Ratios de cobertura del texto completo: un método sencillo de análisis de colecciones a nivel de artículo

por | 16 julio, 2021
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Full Text Coverage Ratios: A Simple Method of Article-Level Collections Analysis

Natthew W. Goddard

The serials librarian, ISSN 1541-1095, Vol. 80, n. 1-4, 2021, p. 46-51

Se presenta una nueva métrica para evaluar las colecciones de publicaciones periódicas académicas, se trata de la tasa de cobertura de texto completo (FTCR). Este tipo de ratios representan la relación entre el número de artículos a texto completo que un sistema de búsqueda devuelve para una temática concreta, y el número de artículos indizados en el conjunto total. Este índice puede ayudar a revelar nuevos conocimientos sobre este tipo de colecciones, más allá de los métodos tradicionales de evaluación y valoración de las colecciones que se centran en los contenidos de la revista y que están más alejados de la experiencia del usuario y del diseño de las actuales herramientas de descubrimiento. En este contexto, se expone el cálculo de los índices de cobertura a texto completo (FTCR). Se describen los requisitos funcionales para estos índices, cualidades que hacen que un servicio de búsqueda sea una herramienta eficaz para calcular los índices de cobertura de texto completo: su filtro de texto completo debe ser preciso; el índice debe incluir de forma exhaustiva el conjunto completo de artículos relevantes; en la medida en que el índice incluya duplicados, éstos deben ser efectivamente deducidos para que el número de elementos devueltos sea fiable; del mismo modo, dado que la proporción se basa en el número total de artículos devueltos como resultado de la búsqueda, estos totales deben ser informados con precisión. Por otra parte, la posibilidad de considerar sólo los artículos que han recibido un cierto número mínimo de citas añadiría una dimensión significativa a esta métrica. En cuanto a las limitaciones que presenta el índice, se destaca que algunas herramientas de descubrimiento carecen de la flexibilidad de las búsquedas de palabras clave representativas, que permiten investigar cualquier área temática de esta manera. A pesar de ello, la flexibilidad de esta métrica ofrece muchas aplicaciones para las bibliotecas académicas y responde a una pregunta básica para muchas instituciones: ¿qué porcentaje de lo que puede ser relevante para los usuarios en una temática determinada no está disponible inmediatamente?.

https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/0361526X.2021.1863137

Resumen elaborado por María Osuna González

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