Indicadores descrevem um campo; não avaliam pessoas — os dez princípios do Manifesto de Leiden
| # | Princípio (Manifesto de Leiden, 2015) | O que muda no seu mapa |
|---|---|---|
| 1 | A avaliação quantitativa deve apoiar a avaliação qualitativa por especialistas | O mapa ilustra a revisão; não a substitui |
| 2 | Medir o desempenho em relação às missões de pesquisa da instituição, grupo ou pesquisador | Nenhum indicador vale fora do contexto |
| 3 | Proteger a excelência da pesquisa localmente relevante | Produção em português não é «menor» |
| 4 | Manter a coleta de dados e os processos analíticos abertos, transparentes e simples | Scripts abertos, base e string declaradas |
| 5 | Permitir que os avaliados verifiquem dados e análises | CSV e JSON guardados com o texto |
| 6 | Considerar a variação por área nas práticas de publicação e citação | Não comparar contagens entre áreas |
| 7 | Basear a avaliação de pesquisadores individuais no julgamento qualitativo do seu portfólio | Sem ranking de pessoas (slide seguinte) |
| 8 | Evitar concretude equivocada e falsa precisão | «Índice h 17» é do corpus, com data e fonte |
| 9 | Reconhecer os efeitos sistêmicos da avaliação e dos indicadores | O que se mede muda o que se faz |
| 10 | Examinar os indicadores regularmente e atualizá-los | Rode de novo antes da defesa; a base mudou |
Bibliometria, neste manual, é descrição do campo: quantos documentos, em que anos, em quais fontes, com quais termos e quem colabora com quem. Toda vez que um número parecer dizer «quem é melhor», volte a esta tabela — é o princípio 7 sendo violado. Os títulos dos princípios foram conferidos na página do manifesto e na Wikipédia em inglês em 09/09/2026.
DORA: o fator de impacto de um periódico não é medida da qualidade de um artigo nem de quem o escreveu
- Não usar métricas baseadas em periódicos, como o fator de impacto, como medida substituta da qualidade de artigos individuais
- Não usá-las para avaliar as contribuições de um cientista, nem em decisões de contratação, promoção ou financiamento
- Aos pesquisadores: avaliar pelo conteúdo; citar a literatura primária; usar várias métricas e indicadores ao apresentar o próprio impacto; desafiar práticas que dependem indevidamente do fator de impacto
- A tabela «fontes mais frequentes» diz onde o campo publica, não onde é «melhor» publicar
- O SJR do SCImago (Parte 2) aparece como descrição de um periódico, com data, e nunca como nota de um artigo
- Os «mais citados» do corpus vêm do Crossref, com fonte e data; citação mede atenção, não qualidade
- Nenhum slide ordena pessoas; o script avisa que os nomes vêm «sem desambiguação»
«Vou publicar onde o fator de impacto é maior». Escolher periódico pelo escopo, pela política de acesso aberto e pela avaliação do seu programa é decisão sua e do seu orientador; usar o fator de impacto como atalho é exatamente o que a DORA recomenda desafiar. O plugin (Parte 7) recusa esse pedido e explica por quê.
Web of Science e Scopus: as duas bases por assinatura — exportação por lotes (500 e 2.000 documentos) e dados de citação completos
| Base | Exportação que o VOSviewer pede (manual 1.6.20) | Limite por vez |
|---|---|---|
| Web of Science (Clarivate) | «Full Record and Cited References», em arquivo tab-delimited — é o que traz as referências citadas, necessárias para citação, acoplamento e cocitação | 500 documentos |
| Scopus (Elsevier) | «CSV export» com todos os campos marcados — sem eles o arquivo perde resumos, palavras-chave ou referências | 2.000 documentos |
Corpus maior que o limite: exporte em lotes (por ano, por exemplo) e abra todos os arquivos juntos no VOSviewer — arquivos da mesma base podem ser combinados, e os documentos duplicados são removidos automaticamente. Bases diferentes não se combinam: um mapa é de uma base só.
