Las fuentes de datos que se han empleado para la creación de este ranking son Google Scholar, SCImagoJR (Scopus) y WoS.

Desde la sección Ranking del menú principal, pulsando en el icono de la nube ubicado a la derecha, encima del listado de revistas, el sistema descarga un Excel con la selección de revistas realizada por el usuario con: el ISSN de la revista proporcionado por SciELO, el título de la revista en SciELO y los indicadores seleccionados en la consulta.

Los indicadores de Google Scholar han sido extraídos a través de la aplicación Publish or Perish v. 7.33.3388.7819 https://harzing.com/resources/publish-or-perish La descripción de las funcionalidades del programa Publish or Perish (PoP) y de los indicadores utilizados se ha extraído de https://harzing.com/resources/publish-or-perish PoP por sí solo no limita la cantidad de resultados que recibe. Los límites los impone la fuente de datos original: Google Scholar: 1.000.

Los datos de Google Scholar ocasionalmente dividen un solo artículo en múltiples entradas. Esto generalmente se debe a una referencia incorrecta o descuidada del artículo por parte de otros, lo que hace que Google Scholar crea que las obras referenciadas son diferentes. A partir de la versión 3.0.3780 de Publish or Perish, es posible combinar los resultados duplicados manualmente en la lista de resultados.

Para las revistas en las que se ha podido dividir producciones en el período de más de 1.000 documentos al año, los indicadores se han calculado anualmente y se han agrupado aritméticamente para todo el período. Por lo tanto, habrá revistas con resultados incompletos debido a las limitaciones de la fuente de datos y la herramienta utilizada.

Las fuentes de datos de Google Scholar suelen considerar ediciones en diferentes idiomas. Por ejemplo, las versiones en inglés y francés de una revista canadiense (o simplemente de diferentes versiones del título de la revista) normalmente se considerarán diferentes. A partir de la versión 3.0.3780 de Publish or Perish, es posible combinar los resultados duplicados manualmente en la lista de resultados.

• Google Scholar incluye algunos documentos/citas no académicas. A lo largo del análisis realizado en 2021, hemos encontrado publicidad insertada en las revistas que contaban como artículos
• No todas las revistas académicas están indexadas en Google Scholar
• La cobertura de Google Scholar puede ser desigual en diferentes campos de estudio
• Google Scholar no funciona tan bien con publicaciones antiguas
• El procesamiento automático de Google Scholar crea resultados ocasionales sin sentido

• Documentos: número de artículos devueltos por Google Scholar en respuesta a una consulta.
• Citas: suma de la citas recibidas por todos los artículos.
• Citas por año: suma de las citas recibidas en todos los artículos, dividida por el número total de artículos publicados en el año. También se calculan la mediana y la moda.
• Citas por documento: citas recibidas en todos los artículos, dividida por el número total de artículos. También se calculan la mediana y la moda.
• Citas por autor: para cada artículo, su recuento de citas se divide por el número de autores de ese artículo para obtener el valor normalizado de citas por autor para el artículo. Luego, los valores de citas normalizados se suman en todos los artículos para dar el número de citas por autor sobre el conjunto de resultados.
• Documentos por autor: para cada artículo, se calcula 1 / author_count para dar el recuento de autores normalizado para el artículo. A continuación, se suman los recuentos de autores normalizados en todos los artículos para dar el número de artículos por autor.
• Citas por autor por año: número de citas por autor como se indicó anteriormente, dividido por el número de años cubiertos por el conjunto de resultados.
• Autores por documento: la suma del autor cuenta en todos los artículos, dividida por el número total de artículos. También se calculan la mediana y la moda.
• Índice H: el índice H fue propuesto por J.E. Hirsch en su artículo. Un índice para cuantificar la producción de investigación científica de un individuo (DOI: https://doi.org/10.1073/pnas.0507655102). Se define de la siguiente manera:
  Un científico tiene índice h si h de sus artículos Np tienen al menos h citas cada uno, y los otros artículos (Np-h) no tienen más de h citas cada uno. Su objetivo es medir el impacto acumulativo de la producción de un investigador al observar la cantidad de citas que ha recibido su trabajo. Publish or Perish calcula y muestra el índice h propiamente dicho, su constante de proporcionalidad asociada a (de Nc, tot = ah2) y el parámetro de tasa m (de h ~ mn, donde n es el número de años desde la primera publicación). Las propiedades del índice h se han analizado en varios artículos; véase, por ejemplo, Leo Egghe y Ronald Rousseau: un modelo informático para el índice de Hirsch, (DOI: https://10.1007/s11192-006-0143-8). Publish or Perish también calcula el índice electrónico propuesto por Chun-Ting Zhang en su artículo El índice electrónico, que complementa el índice h para el exceso de citas, PLoS ONE, Vol 5, Número 5 (mayo de 2009), e5429 (DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0005429). El índice e es la (raíz cuadrada) del excedente de citas en el conjunto h más allá de h2, es decir, más allá del mínimo teórico requerido para obtener un índice h de 'h'. El objetivo del índice electrónico es diferenciar entre científicos con índices h similares pero patrones de citas diferentes.
  
