A falhada lista de cientistas influentes vai continuar falhada mesmo após a terceira alteração da metodologia

 

A tal lista de cientistas elaborada anualmente pela Clarivate Analytics continua em bolandas. Depois de em 2018, e em resultado das criticas que recebeu por parte da comunidade científica, ter passado a incluir uma nova categoria e depois de também ter decidido remover os artigos com mais de 30 afiliações a referida lista volta este ano a apresentar mais uma alteração da sua metodologia, desta vez a Clarivate Analytics diz que decidiu eliminar os (malvados) artigos com mais de 30 autores. 

Porque é que o número mágico da malvadez é 30 e não 29, ou 28, ou 27, ou 26, ou 25, ou 24, ou 23 etc etc etc ? Sobre isso porém a  Clarivate Analytics nada diz porque o segredo parece ser a alma do negócio, talvez porque muito provavelmente aquela não queira dar a mão à palmatória e reconhecer que a sua metodologia está errada de forma irremediável, como já foi reconhecido por vários investigadores, como por exemplo o Docampo &Cram (2019), Asknes&Aagaard (2021) ou mais recentemente o Koltun&Hafner (2021) https://pacheco-torgal.blogspot.com/2021/11/evaluating-researchers-in-fast-and.html

Para grande azar da Clarivate Analytics alguns investigadores da Universidade de Stanford, meteram-se ao caminho para resolver as limitações referidas e apresentaram uma lista que é cientificamente muito mais fiável, pois soluciona o grave problema dos artigos com dezenas, centenas ou milhares de autores, ao mesmo tempo que também evita as asneiras da lista da Clarivate Analytics que em má hora achou boa ideia misturar alhos com bugalhos, isto é, juntou no mesmo grupo investigadores de áreas muito diferentes. https://elsevier.digitalcommonsdata.com/datasets/btchxktzyw/3?fbclid=IwAR1vdz

PS - Por último e não menos importante a lista dos investigadores da Universidade de Stanford (ao contrário da falhada lista da Clarivate Analytics) pauta-se pelo principio da transparência e assim disponibiliza os dados em bruto a quem os queira consultar, o que desde logo permite saber de forma rápida quem são os investigadores que sistematicamente abusam das auto-citações.