A exportação completa de uma base paga é material licenciado: fica fora do repositório público (manual de Git). No texto e no repositório vão a string, a data, o n, os agregados e a figura do mapa.
Dimensions e Lens: uma versão gratuita com conta e uma base aberta sem conta — com «Export for bibliometric mapping» e «Export» CSV
| Base | Acesso | Exportação para o VOSviewer | Limite por vez |
|---|---|---|---|
| Dimensions (Digital Science) | Versão gratuita com conta (manual do VOSviewer) | «Export for bibliometric mapping» | 2.500 |
| Lens (Cambia) | Sem conta e sem custo, segundo a própria página | «Export» em CSV | 50.000 |
Para uma revisão que precisa ser reproduzível por qualquer leitor, prefira uma base que ele também possa consultar: Lens e OpenAlex são abertas; Dimensions tem a versão gratuita; Web of Science e Scopus dependem da assinatura da instituição. Registre no diário qual foi e por quê.
A página do Dimensions exibe contagens de registros; a do Lens, versões. Nenhum desses números foi conferido para este manual e nenhum entra aqui — o que vale é o que a sua busca devolveu na sua data.
PubMed e Crossref: a base aberta da área da saúde («Save», sem dados de citação) e a API gratuita que conta citações por DOI
| Crossref (api.crossref.org) | O que é e o que devolve |
|---|---|
| Acesso | Gratuito, sem chave; um mailto na requisição coloca você no polite pool |
| Por DOI | api.crossref.org/works/<DOI> devolve, entre outros campos, is-referenced-by-count (quantas vezes o documento foi citado no Crossref) e a lista reference (as referências do documento — nem sempre com DOI) |
| No corpus real | 226 DOIs consultados, 196 respondidos (195 com contagem), 91 com referências que têm DOI — é esse subconjunto que alimenta o acoplamento bibliográfico (Parte 4) |
| No VOSviewer | Uma das sete APIs do wizard «Create Map» (com OpenAlex, Europe PMC, Semantic Scholar, OCC, COCI e Wikidata) |
Citação pelo Crossref conta só o que o Crossref indexa — menos do que Scopus ou Web of Science contariam. Todo número de citação no texto diz a fonte e a data: «1.131 citações somadas (Crossref, 09/09/2026)». Não compare contagens de fontes diferentes.
OpenAlex: a base aberta de onde veio o corpus — e o aviso de 09/09/2026: a API agora tem um orçamento diário que se esgota
buscar_openalex.py.
{"error":"Rate limit exceeded",
"message":"Insufficient budget. This request costs $0.001 but you only have $0.0001 remaining.
Resets at midnight UTC. Need more? Add funds at https://openalex.org/pricing",
"creditsRequired":10,"creditsRemaining":1}A API cobra por requisição. Em 09/09/2026 cada chamada custava um valor em créditos, com um orçamento diário gratuito que se esgota e reinicia à meia-noite UTC. A exportação do corpus deste manual foi feita antes de o orçamento acabar. O VOSviewer também consome essa API quando baixa por URL de requisição («Create a map based on bibliographic data» → OpenAlex): planeje a exportação, guarde o JSON e não repita a busca sem necessidade.
Exporte uma vez, com data, e trabalhe sobre o arquivo salvo (corpus.csv ou o JSON da API). O VOSviewer aceita «JSON salvo» como fonte: é o caminho que não depende do orçamento do dia. Valores da tabela de preços não aparecem aqui porque não foram conferidos.
