Abstract The current work aims to characterize the Mexican scientific production in 22 main fields and 151 thematic subfields, using a multidimensional methodology based on productivity, impact and Altmetric measures. Data were extracted from Dimensions database. Indicators available at Dimensions Analytics service were used and represented via LabSOM software and ViBlioSOM methodology, based on artificial neural networks. The characteristics of the major fields and their corresponding subfields were studied. Multidimensional maps based on the Kohonen algorithm were constructed. Activity index, attractivity index, relative impact, field citation ratio, percentage of publications with Altmetric Attention, and Altmetric Attention Score were the indicators chosen for visual representation. Mexican scientific production experimented an exponential growth during the period 2010-2019. Agricultural and Veterinary Sciences, Environmental Sciences, Physical Sciences, Biological Sciences, Earth Sciences, Mathematical Sciences and, surprisingly, History and Archeology achieved the best bibliometric performances in relation to the world. The artificial intelligence-based method allowed the analysis of specific characteristics of Mexican scientific activities and common links among research practices in different knowledge domains. 2 15 productivity measures database networks studied constructed index ratio representation 20102019. 20102019 2010 2019. 2019 2010-2019 surprisingly world intelligencebased intelligence domains 1 2010201 201 2010-201 201020 20 2010-20 20102 2010-2 2010-

Resumo O presente trabalho visa caracterizar a produção científica mexicana em 22 categorias temáticas e 151 subcampos temáticos, utilizando uma metodologia multidimensional baseada em produtividade, impacto e métricas alternativas. Os dados foram extraídos do banco de dados Dimensions. Os indicadores disponíveis no serviço Dimensions Analytics foram utilizados e representados por meio do software LabSOM e da metodologia ViBlioSOM, baseada em redes neurais artificiais. Foram estudadas as características dos principais campos temáticos e subcampos. Mapas multidimensionais baseados no algoritmo de Kohonen foram construídos. Para a representação visual, foram escolhidos o índice de atividade, índice de atração, impacto relativo, razão de citação por campo, percentual de publicações com atenção altmétrica e nota de atenção altmétrica. A produção científica mexicana cresceu exponencialmente durante o período 2010-2019. Ciências Agrárias e Veterinárias, Ciências Ambientais, Ciências Físicas, Ciências Biológicas, Ciências da Terra, Ciências Matemáticas e, surpreendentemente, História e Arqueologia obtiveram os melhores desempenhos bibliométricos em relação ao mundo. O método baseado em inteligência artificial permitiu analisar características específicas das atividades científicas mexicanas, bem como os vínculos comuns entre as práticas de pesquisa desenvolvidas em vários domínios do conhecimento. 2 15 produtividade alternativas ViBlioSOM artificiais construídos visual atividade atração relativo campo 20102019. 20102019 2010 2019. 2019 2010-2019 Veterinárias Ambientais Físicas Biológicas Terra surpreendentemente mundo mexicanas conhecimento 1 2010201 201 2010-201 201020 20 2010-20 20102 2010-2 2010-

OBJETIVOS: Realizar un análisis métrico de la colaboración científica de la Universidad de La Habana en las publicaciones procesadas en las revistas de la corriente principal en las bases de datos del Institute for Scientific Information ISI en el período del 2000-2006. MÉTODOS: Se utilizó como fuente de datos para el estudio las bases de datos del ISI, disponibles en línea a través del Web of Science. La estrategia de búsqueda consistió en el empleo de la palabra Cuba en el campo author address en el período 2000-2006. Se definió y analizó la colaboración internacional, nacional e interdepartamental. La colaboración y las temáticas de investigación se presentaron en grafos basados en el análisis de redes sociales. RESULTADOS: El total de artículos publicados por la Universidad de la Habana en revistas de la corriente principal en el período analizado fue de 1 092, de los cuales el 87% fueron realizados en colaboración. Con respecto a la colaboración internacional, 36 países colaboraron en un total de 743 artículos con la Universidad de La Habana. En relación con la colaboración nacional, se identificaron un total de 57 instituciones nacionales que colaboraron con la Universidad de la Habana. CONCLUSIONES: Se evidenció el predominio de la colaboración internacional (69%), sobre la nacional (19%), interdepartamental (4%) y los trabajos sin colaboración (9%). Las temáticas más representativas de la producción científica de la Universidad de la Habana corresponden a las líneas de investigación de las facultades y centros de investigación más productivos de la Universidad de La Habana.

The study analyzed the behaviour of the scientific production of the University of Havana (UH) published in mainstream journals in the databases of Thomson Scientific, former Institute for Scientific Information (ISI), from 2000 to 2006. The productivity of the researchers of the University of Havana was determined on the basis of its institutional structure. It was found that the Faculties of Physics, Chemistry and Biology; the Institute of Materials and Reagents; the Center of Biomaterials; and the Center of Research and Biological Evaluations show the highest index of productivity.

Se analizó la producción científica de la Universidad de La Habana (UH) publicada en revistas de corriente principal en la bases de datos de Thomson Scientific, antiguo Institute for Scientific Information, en el período 2000-2006. Se determinó la productividad de los investigadores de Universidad de La Habana, sobre la base de su estructura institucional. Se pudo determinar que las Facultades de Física, Química y Biología; el Instituto de Materiales y Reactivos, el Centro de Biomateriales y el Centro de Investigación y Evaluaciones Biológicas son los que muestran un mayor índice de productividad.