución a ese manuscrito se concentró en medir el impacto de las publicaciones relacionadas con las listas rojas de ecosistemas usando indicadores convencionales y alternativos de importancia de las publicaciones científicas. A continuación les comparto el código de R que utilicé para realizar estos cálculos.

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Ejemplo R + Markdown + WordPress en español

La versatilidad de R permite integrar los análisis matemáticos y estadísticos en flujos de trabajo complejos. Sin embargo usualmente unas pocas líneas de código es todo lo que se necesita para resolver problemas sencillos pero recurrentes.

Es útil tener a la mano estos códigos para poder reutilizarlos, y mejor aún si adjuntamos una explicación concisa de su utilidad y los pasos necesarios, de tal forma que podamos reconstruir y mejorar su funcionalidad.

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How to cite a journal article in wikipedia?

The User:Apoc2400 created a simple citation generator for articles (or other documents) associated with a digital object identifier (doi).

This tool is available at http://reftag.appspot.com/doiweb.py

The output can be copy and pasted directly into a wikipedia editing page.

In this R-script,  I use this the program wget to send a request to this tool, and use the xml2 library to read the output and extract the text information.

 

mi.doi <- "10.1002/ece3.3628"
mi.tool <- "http://reftag.appspot.com/doiweb.py"
system(sprintf("wget -O prueba '%s?doi=%s",
         mi.tool,
         mi.doi))

require(xml2)
rsp <- read_html("prueba",encoding="utf8")
xml_text(xml_find_all(rsp,"//textarea[@id='fullcite']"))