• Índice G: el índice G fue propuesto por Leo Egghe en su artículo Teoría y práctica del índice g, Scientometrics, vol. 69, no 1 (2006), págs. 131-152 (DOI: https://doi.org/10.1007/s11192-006-0144-7). Se define de la siguiente manera:
  [Dado un conjunto de artículos] clasificados en orden decreciente de la cantidad de citas que recibieron, el índice g es el número (único) más grande, de manera que los artículos con g principales recibieron (juntos) al menos g2 citas. Su objetivo es mejorar el índice h dando más peso a los artículos muy citados.
  
• Índice HC: el índice H contemporáneo fue propuesto por Antonis Sidiropoulos, Dimitrios Katsaros y Yannis Manolopoulos en su artículo Índice h generalizado para revelar hechos latentes en redes de citas, (DOI: https://doi.org/10.1007/s11192-007-1722-z ).
  Agrega una ponderación relacionada con la edad a cada artículo citado, dando (por defecto; esto depende de la parametrización) menos peso a los artículos más antiguos. La ponderación está parametrizada; la implementación Publish or Perish usa gamma = 4 y delta = 1, como lo hicieron los autores para sus experimentos. Esto significa que para un artículo publicado durante el año en curso, sus citas cuentan cuatro veces. Para un artículo publicado hace 4 años, sus citas cuentan solo una vez (4/4). Para un artículo publicado hace 6 años, sus citas cuentan 4/6 veces, y así sucesivamente.
  
• Índice HI: El índice H individual fue propuesto por Pablo D. Batista, Monica G. Campiteli, Osame Kinouchi y Alexandre S. Martinez en su artículo Is it possible to compare researchers with different scientific interests?, Scientometrics, Vol 68, No. 1 ( 2006), págs. 179-189 (DOI: https://doi.org/10.1007/s11192-006-0090-4).
  Divide el índice h estándar por el número medio de autores en los artículos que contribuyen al índice h, con el fin de reducir los efectos de la coautoría; el índice resultante se llama hI. Publish or Perish también implementa un índice h individual alternativo, hI, norma, que adopta un enfoque diferente: en lugar de dividir el índice h total, primero normaliza el número de citas para cada artículo dividiendo el número de citas por el número de los autores para ese artículo, luego calcula la norma hI como el índice h de los recuentos de citas normalizados. Este enfoque es mucho más detallado que el de Batista et al.; creemos que da cuenta con mayor precisión de cualquier efecto de coautoría que pueda estar presente y que es una mejor aproximación del impacto por autor, que es lo que el índice h original se propuso proporcionar.
  La tercera variación se debe a Michael Schreiber y se describió por primera vez en su artículo To share the fame in a fair way, hm modifies h for multi-authored manuscripts, New Journal of Physics, Vol 10 (2008), 040201-1-8 (DOI: https://doi:10.1088/1367-2630/10/4/040201). El método de Schreiber utiliza recuentos de artículos fraccionados en lugar de recuentos de citas reducidos para dar cuenta de la autoría compartida de los artículos, y luego determina el índice hm de varios autores en función del rango efectivo resultante de los artículos utilizando recuentos de citas no diluidos.
  
• Índice HI normalizado: Individual h-index (PoP variation). Publish or Perish también implementa un índice h individual alternativo llamado hI, norma que adopta un enfoque diferente: en lugar de dividir el índice h total, primero normaliza el número de citas para cada artículo dividiendo el número de citas por el número de autores de ese artículo, luego calcula el índice h de los recuentos de citas normalizados. Este enfoque es mucho más detallado que el de Batista et al.; creemos que da cuenta con mayor precisión de cualquier efecto de coautoría que pueda estar presente y que es una mejor aproximación del impacto por autor, que es lo que el índice h original se propuso proporcionar.
• AWCR (Age-weighted citation rate): El AWCR mide el número promedio de citas de un trabajo completo, ajustado a la antigüedad de cada artículo individual. Se inspiró en la nota de Bihui Jin The AR-index: complementing the h-index, ISSI Newsletter, 2007, 3(1), p. 6 (DOI: https://doi.org/10.1007/s11434-007-0145-9). La implementación Publish or Perish difiere de la definición de Jin en que sumamos todos los artículos en lugar de solo los artículos h-core.
• Age-weighted citation rate (AWCR, AWCRpA): La tasa de citas ponderada por edad se inspiró en la nota de Bihui Jin The AR-index: complementando el h-index, ISSI Newsletter, 2007, 3 (1), p. 6.
  El AWCR mide el número de citas de un trabajo completo, ajustado a la antigüedad de cada artículo individual. Es una tasa de citas ponderada por edad, donde el número de citas de un artículo determinado se divide por la antigüedad de ese artículo. Jin define el índice AR como la raíz cuadrada de la suma de todos los recuentos de citas ponderados por edad de todos los artículos que contribuyen al índice h. Sin embargo, en la implementación Publish or Perish sumamos todos los artículos, porque creemos que esto representa el impacto del cuerpo total del trabajo con mayor precisión. (En particular, permite que los artículos más jóvenes y aún menos citados contribuyan al AWCR, aunque es posible que aún no contribuyan al índice h).
  
