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Sobre la Revista

La revista Memorias del Instituto de Investigaciones en Ciencias de la Salud (Mem. Inst. Investig. Cienc. Salud) es el órgano oficial de publicación del Instituto de Investigaciones en Ciencias de la Salud (IICS) de la Universidad Nacional de Asunción (UNA), Paraguay. Publica contribuciones científicas originales en medicina clínica, investigación biomédica, microbiología, biología molecular, odontología, enfermería, nutrición, salud pública, biotecnología en salud, genética, bioquímica y otras disciplinas relacionadas. Fundada en 1983, adoptó su nombre actual en 2002 y desde 2015 se publica exclusivamente en línea, incorporando a partir de 2024 la difusión de artículos en formato XML. Desde 2023 opera bajo el sistema de publicación en flujo continuo. Recibe manuscritos en español e inglés en las modalidades de artículos originales, revisiones, estudios de caso y comunicaciones breves. Todo su contenido es de acceso abierto, sin cargos para autores ni lectores, bajo la Licencia Creative Commons Atribución 4.0 Internacional, en concordancia con la Budapest Open Access Initiative (BOAI). Está indexada en BVS, SciELO Paraguay, HINARI, LILACS, DOAJ, Latindex, MIAR, Dialnet, CiteFactor, Google Scholar, LivRe, BASE, EBSCO y Web of Science – SciELO Citation Index. Su publicación es financiada por el IICS-UNA, incorpora el protocolo OAI-PMH para la recolección de metadatos y utiliza el sistema LOCKSS para la preservación digital de sus contenidos.

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Sistema de Evaluación

Los manuscritos recibidos por la revista Memorias del Instituto de Investigaciones en Ciencias de la Salud son sometidos a un proceso de evaluación por pares bajo la modalidad de doble ciego, en la cual la identidad de los autores y de los revisores se mantiene en anonimato durante todo el proceso. Cada manuscrito es evaluado por un mínimo de dos revisores externos, expertos en la temática del trabajo, quienes disponen de un plazo de 30 días para emitir su dictamen. Los revisores evalúan la originalidad, la solidez metodológica, la relevancia científica y la claridad de la presentación del trabajo. Con base en los dictámenes recibidos, el Comité Editorial toma la decisión de aceptar, solicitar revisiones o rechazar el manuscrito, comunicando la resolución a los autores en el menor tiempo posible. Este proceso garantiza la imparcialidad, la transparencia y la calidad científica de los artículos publicados.

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Nueva Covocatoria

El Instituto de Investigaciones en Ciencias de la Salud (IICS) de la Universidad Nacional de Asunción (UNA) invita a investigadores, docentes y profesionales del área de la salud a enviar sus manuscritos para su consideración en el Volumen 2026 de la revista Memorias del Instituto de Investigaciones en Ciencias de la Salud (Mem. Inst. Investig. Cienc. Salud). La revista acepta contribuciones originales e inéditas en idioma español en las modalidades de artículos originales de investigación, artículos de revisión, estudios de caso y comunicaciones breves, en las áreas de medicina clínica, investigación biomédica, microbiología, biología molecular, odontología, enfermería, nutrición, salud pública, biotecnología en salud, genética, bioquímica y disciplinas afines. La convocatoria es abierta y permanente, por lo que los manuscritos pueden ser enviados en cualquier momento del año a través del sistema en línea de la revista. Todos los trabajos recibidos son sometidos a evaluación por pares bajo la modalidad de doble ciego. La publicación es de acceso abierto, sin cargos para autores ni lectores. Para más información sobre las normas de envío, consultar las instrucciones para autores disponibles en el sitio web de la revista.

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Productividad científica de los investigadores categorizados del área de Ciencias Médicas y de la Salud: aplicación del modelo matemático de Lotka

Autores/as

  • Mariana Cáceres Ruiz Díaz Universidad Nacional del Asunción, Facultad Politécnica. Paraguay

DOI:

https://doi.org/10.18004/mem.iics/1812-9528/2019.017.02.44-055

Palabras clave:

Productividad de autores científicos, modelo matemático de Lotka, prueba de Kolmogorov-Smirnov, PRONII

Resumen

El modelo matemático de Lotka describe la relación entre los autores y su productividad dentro de un área de la ciencia. Este estudio se efectuó con el objetivo de comprobar que el comportamiento de la productividad científica de los investigadores del área de Ciencias Médicas y de la Salud, categorizados al año 2016 en el Programa Nacional de Incentivo a los Investigadores (PRONII), cumple con el modelo matemático de Lotka. Con este fin se consideraron las publicaciones alojadas en la Web of Science en las que éstos figuran como primer autor, aplicándose el criterio de primera autoría tal como lo hizo el formulador del modelo, y con filiación a instituciones paraguayas. Se aplicó el modelo a 236 publicaciones generadas por 77 investigadores, observándose que 21 de ellos tenían una sola publicación. Se comprobó que los datos observados no se ajustaban al modelo propuesto por Lotka. Esto motivó a que de los 77 investigadores analizados inicialmente se seleccionaran a 70. A la productividad de estos 70 investigadores se aplicó la forma general del modelo de Lotka y se comprobó que los datos se ajustaban al modelo. Se observó que de cada 10 investigadores muestreados solo 4 contaban con una única publicación, hecho que podría suponer una limitada existencia de autores ocasionales. Estos hallazgos revisten importancia ya que muestran el comportamiento de la relación entre el investigador y su productividad. Asimismo, mediante el modelo establecido es posible bajo determinadas condiciones realizar predicciones de la cantidad de investigadores con determinado número de publicaciones.

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Publicado

2019-08-01

Número

Sección

Artículos Originales

Cómo citar

Cáceres Ruiz Díaz, M. (2019). Productividad científica de los investigadores categorizados del área de Ciencias Médicas y de la Salud: aplicación del modelo matemático de Lotka. Memorias Del Instituto De Investigaciones En Ciencias De La Salud, 17(2), 44-55. https://doi.org/10.18004/mem.iics/1812-9528/2019.017.02.44-055