Esta jornada organizada por Elsevier y la UPM tenía el objetivo de dar a conocer los cuatro módulos que forman Scival, así como dos casos prácticos de la aplicación de ésta en dos universidades. Scival permite el acceso a la actividad investigadora de más de 5.000 instituciones en más de 200 países. Para ello utiliza la información de la base de datos Scopus

La jornada comenzó con una visión general de los cuatro módulos que forma la base de datos Scival. Se trata de una herramienta dinámica, pues es el propio usuario el que trabaja con ella.  Al utilizar los datos de Scopus, es imprescindible que los perfiles de los investigadores estén normalizados, y quede clara la filiación con la institución en la que trabajan. Scival incorpora el índice h5, similar al que ya utiliza Google Académico para revistas, pero aplicado también a autores y a instituciones. Este índice, sin embargo, nos pareció poco apropiado para las disciplinas cuyo patrón de citas es más prolongado en el tiempo que algunos campos de la ciencia y la tecnología.

Charles Martínez, representante de Elsevier, nos habló del "Uso responsable de las métricas", mencionando los puntos más destacados del Manifiesto de Leiden (2015) y la Declaración de San Francisco DORA (2012), y otras métricas normalizadas como SNIP, SJR, CiteScore - que cubre tres años para ayudar a que maduren algunas disciplinas-y,  por último, el FWCI (Field-Weighted Citation Impact) conocido por ser el que se usa en distintas convocatorias y que, en España, provee FECYT.

Los representantes de la Universidade Nova de Lisboa y de la Universitat Rovira i Virgili nos presentaron la forma en que gestionan y analizan el rendimiento de su producción científica.  a partir de dos elementos: su CRIS [1] y Scival. Esta combinación resulta muy interesante para universidades multidisciplinares que no ven reflejada parte de su actividad científica en Scopus. La producción de áreas más bien locales (antropología, derecho, administración pública, urbanismo...) o de disciplinas cuyos resultados no se plasman en la tipología documental corriente (ciencias musicales, ciencias de la computación, bellas artes...) queda así recogida en un instrumento (el CRIS) que se complementa con el otro (Scival) a la hora de realizar análisis equilibrados.

 El representante de la UNL nos narró la experiencia previa de análisis de información con un proyecto adhoc en colaboración con la Universidad de Leiden, hasta que hace tres años, migraron toda la información a su CRIS Pure , complementado con Scival, con resultados altamente satisfactorios.  

En cuanto a la URV, nos contaron su experiencia de un año trabajando por analizar el rendimiento científico de su institución con el fin de mejorar su posición en los rankings internacionales. Resultó estimulante saber que el equipo de gestión y análisis de la investigación de la URV está compuesto por la escuela de posgrado y doctorado, el gabinete de  estudios y análisis de la Información y la Biblioteca, que aporta bibliotecarios técnicos gestores de proyectos y personal de apoyo a la investigación. El resultado de sus análisis ya ha empezado a tenerse en cuenta a la hora de financiar proyectos.

 Scival es una herramienta a tener en cuenta sin olvidar otras, pues no son excluyentes, más bien complementarias, que ayudan al investigador a reunir el mayor número de sus publicaciones, lo que redundará en su visibilidad y la de su institución.

 [1] Sistema de Gestión de la Información Científica (CRIS, Current Research Information System) se define como aquella herramienta que permite gestionar de manera global todos los procesos de relacionados con la investigación [definición tomada de http://www.rebiun.org/documentos/Documents/GTREPOSITORIOS/CRISyRepositorios2013.pdf .]