• Índice AW (AW-index): se define como la raíz cuadrada del AWCR para permitir la comparación con el índice h; se aproxima al índice h si la tasa (promedio) de citas permanece más o menos constante a lo largo de los años. La tasa de citas ponderada por edad por autor es similar a la AWCR simple, pero se normaliza al número de autores de cada artículo.
  
• Índice electrónico: Zhang's e-index. Publish or Perish también calcula el índice electrónico propuesto por Chun-Ting Zhang en su artículo The e-index, complementing the h-index for excess citations, PLoS ONE, Vol 5, Issue 5 (May 2009), e5429 (DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0005429). El índice e es la (raíz cuadrada) del excedente de citas en el conjunto h más allá de h2, es decir, más allá del mínimo teórico requerido para obtener un índice h de 'h'. El objetivo del índice electrónico es diferenciar entre científicos con índices h similares pero patrones de citas diferentes.
• Índice HM: Incremento anual medio del índice h individual. El aumento anual promedio individual del índice h llamado hI, anual fue propuesto por Anne-Wil Harzing, Satu Alakangas y David Adams en su artículo hIa: An individual annual h-index to accommodate disciplinary and career length differences, Scientometrics, vol. 99, no. 3, pp. 811-821 (DOI: https://doi.org/10.1007/s11192-013-1208-0), que está disponible en línea en el sitio web Harzing.com.
  A partir de la versión 4.3 Publish or Perish calcula y muestra este nuevo índice. El aumento anual medio del índice h individual es útil por las siguientes razones: Al igual que el índice de norma hI, elimina en gran medida los patrones de citas y publicaciones específicas de la disciplina que, de otro modo, distorsionan el índice h.
  También reduce el efecto de la duración de la carrera y proporciona una comparación más justa entre investigadores junior y senior.
  El hI, anual se entiende como un indicador del impacto anual promedio de la investigación de un individuo, en contraposición al puntaje de por vida que da el índice h o la norma hI.
  
• Índice HI anualizado: se entiende como un indicador del impacto anual promedio de la investigación de un individuo, en contraposición al puntaje de por vida que da el índice h o la norma hI.

Se listan los documentos obtenidos de Google Scholar para la revista en el periodo analizado. Presenta los siguientes datos:

• Title: título del documento.
• Year: año de publicación.
• Source: nombre de la revista.
• Authors: nombre de los autores.
• Cites: número de citas recibidas por el artículo.
• Publisher: nombre editor.
• Articleurl: url del artículo.
• Citesurl: url de Scholar con las citas recibidas.
• Gsrank: se agrega la posición del artículo en la revista según las citas recibidas en Google Scholar.
• Ecc: número de citas recibidas en el momento de la descarga de datos.
• Cites per year: media anual de citas.
• Cites per autor: número medio de citas por autor.
• Autor count: número de autores del artículo.
• Age: número de años de publicación del artículo.

El listado se puede descargar en formato excel.

SCImago Journal & Country Rank es un portal disponible públicamente que incluye las revistas y los indicadores científicos del país desarrollados a partir de la información contenida en la base de datos Scopus® (Elsevier B.V.). Estos indicadores se pueden utilizar para evaluar y analizar dominios científicos. Las revistas se pueden comparar o analizar por separado. Las clasificaciones de países también se pueden comparar o analizar por separado. Las revistas se pueden agrupar por área temática (27 áreas temáticas principales), categoría temática (313 categorías temáticas específicas) o por país. La plataforma SJR es una imagen fija de la base de datos de Scopus que se actualiza una vez al año.

Scopus es la base de datos de resúmenes y citas de Elsevier lanzada en 2004. Scopus cubre casi 36.377 títulos (22.794 títulos activos y 13.583 títulos inactivos) de aproximadamente 11.678 editores, de los cuales 34.346 son revistas revisadas por pares en campos temáticos de alto nivel: ciencias de la vida, ciencias sociales, ciencias físicas y ciencias de la salud. Cubre tres tipos de fuentes: series de libros, revistas y revistas especializadas. Todas las revistas incluidas en la base de datos Scopus se revisan cada año para determinar su calidad suficientemente alta de acuerdo con cuatro tipos de medidas numéricas de calidad para cada título; estos son h-Index, CiteScore (https://www.elsevier.com/connect/editors-update/citescore-a-new-metric-to-help-you-choose-the-right-journal), SJR (SCImago Journal Rank) y SNIP (Source Normalized Impact per Paper: https://www.elsevier.com/authors/tools-and-resources/measuring-a-journals-impact)).

