Índice h de las revistas españolas de Historia según Google Scholar Metrics (2007-2011)

[ES] La aparición de Google Scholar Metrics en abril de 2012 como nuevo sistema de evaluación bibliométrica de revistas científicas a partir del recuento de las citas bibliográficas que estas han recibido en Google Scholar, abre nuevas posibilidades para la medición del impacto de las revistas de humanidades. El objetivo de este trabajo es comprobar el alcance de este producto, a partir del análisis de la cobertura que muestra de las revistas españolas de Historia. Las búsquedas bibliográficas se efectuaron entre el 5 y 6 de diciembre de 2012. Se han identificado 69 revistas, cifra que representa tan solo un 24% de las revistas españolas de Historia. Los valores del índice h alcanzados por las revistas son minúsculos lo que hace que el ranking carezca de poder discriminatorio. Se propone un cambio en el diseño de Google Scholar Metrics para adaptarse a los patrones de producción y citación de la Historia, en particular, y las Humanidades, en general.

A low complexity system based on multiple weighted decision trees for indoor localization

[EN] Indoor position estimation has become an attractive research topic due to growing interest in location-aware services. Nevertheless, satisfying solutions have not been found with the considerations of both accuracy and system complexity. From the perspective of lightweight mobile devices, they are extremely important characteristics, because both the processor power and energy availability are limited. Hence, an indoor localization system with high computational complexity can cause complete battery drain within a few hours. In our research, we use a data mining technique named boosting to develop a localization system based on multiple weighted decision trees to predict the device location, since it has high accuracy and low computational complexity.