Publicado: Marin-Garcia, J. (2018). What are the research focuses regarding learning in the field of operations management in higher education? The case of Spain in 2017. Journal of Industrial Engineering and Management, 11(4), 607-616. doi:http://dx.doi.org/10.3926/jiem.2550

Publicado: Marin-Garcia, J. (2018). What are the research focuses regarding learning in the field of operations management in higher education? The case of Spain in 2017. Journal of Industrial Engineering and Management, 11(4), 607-616. doi:http://dx.doi.org/10.3926/jiem.2550

Purpose: What are the current research topics being studied by higher education professors in the area of operations management in Spain with regard to the learning of their students? Are the approaches that support these investigations adequate?

Design/methodology/approach: For the analysis, we have selected 25 publications in peer-reviewed scientific journals published by Spanish authors in 2017, and we have encoded them using Atlas.ti.

Findings: Most of the research centers on a very basic type of approach to learning, which reproduces the type of research typically conducted more than 40 years ago (type 1). For this reason, we propose an example of how to convert type 1 research questions into type 2 or 3 questions.

Originality/value: This paper collects and summarizes the main works on learning research carried out by members of ACEDEDOT and published in 2017, identifying themes, methods, levels of teacher conception and focus on the type of student learning. We intend to use this information to create a map of the current situation and propose possible suggestions to implement evidence-based instruction on operations management.

Keywords

scholarship, student learning, student engagement, higher education

Publicado: Marin-Garcia, J. A., Alfalla-Luque, R., & Machuca, J. A. D. (2018). A triple-a supply chain measurement model: Validation and analysis. International Journal of Physical Distribution & Logistics Management, 48(10) doi:10.1108/IJPDLM-06-2018-0233

Marin-Garcia, J. A., Alfalla-Luque, R., & Machuca, J. A. D. (2018). A triple-a supply chain measurement model: Validation and analysis. International Journal of Physical Distribution & Logistics Management, 48(10), null. doi:10.1108/IJPDLM-06-2018-0233
 
 
 
Purpose The purpose of this paper is to establish definitions and dimensions of Triple-A supply chain (SC) variables based on a literature review and to validate a Triple-A SC measurement model using a worldwide multiple informant sample. Design/methodology/approach Following a literature review, Triple-A SC variables (agility, alignment and adaptability) are conceptualized and a list of possible items is created for their measurement. An international 309 plant sample is used to validate the convergent and criterion validities of the composites proposed to measure Triple-A SC. Findings Contributions to the literature: clarification of Triple-A SC variable concepts; identification of key dimensions of Triple-A SC variables; development of a validated Triple-A SC measurement scale for future empirical research and industrial applications. Research limitations/implications A rigorously validated instrument is needed to measure Triple-A SC variables and enable researchers to credibly test theories regarding causal links between capabilities, practices and performance. Practical implications Proposal of a scale for use by managers of different functions to analyze Triple-A SC deployment in the company. Originality/value The only Triple-A SC scale used in the previous literature has serious limitations: scales were not taken from an extended literature review; data were collected from single respondents in a single country. This is the first validated Triple-A SC measurement model to overcome these limitations

Publicado: Losilla et al (2018) Three risk of bias tools lead to opposite conclusions in observational research synthesis

Nuevo artículo publicado que me ha permitido colaborar con estupendos investigadores del área de la salud para seguir avanzando en instrumentos que nos permitan hacer mejor ciencia y, sobre todo, informarla mejor. Algo que me interesa doblemente como editor de WPOM y de JIEM. Por otra parte, sufrir los estándares de publicación de una Q1 en el área de CC de la salud también es una experiencia interesante.

¿La evaluación por competencias es algo más que evaluar conocimientos, habilidades y/o actitudes?

De momento sólo planteo la pregunta porque no tengo una respuesta clara al respecto por eso está, de momento en “preguntas no resueltas” . Cuando tenga alguna respuesta modificaré esta entrada.