SCImago e o SJR: um indicador de periódico para descrever onde o campo publica — não para dar nota a um artigo
- «As 5 fontes mais frequentes do corpus são Zenodo (21), SSRN (9), arXiv (7), Sensors (5) e Sustainability (4)» — três delas são repositórios, não periódicos (Parte 3)
- Consultar o SJR de Sensors e Sustainability para caracterizar os periódicos em que o campo publica, com a data da consulta
- Escolher onde submeter pelo escopo, pela política de acesso aberto e pela avaliação do programa — o SJR é um dado entre vários
- Dizer que um artigo é bom porque saiu num periódico de SJR alto
- Ordenar os documentos do corpus pelo SJR da fonte
- Usar o fator de impacto ou o SJR para avaliar a contribuição de um pesquisador, ou em contratação, promoção e financiamento
Métrica de periódico descreve o periódico. Se a sua revisão citar o SJR, cite como cita qualquer dado: com fonte (scimagojr.com), data e a ressalva da DORA. O plugin (Parte 7) recusa «usa o fator de impacto para escolher onde publicar» e sugere escopo e política de acesso aberto.
indicadores_bibliometricos.py: total, período, autores, tipos, acesso aberto, produção por ano, fontes, autores, citações e índice h — em Markdown
indicadores_bibliometricos.py corpus.csv --citacoes crossref_refs.json --top 5 --figura producao_por_ano.png --markdown indicadores.md. A saída é Markdown: «Documentos: 236; período: 2015–2026; autores distintos: 671; média de autores por documento: 3,1»; «Tipos: article 193, preprint 27, book-chapter 16»; «Acesso aberto (is_oa=true): 182 de 236 (77 %)»; as tabelas de produção por ano, fontes, autores e citações; «figura: producao_por_ano.png»; «gravado: indicadores.md».python3 scripts/indicadores_bibliometricos.py corpus.csv # só o CSV: tudo menos citações
python3 scripts/indicadores_bibliometricos.py corpus.csv \
--citacoes crossref_refs.json \ # citações e índice h do corpus
--top 5 \ # tamanho das tabelas (padrão 10)
--figura producao_por_ano.png \ # gráfico de barras por ano
--markdown indicadores.md # grava a saída em Markdown| Indicador | Corpus real (09/09/2026) |
|---|---|
| Documentos · período | 236 · 2015–2026 |
| Autores | 671 distintos; 3,1 por documento |
| Tipos | article 193 · preprint 27 · book-chapter 16 |
| Acesso aberto | 182 de 236 (77 %), pela coluna is_oa |
O script só lê o CSV e o JSON; não consulta a internet e não altera nada. A saída em Markdown vai para o diário e, depois de lida com calma, para a seção de resultados — cada número com o nome do arquivo e a data. O --top controla o tamanho das tabelas; use 10 para a análise e 5 para a figura do artigo.
Produção por ano: de 1 documento em 2015 a 111 em 2026 — e a armadilha de ler o ano corrente, parcial, como alta ou queda
producao_por_ano.png, gerada pelo indicadores_bibliometricos.py (execução real; corpus de 236 documentos do OpenAlex, 09/09/2026): «Produção por ano (n = 236)». A barra de 2026 é o ano corrente, parcial — a busca foi feita em setembro.| Ano | Docs | Ano | Docs | Ano | Docs |
|---|---|---|---|---|---|
| 2015 | 1 | 2019 | 4 | 2023 | 11 |
| 2016 | 4 | 2020 | 6 | 2024 | 26 |
| 2017 | 4 | 2021 | 4 | 2025 | 55 |
| 2018 | 3 | 2022 | 7 | 2026 | 111 parcial |
O ano corrente. Os 111 documentos de 2026 foram contados em 09/09/2026: o ano não acabou, e a base ainda vai indexar o que falta. Escrever «a produção dobrou em 2026» é falsa precisão (Leiden, princípio 8); escrever «a produção caiu» quando a busca é feita em janeiro é o erro inverso. A frase certa diz a data: «até 09/09/2026, 111 documentos de 2026».
Na figura do artigo, marque o ano corrente como parcial (na legenda ou com hachura) ou corte a série no último ano completo — e diga qual escolha fez. Em 2026 a base registra também preprints (27 no corpus): a série mistura tipos, e a legenda deve dizer isso.
