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Updated: Feb 4, 2026

A User-friendly and Powerful R Analysis of Large-scale Datasets
Published on: November 4, 2025
Evaluación de la productividad investigadora en conjuntos de datos sobre adicciones utilizando OpenAlex
David Melero-Fuentes1, Cristina Rius2,3,4,5, Rut Lucas-Domínguez2,3,6
1Adolescence, Addictions and Development Research Group, Faculty of Psychology, Catholic University of Valencia, Valencia, Spain.
OpenAlex puede recuperar conjuntos de datos de salud para evaluar investigadores, pero se necesita curación de datos. La mejora de la infraestructura de gestión de la información mejora la precisión de la Ciencia Abierta en la investigación médica.
Área de la Ciencia:
- Bibliometría
- Ciencia Abierta
- Informática de la Salud
Sus antecedentes:
- La Ciencia Abierta promueve el intercambio de datos y nuevos métodos de evaluación.
- La tecnología de la información apoya el archivo abierto y la evaluación de investigadores.
- Están surgiendo alternativas abiertas a las bases de datos tradicionales para datos de salud.
Objetivo del estudio:
- Analizar OpenAlex para recuperar conjuntos de datos de investigación sobre sustancias adictivas.
- Determinar la utilidad de OpenAlex en la evaluación automática de investigadores e instituciones.
- Evaluar la precisión y la integridad de la información del conjunto de datos dentro de OpenAlex.
Principales métodos:
- Estudio piloto centrado en conjuntos de datos sobre sustancias adictivas.
- Se utilizó OpenAlex como herramienta principal de recuperación de datos.
- Se examinaron los tipos de conjuntos de datos y la integridad de los metadatos (ID de autor, afiliación).
Principales resultados:
- Cuatro repositorios albergaron el 85,8% de 2782 conjuntos de datos sobre sustancias adictivas.
- Los conjuntos de datos comprendieron el 30% de los registros; otros incluyeron comentarios, monografías y publicaciones.
- Metadatos significativamente faltantes: 30,2% de ID de autor, 69% de afiliación.
Conclusiones:
- OpenAlex es valioso en el ecosistema médico de la Ciencia Abierta.
- La precisión de los conjuntos de datos y la evaluación de investigadores/instituciones requieren una mejor curación de la información.
- La verificación a través de la gestión de la información de investigación y la capacitación profesional puede mejorar la utilidad de OpenAlex.
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