En las organizaciones cada vez se habla más de gestión del talento y eso, de alguna manera, implica gestionar las competencias de los trabajadores. Soy de los que opinan que lo que no se puede medir, difícilmente se puede gestionar. O, dicho de otro modo, dime cómo mides y te diré realmente qué estás gestionando. Por otra parte, las universidades publicas españolas están queriendo moverse a un modelo de evaluación de competencias. De momento sólo es algo que aparece en las memorias de verificación de títulos, donde las competencias tienen un papel prioritario. Sin embargo, no parece que los profesores “de a pie”, los que están a cargo de las asignaturas que se imparten tengan muy claro cómo trabajar en este “nuevo” entorno y parece que se reproducen los sistemas o métodos tradicionales.

Por eso me parece relevante reflexionar sobre ¿Qué es la evaluación por competencias? Y, sobre todo, ¿cómo se realiza una adecuada evaluación por competencias?

Los artículos científicos publicados en revistas más populares, ¿son de mayor calidad?

Empiezo a encontrarme aportaciones que parecen indicar todo lo contrario; o, al menos, que la popularidad (indice de citas/impacto) no está asociada a la calidad (o no hay una relación causal excesivamente fuerte una vez controladas otras variables de confusión). Un  ejemplo https://docs.google.com/document/d/18uyYykwoy6EAyX39eDfuVwsuPrjokPEuB5MyLmrdi2U
 
Los próximos dos-tres años quiero abrir una linea de trabajo en este sentido centrada en RRHH y OM (pues creo que todas estas cosas se deben analizar  sub-área por sub-área. Pues de un área (o sub-areas) científica a otra  puede haber diferencias -y mucho más si pasamos de Sciencie a Social Science-. En cualquier caso hay que probar que no las haya.

 
 
El trabajo no será rápido pues hay que hacer dos o tres cosas primero.:
  1. Identificar las “revistas del área”
  2. Definir impacto (popularidad) y calidad científica del trabajo (son dos cosas distintas evaluadas por métricas distintas y por “personas” o agentes distintos en momentos distintos de la investigación).
  3. Ver el acuerdo (agreement) entre rankings de impacto diferentes
  4. Probar si los artículos en revistas TOP (en impacto/citas) son de mejor calidad e incluso más impacto que los de revistas no TOP

Quizás nos llevemos la sorpresa de que el impacto del articulo no tenga nada que ver con su calidad, o que el impacto del articulo no tenga que ver con el impacto de la revista (eso es lo que yo sospecho, pero la investigación de los próximos tres años intentará dilucidar si tengo razón o no)

 

Una breve historia de casi todo

Acabo de terminar mi primera lectura de verano (Bill Bryson (2005). Una breve historia de casi todo). Me ha resultado un libro interesante en muchos aspectos. Pero, además, me ha permitido reflexionar sobre algunos detalles sobre la ciencia en general que me ayudan a relativizar muchas cosas de las que suceden en mi profesión en la actualidad.
Por ejemplo:
* La química es ciencia desde 1661 y una de sus primeras revistas científicas data de 1848 (la geología, geografía, zoología tenían revistas 20 o 30 años antes.. y las matemáticas y la física son ciencias desde muchísimo antes) y, a pesar de los avances logrados están bastante lejos de poder dar repuesta a muchas preguntas básicas acerca del mundo que nos rodea. No podría decir en qué fecha el management se consolida como área científica y se publica su primera revista científica (yo suelo pensar que es sobre 1948, pero no tengo ninguna evidencia cierta).
* La meteorología empezó como ciencia a finales de 1700 y predice como predice el comportamiento del clima. La psicología y el management son mucho más modernas, de modo que no debemos de extrañarnos de que siga siendo difícil predecir el comportamiento de personas, grupos y organizaciones.
* Todas las ciencias han pasado (y quizás siguen atravesando) periodos de devaneo teóricos más que notables. Lo que en un tiempo se considera la verdad absoluta y es defendido a ultranza, en 40-50 años se demuestra que era incorrecto o incompleto (no solo en la pre-historia de la ciencia, en ciencias asentadas esto ha pasado con frecuencias a lo largo del siglo pasado).
* Casi todas las grandes ideas científicas han tardado años (muchas veces décadas) en ser aceptadas. La reacción más probable ante las novedades científicas es la critica salvaje, desproporcionada y muchas veces infundada para menospreciar la novedad y a su promotor.
* Los sesgos de publicación se han dado siempre y en todas las disciplinas (es habitual que las revistas prestigiosas de cualquier época rechacen la publicación de resultados de investigación que luego han dado origen a premios Nobel)