VOSviewer: gratuito, em Java, do CWTS (Leiden) — e o aviso de 31/08/2026: baixe só do site oficial e confira o arquivo
| VOSviewer | Manual 1.6.20 e site (09/09/2026) |
|---|---|
| O que é | «Uma ferramenta de software para criar mapas baseados em dados de rede e para visualizar e explorar esses mapas»: redes de publicações, periódicos, pesquisadores, organizações, países, palavras-chave ou termos, ligados por coautoria, coocorrência, citação, acoplamento bibliográfico ou cocitação |
| Quem faz | Nees Jan van Eck e Ludo Waltman, CWTS, Universidade de Leiden |
| Custo · plataforma | «Pode ser usado livremente para qualquer finalidade»; desenvolvido em Java, roda na maioria das plataformas |
| Versão | Este manual segue o manual da 1.6.20 (31/10/2023); a versão mais recente não foi conferida, porque o site só mostrava o aviso |
| Citar | Van Eck e Waltman, Scientometrics, 2010 (Parte 6) |
Baixe o VOSviewer somente de vosviewer.com, nunca de espelhos, fóruns ou links em mensagens; se baixou o executável para Windows em 31/08/2026 entre 3:30 e 13:20 CEST, apague-o e rode um antivírus completo. Enquanto o download estiver indisponível, o VOSviewer Online (Parte 5) faz a visualização sem instalar nada — e este manual mostra como.
mapa_vosviewer.py: coautoria, termos, fontes ou acoplamento, com limiar declarado — grava map, network e JSON e imprime itens, links, isolados e força total
mapa_vosviewer.py. Coautoria com --min 2: «236 documentos → 60 itens (mínimo 2), 101 links, 13 isolados; força total 202». Termos com --min 8 --max-itens 80: «80 itens (mínimo 8), 3154 links; força total 39660». Acoplamento com --refs crossref_refs.json --min 1: «90 itens (mínimo 1), 138 links, 35 isolados; força total 222». Cada chamada grava _map.txt, _network.txt e .json e imprime o top 10 por documentos.python3 scripts/mapa_vosviewer.py corpus.csv --tipo coautoria --min 2 --saida coautoria python3 scripts/mapa_vosviewer.py corpus.csv --tipo termos --min 8 --max-itens 80 --saida termos python3 scripts/mapa_vosviewer.py corpus.csv --tipo fontes --min 2 --saida fontes python3 scripts/mapa_vosviewer.py corpus.csv --tipo acoplamento --refs crossref_refs.json --min 1 --saida acoplamento # --min N: mínimo de documentos por item (padrão 2) · --max-itens: corte (padrão 100) · contagem completa sempre
| Rede | Unidade · link | Mínimo | Itens | Links | Isolados | Força total |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Coautoria | Autores · documentos em comum | 2 docs | 60 | 101 | 13 | 202 |
| Termos | N-gramas de 1 a 3 palavras de título + resumo · coocorrência | 8 docs | 80 | 3.154 | 0 | 39.660 |
| Fontes | Fontes · autores em comum | 2 docs | 26 | 4 | 19 | — |
| Acoplamento | Documentos · referências com DOI em comum (Crossref) | 1 ref. | 90 | 138 | 35 | 222 |
O script imprime exatamente o que a legenda da figura precisa: itens, links, isolados e força total, com o limiar. Ajuste --min até o mapa ter dezenas de itens legíveis e declare o valor final; não esconda os isolados — 13 autores isolados numa coautoria de 60 dizem que a colaboração é esparsa, e isso é resultado. Os isolados dos termos são 0 porque, com 80 termos frequentes, todos coocorrem com algum outro.
Abrir: a tela de boas-vindas, o botão de pasta «Open», «File type: VOSviewer JSON file» → «JSON file» → o arquivo → «OK»
termos.json, coautoria.json ou fontes.json gravado pelo script..json do script; ou map/network para o par _map.txt + _network.txtUse o upload pelo botão «Open». O VOSviewer Online também aceita parâmetros de URL (json=, map=, network=) para abrir um arquivo hospedado na web — mas um JSON servido de localhost não abriu por URL na demonstração (o app não encontrou o arquivo); o upload funcionou. Para compartilhar por URL, o arquivo precisa estar num endereço público (slide «Salvar, capturar e compartilhar»).