• SJR: (SCImago Journal Rank) indicator: expresa el número medio de citas ponderadas recibidas en el año seleccionado por los documentos publicados en la revista seleccionada en los tres años anteriores, es decir. citas ponderadas recibidas en el año X a documentos publicados en la revista en los años X-1, X-2 y X-3. Consulte la descripción detallada de SJR (https://www.scimagojr.com/files/SJR2.pdf).
• Documentos por año: artículos publicados en revistas en el año. Se consideran todo tipo de documentos.
• Documentos en ventana (3y): artículos publicados en una revista en los 3 años anteriores. Se consideran todo tipo de documentos.
• Referencias por año número de referencias incluidas en los artículos publicados en una revista en el año.
• Citas Totales: número de citas de documentos publicados en el año a artículos de una revista publicados en los 3 años anteriores. Se consideran todo tipo de documentos.
• Autocitas Totales: número de autocitas de la revista en el año seleccionado a sus propios documentos publicados en los tres años anteriores, es decir. autocitas en el año X a documentos publicados en los años X-1, X-2 y X-3. Se consideran todo tipo de documentos.
• Documentos citables: los tipos de documentos que se consideran citables son: artículos, reseñas, ponencias y encuestas breves.
• Citas por documento (4 años): promedio de citas por documento en un período de 4 años. Se calcula considerando el número de citas recibidas por una revista en el año en curso a los documentos publicados en los cuatro años anteriores, es decir. citas recibidas en el año X a documentos publicados en los años X-1, X-2, X-3 y X-4.
• Citas por documento (3 años): promedio de citas por documento en un período de 3 años. Se calcula considerando el número de citas recibidas por una revista en el año en curso a los documentos publicados en los tres años anteriores, es decir. citas recibidas en el año X a documentos publicados en los años X-1, X-2 y X-3.
• Citas por documento (2 años): promedio de citas por documento en un período de 2 años. Se calcula considerando el número de citas recibidas por una revista en el año en curso a los documentos publicados en los dos años anteriores, es decir. citas recibidas en el año X a documentos publicados en los años X-1 y X-2.
• Referencias por documento: promedio de referencias bibliográficas por artículo.
• Documentos con afiliación al país: número de documentos de los que se dispone información del país de afiliación.
• Documentos en colaboración nacional: número de documentos publicados en colaboración entre instituciones de un mismo país.
• Documentos en colaboración internacional: número de documentos publicados en colaboración entre instituciones de varios paises.
• Documentos citables en ventana (3y) citados: número de documentos citables de la revista publicados en la ventana de 3 años anteriores que han sido citados.
• Documentos citables en ventana (3y) no citados: número de documentos citables de la revista publicados en la ventana de 3 años anteriores que no han sido citados.
• Documentos citables en ventana (3y): total de documentos citables de la revista publicados en la ventana de 3 años anteriores.
• %Documentos citables en ventana (3y) citados: porcentaje de documentos citables en la ventana de 3 años anteriores que han sido citados respecto al total.
• %Documentos citables en ventana (3y) no citados: porcentaje de documentos citables en la ventana de 3 años anteriores que no han sido citados respecto al total.
• Índice H: el índice h expresa el número de artículos (h) de la revista que han recibido al menos h citas. Cuantifica tanto la productividad científica de las revistas como el impacto científico y también es aplicable a científicos, países, etc. (https://en.wikipedia.org/wiki/H-index).

• Factor de Impacto (IF): o factor de impacto de la revista (JIF) (https://clarivate.com/webofsciencegroup/essays/impact-factor/) de una revista académica es un índice cienciométrico que refleja el número promedio anual de citas de artículos recientes publicados en esa revista. Se utiliza con frecuencia como un indicador de la importancia relativa de una revista dentro de su campo; las revistas con factores de impacto más altos a menudo se consideran más importantes que las que tienen factores de impacto más bajos. El factor de impacto fue ideado por Eugene Garfield, fundador del Instituto de Información Científica (ISI). Los factores de impacto se calculan anualmente a partir de 1975 para las revistas que figuran en Journal Citation Reports (JCR).
• Mejor cuarltil JCR: mejor cuartil obtenido por la revista (dado el valor de IF) en las categorías temáticas en las que está situada en JCR.
• Citas Scopus (no indexadas): número de citas recibidas en Scopus por revistas no indexadas en SJR.
• Citas WoS (no indexadas): número de citas recibidas en Web of Science por revistas no indexadas en JCR.