Producción Científica correspondiente a Bioinformática en Google Académico del período 2016-2018 - Aguiar Cedeño, Jorge Dayán; Suárez Jorge, Alinoet; Rey Molinet, Berna Eva; Martínez Negrín, Laritza Magdalena (Bibliotecas. Anales de investigación, 2021)
Objetivo: En el presente trabajo muestra los resultados obtenidos a partir de una estrategia de búsqueda para medir la productividad científica de la temática de bioinformática en el período 2016-2018 en la base de datos del Google Académico. Diseño/Metodología/Enfoque: Se empleó como estrategia de búsqueda la palabra bioinformática en idioma español y en idioma ingles Bioinformatics, se convino con el siguiente período de tiempo 2016-2018. Se realizó una revisión de los registros recuperados, para descartar a los que no correspondieran con el estudio, posteriormente se confeccionó una base de datos bibliográfica con el programa EndNote® 7.0 y se empleó además el programa Microsoft Excell® y Toolinf para el procesamiento de la información y conteo de registros, así como para la generación de las tablas y gráficos. Resultados/Discusión: Se refleja la temática de estudio: bioinformática en la descarga de un total de 390 artículos en los tres años comprendidos en el estudio, a continuación se procedió a eliminar duplicidad, quedando 186 artículos de los cuales 35 se encontraban en idioma español y el resto en inglés. Conclusiones: Arrojando como resultado a los autores más productivos y más citados así como las temáticas más trabajadas; las Editoriales que más publican por años; las publicaciones más citadas y las revistas con mayor grado de visibilidad. Originalidad/Valor: Se establece una panorámica general de la temática en cuanto a los indicadores mencionados, resultando los datos obtenidos importantes recursos de información para la toma de decisiones en investigaciones, proyectos e inversiones.