O arquivo é lido pelo navegador; o layout e os clusters são calculados ao abrir (o JSON não traz x, y nem cluster). Documentação: app.vosviewer.com/docs (CC BY 4.0; «Copyright 2021-2022 Nees Jan van Eck and Ludo Waltman»).
O mapa de termos: 80 itens, 3.154 links, força total 39.660, 2 clusters — cada círculo é um termo, o tamanho é o nº de documentos, a cor é o cluster
termos.json aberto no VOSviewer Online. Barra de status: «Items: 80 | Links: 3154 | Total link strength: 39660 | Clusters: 2». Os termos vêm de título + resumo, n-gramas de 1 a 3 palavras, mínimo de 8 documentos, contagem completa; o maior círculo é «predictive maintenance», o termo da própria string de busca.| No mapa | O que significa |
|---|---|
| Círculo (item) | Um termo; tamanho = peso «Documents» (em quantos documentos aparece) |
| Linha (link) | Os dois termos coocorrem em pelo menos um documento; espessura = força (nº de documentos em que coocorrem) |
| Cor (cluster) | O grupo em que o algoritmo pôs o termo; aqui só dois: vermelho e verde |
| Distância | Termos que coocorrem muito ficam perto; a posição exata é calculada ao abrir e não é um dado |
| Barra de status | Os quatro números da legenda: itens, links, força total, clusters |
Chamar os dois clusters de «os dois temas do campo». São 2 clusters de um corpus pequeno (236 documentos), dominado pelo ano corrente (111 de 2026) e com um termo — o da string de busca — no centro de tudo. Antes de dar nome a um cluster, leia os documentos em que os termos dele aparecem (Parte 7). O rótulo é provisório e é seu.
Na legenda da figura: base, data, n, unidade (termos de título e resumo), tipo de link (coocorrência), contagem, limiar (mínimo 8 documentos), itens (80), links (3.154), força total (39.660), clusters (2) e o software com a versão. É o slide «A seção de método» em uma frase.
O painel lateral, aba «View»: Visualization, Items (Size, Color), Links (Minimum strength, Maximum links) e Color schemes
| Seção | Opção | Para quê |
|---|---|---|
| Visualization | Scale | Amplia ou reduz círculos e rótulos em conjunto |
| Items | Size | Qual peso dá o tamanho: «Documents», «Links», «Total link strength»… |
| Color | «Clusters» (a cor é o grupo) ou um score («Avg. pub. year» → overlay, slide seguinte) | |
| Size variation | Quanto o tamanho varia entre o item mais leve e o mais pesado | |
| Maximum label length | Corta rótulos longos (30 na captura) | |
| Links | Size variation | Quanto a espessura varia com a força |
| Minimum strength | Esconde links fracos — não os apaga da rede | |
| Maximum links | Mostra só os N mais fortes (1000 por padrão) | |
| Curved links | Linhas curvas ou retas | |
| Color schemes | Cluster colors · Score colors | A paleta dos clusters; a barra de cores dos scores («Viridis») |
O painel muda o desenho, não a rede: «Minimum strength» e «Maximum links» escondem linhas, mas itens, links e força total da barra de status continuam os mesmos. Se a figura do artigo esconde links, a legenda diz («links com força ≥ 2»). As outras abas do painel são «Find» e «Update».
Para a figura impressa, suba «Scale» e «Maximum label length» até os rótulos ficarem legíveis, ou reduza o número de itens no script (--max-itens) — o segundo caminho é um parâmetro do método; o primeiro, só do desenho.
