Análisis de la interdisciplinariedad en la ingeniería química universitaria española

Abstract

El presente trabajo aborda el estudio de la interdisciplinariedad en el área de ingeniería química (IQ). El análisis incluye una descripción detallada de la ocurrencia de documentos y de revistas en cada categoría del Journal Citation Reports (JCR), con el fin de comprender la estructura de conocimiento de las investigaciones en IQ, observar sus patrones y las tendencias asociadas. Mediante la utilización de los métodos bibliométricos se analiza la multiasignación de artículos y/o de revistas a las distintas categorías del JCR. El total de revistas (598) están distribuidas entre 115 categorías. El 54% de las revistas (324) y el 56% de los documentos estarían asignados a más de una categoría. Para mapear los datos correspondientes al análisis de coocurrencia de las distintas categorías se utilizó la técnica de Visualización de Similaridades (VOS). Con la coocurrencia de las distintas categorías se construyó una gráfica bidimensional de las proximidades entre ellas para formar distintos clusters. El resultado fueron 13 clusters o grupos. Destacan como categorías más centradas y más relacionadas “Engineering, Chemical”, “Chemistry, Physical” y “Biotechnology & Applied Microbiology”. No se ha observado relación entre el índice de coautoría y la multiasignación en categorías. Las 14 categorías seleccionadas como las más productivas presentan, en el año 2006, un 39,7% de revistas en el 1er cuartil del JCR.

An analysis is made of interdisciplinarity in the chemical engineering (CE) field. It includes a detailed description of the occurrence of papers and journals in each of the Journal Citation Reports (JCR) categories in order to gain insight into the structure of knowledge in CE research, its patterns and associated trends. Bibliometric methods are used to analyse the multi-assignment of papers and/or journals to the various JCR categories. The total of journals (598) is distributed among 115 categories, with 54% of them (324) and 56% of the documents assigned to more than one category. The results of a co-occurrence analysis of the data corresponding to the different categories are mapped using the Visualization of Similarities (VOS) technique. The co-occurrences are plotted on a two-dimensional representation revealing the distinct clusters formed by their proximities. The result was 13 clusters. The categories that stand out as most central and most interconnected were “Engineering, Chemical”, “Chemistry, Physical”, and “Biotechnology & Applied Microbiology”. No relationship was found between the co-authorship index and multi-assignment into categories. The 14 categories selected as the most productive represented, in 2006, 39.7% of the journals in the JCR’s 1st quartile.