Ser ou não ser muito citado: fatores associados à citação de artigos científicos / To be or not to be highly cited: factors associated with citation of scientific articles

RESUMO

OBJETIVOS: Identificar fatores associados à citação de artigos científicos e validar a acurácia do campo financiamento na Web of Science (WoS). MÉTODOS: Foram analisados 3.306 artigos da área de Nutrição e Dietética publicados entre 2009 e 2011, indexados na WoS, distribuídos segundo sua condição de citação (pouco ou nada citados, medianamente citados, altamente citados). Foram testadas variáveis independentes relacionadas ao artigo, à pesquisa, ao periódico e ao autor. Para identificar fatores associados às citações, utilizamos regressão logística multinomial. Foram apresentados os valores de odds ratio (OR) e seus respectivos intervalos de confiança de 95% (IC95%) para cada variável independente (regressão simples) e para os valores ajustados no modelo final (regressão múltipla). A validade da base de dados foi avaliada pela estimativa da sensibilidade e especificidade. O nível de significância adotado foi de 5%. RESULTADOS: Dos 19 fatores testados, 13 permaneceram independentemente associados às citações. Os atributos associados a maior chance de o artigo ser moderada ou altamente citado foram tipo de título, tamanho do resumo, quantidade de referências, tamanho do artigo, tipo de publicação, declaração de financiamento, quartil do periódico, número de categorias da WoS às quais o periódico pertence, quantidade de autores, engajamento dos autores e quantidade de países em colaboração. Abordar um hot topic ou ser de acesso aberto foram associados a menor chance de o artigo receber citações. CONCLUSÕES: Identificamos atributos do artigo, da pesquisa, do periódico e do autor que influenciam as chances de um artigo científico ser citado. Dentre os fatores associados, cinco são atributos relacionados ao artigo e seis são modificáveis, podendo ser trabalhados de modo a aumentar as chances de o artigo ser citado. O campo financiamento da WoS mostrou-se confiável para análises bibliométricas sobre financiamento. O idioma de publicação e o local do artigo onde o financiamento é reportado parecem influenciar a confiabilidade desse campo.

ABSTRACT

OBJECTIVES: To identify factors associated with citation of scientific articles, and validate the accuracy of the funding field in the Web of Science (WoS). METHODS: We analyzed 3,306 articles indexed in the WoS related to Nutrition and Dietetics, published between 2009 and 2011, distributed according to their category of citation (never or rarely cited, moderately cited, highly cited). We tested independent variables related to the article, research, journal, and author. In order to identify factors associated with citations, we used multinomial logistic regression. The odds ratio (OR) values and their 95% confidence intervals were calculated for each independent variable (simple regression), and the values adjusted in the final model (multiple regression). The validation of the database was assessed by estimating sensitivity and specificity. The significance level adopted was 5%. RESULTS: Of the 19 factors tested, 13 remained independently associated with citations. The attributes associated with a greater chance of the article being moderately or highly cited were as follows type of the title, abstract size, number of references, article length, publication type, funding statement, quartile of the journal, number of WoS categories to which the journal belongs, number of authors, authors' engagement, and number of countries in collaboration. Addressing a hot topic, or being open access, was associated with less chance of the article receiving citations. CONCLUSIONS: We identified attributes of the article, the research, the journal, and the author that affect the chances of a scientific article being cited. Among the associated factors, five are attributes related to the article, and six are modifiable, which can be worked on to increase the chances of receiving more citations. The WoS metadata on funding is reliable for bibliometric analysis. The language of publication and the location where the funding is reported in the article are likely to influence funding information reliability.