Overlay por ano médio: «Color: Avg. pub. year» pinta cada termo pela média do ano dos documentos em que aparece — azul é mais antigo, amarelo é mais recente
score<Avg. pub. year> vem do map file gravado pelo script. «Items: 80 | Links: 3154 | Total link strength: 39660».| Score (manual, cap. 2) | O que a cor passa a dizer |
|---|---|
| Avg. pub. year | A média do ano de publicação dos documentos em que o item aparece — termos «novos» × «antigos» dentro do corpus |
| Pub. year | O ano de um documento (mapas de documentos) |
| Citations · Avg. citations | Citações do item ou média por documento — só se o arquivo trouxer citações |
| Norm. citations | Citações normalizadas, para comparar itens que não teriam a mesma chance de ser citados |
Ler o amarelo como «tendência». Num corpus em que 111 de 236 documentos são de 2026, quase tudo tem ano médio recente, e a barra de cores cobre um intervalo curto. O overlay diz o que é relativamente mais novo dentro deste corpus, nesta data — não o que «vai crescer». Escreva a faixa da barra de cores na legenda.
Uma figura Network e uma Overlay do mesmo mapa contam duas coisas diferentes: grupos e tempo. Se usar as duas, diga que é o mesmo mapa (mesmos itens, links e limiar) e o que muda é só a cor.
Coautoria: 60 autores, 101 links, 25 clusters — e o diálogo «Some of the 60 items in your network are not connected to each other»
coautoria.json aberto com «No» no diálogo — todos os itens. «Items: 60 | Links: 101 | Total link strength: 202 | Clusters: 25». Muitos clusters pequenos e 13 isolados: a colaboração no corpus é esparsa.
- Mostra a rede inteira, inclusive os 13 isolados e os pares soltos
- É a figura honesta para dizer «a colaboração é esparsa»: 60 autores em 25 clusters
- Rótulos espalhados, pouca linha visível
- Mostra só o grupo que se liga entre si: 11 itens, segundo o diálogo
- Serve para descrever esse grupo — não o campo
- A legenda precisa dizer que é um subconjunto e qual
A resposta ao diálogo é um parâmetro do método: «mapa com todos os 60 itens» ou «maior conjunto conectado (11 itens)». O manual do VOSviewer desktop faz a mesma pergunta ao criar o mapa. Antes de interpretar qualquer grupo, confira a desambiguação dos nomes (Parte 4): um autor grafado de duas formas vira dois círculos.
Com 60 itens e 101 links, cada pequeno grupo de coautores vira um cluster próprio. Não são «25 comunidades científicas»: são os grupos de pessoas que assinaram juntas ao menos 2 documentos do corpus até 09/09/2026.
Fontes: 26 itens, 4 links, 19 isolados — o que um mapa quase sem linhas diz sobre o corpus (e sobre os repositórios contados como «fonte»)
fontes.json — fontes com pelo menos 2 documentos, ligadas quando têm autores em comum. 26 itens, 4 links, 19 isolados; ao abrir, o diálogo dos itens não conectados informou que o maior conjunto conectado tem 3 itens. O maior círculo é «Zenodo (CERN European Organiza…»; «arXiv (Cornell University)» e «SSRN Electronic Journal» vêm em seguida — repositórios, não periódicos.| O que se vê | O que isso diz do corpus |
|---|---|
| Quase nenhuma linha (4 links em 26 itens) | Os autores do corpus raramente publicam em mais de uma fonte com 2+ documentos: o campo está disperso por muitos veículos |
| 19 isolados | A maioria das fontes não compartilha autor com nenhuma outra |
| Maior conjunto: 3 itens | O único «circuito» de fontes com autores em comum tem três veículos |
| Zenodo, arXiv, SSRN no topo | O peso está em repositórios de preprints e depósitos, não em periódicos — a lição da Parte 3 vista no mapa |
Um mapa vazio também é resultado: «não há rede de fontes por autores em comum neste corpus» é uma frase que se escreve. O que não se faz é baixar o limiar até aparecerem linhas e apresentar o desenho como se fosse estrutura. Se o interesse é «onde o campo publica», a tabela de fontes por tipo (Parte 3) responde melhor do que este mapa.
Salvar, capturar e compartilhar: os botões da barra — Open, Save, Screenshot, dark mode, Info, tela cheia — e a documentação oficial
| Botão (barra superior direita) | O que faz |
|---|---|
| Open (pasta) | Abre o diálogo da Figura 15: JSON ou map/network |
| Save | Grava o mapa como arquivo do VOSviewer, para reabrir ou compartilhar |
| Screenshot | Salva a imagem do mapa como está na tela — é a figura que vai para o artigo, com a legenda completa |
| Dark mode | Fundo escuro; para impressão, use o claro |
| Info | Informações sobre o app, com os links para a documentação e os vídeos |
| Tela cheia | Só o mapa, sem o navegador — bom para apresentar |
Guarde três coisas: o .json (a rede), a captura («Screenshot») e o diário com os parâmetros. Para compartilhar um mapa interativo, o arquivo JSON precisa estar num endereço público e ser aberto com o parâmetro json= na URL do app — o que a documentação chama de «Sharing a visualization»; um arquivo em localhost não serviu na demonstração.
bibliometrix 5.5.0 e biblioshiny: o pacote R (GPL-3) que importa Scopus, Web of Science, Dimensions, OpenAlex, Cochrane, Lens e PubMed — e a interface web «sem código»
install.packages("bibliometrix") # uma vez, no R (≥ 3.5.0)
library(bibliometrix)
biblioshiny() # abre a interface web no navegador| O que importa saber | Fonte (09/09/2026) |
|---|---|
| O que é | Pacote R para «pesquisa quantitativa em cientometria e bibliometria»; o biblioshiny é a interface web (Shiny) «sem código» (CRAN e site) |
| Fluxo | O README no GitHub (massimoaria/bibliometrix) descreve o fluxo SAAS e cita o livro Science Mapping Analysis: A Primer with Biblioshiny |
| Quando escolher | Quando você já trabalha em R, quer as tabelas e os gráficos além dos mapas, ou precisa importar OpenAlex, Cochrane ou Lens diretamente |
| Citar | Aria e Cuccurullo, Journal of Informetrics, 2017 (slide seguinte) |
As mesmas regras valem: um mapa de uma base só, limiares e contagem declarados, versão do pacote no método («bibliometrix 5.5.0»). O que este manual não faz é descrever os menus do biblioshiny — porque não os viu; quando você abrir, os nomes da sua tela é que valem.
CiteSpace em uma linha — e como citar as ferramentas: Van Eck e Waltman (2010) para o VOSviewer, Aria e Cuccurullo (2017) para o Bibliometrix, Chen (2006) para o CiteSpace
| Ferramenta | Referência (padrão ABNT; conferir com a biblioteca) | DOI |
|---|---|---|
| VOSviewer | VAN ECK, N. J.; WALTMAN, L. Software survey: VOSviewer, a computer program for bibliometric mapping. Scientometrics, v. 84, p. 523-538, 2010. | 10.1007/s11192-009-0146-3 |
| Bibliometrix | ARIA, M.; CUCCURULLO, C. bibliometrix: An R-tool for comprehensive science mapping analysis. Journal of Informetrics, v. 11, n. 4, p. 959-975, 2017. | 10.1016/j.joi.2017.08.007 |
| CiteSpace | CHEN, C. CiteSpace II: Detecting and visualizing emerging trends and transient patterns in scientific literature. JASIST, 2006. | 10.1002/asi.20317 |
Cite a ferramenta e a versão no método: «VOSviewer 1.6.20 (Van Eck; Waltman, 2010)» ou «bibliometrix 5.5.0 (Aria; Cuccurullo, 2017)». O VOSviewer Online cita-se pela mesma referência de 2010, indicando «VOSviewer Online, app.vosviewer.com, acesso em (data)». A referência vai para o Zotero (manual irmão) como qualquer artigo.