¿Qué revistas científicas se pueden considerar indexadas de prestigio? ¿existen los predatory indexes?

Con frecuencia recibo consultas acerca de mi opinión sobre la calidad de diferentes revisas. Supongo que me han preguntado porque consideran que soy una persona experta porque he invertido varios años como subdirector de investigación del Departamento de Organización de Empresas en diferentes equipos. O quizás sea por el seguimiento y apoyo que he dado a la comisión de Indice de Actividad Investigadora de la UPV a través de una cantidad bastante elevada de “gregales” (sistema de gestión de incidencias, quejas y sugerencias internas en la UPV) emitidos a lo largo de los últimos 10-12 años. También es posible que me pregunten por mi experiencia con todo el sistema de indexación ya que soy editor jefe o participo en el comité editorial de varias revisas “indexadas”.

La última tanda de preguntas recibidas tenía que ver sobre si se podía considerar como “indexada” determinada revista. Interesante cuestión que me ha animado a escribir esta entrada.

Primero quiero insistir en un asunto de terminología:  no se debería hablar de revistas indexadas o no indexadas… indexadas hay miles (es tremendamente sencillo estar indexada en algún sitio, es decir estar dada de alta en una base de datos de revistas científicas). Indexadas con indices relativos hay menos (muchas menos).

Indices relativos tienes en JCR, ScimagoJCR, pero también en Journal Scholar Metrics, google citations, DICE, MIAR, ICV de Copernicus … la dificultad está en definir cuáles de los indices relativos son fiables y dónde están los puntos de corte para marcar revistas de prestigio si el índice no crea bloques o cuartiles. Por ejemplo, Scimago JCR además del índice, agrupa la revistas en cuartiles; DICE tiene las revisas agrupadas en 4 niveles de mas a menos calidad;  pero MIAR o ICV-Copérnicus solo ponen un numero (cuanto más grande mejor, pero no sabes los puntos de corte por niveles).

A estos índices se pueden añadir aquellos desarrollos locales (nacionales, autonómicos, de una universidad o de una asociación científica) que se hayan creado con un fin específico. Por ejemplo, las universidades australianas han pactado un indice que les sirve de referencia; las universidades catalanas usan MIAR como referencia; la universidad de Cambridge tiene  un listado agrupado en 4 niveles (como hace el DICE) que indica cuáles son las revistas de más a menos prestigio; o, por poner un último ejemplo,  la UPV tiene una clasificación de revistas en 4 niveles (ahora están modificándolo para que sean 6), creada por la comisión del Valoración de la Actividad Investigadora de la UPV (que entra dentro del programa DOCENTIA, integra todos los campos científicos en la que la UPV se mueve y lo hace con el espíritu de que sea JUSTA la comparación inter-disciplinas. Además,  tiene un sistema de decisión auditado, sensato y establecido durante años). Por supuesto, ninguno de estos ejemplos es perfecto (no sólo porque es difícil tener claro el criterio que hace que una revisa científica sea de calidad o no) pero representan soluciones de compromiso alcanzadas a través de un consenso y que permiten tener un sistema más ajustado y acorde a las necesidades concretas de una institución.

Personalmente creo que, además de JCR y Scimago JCR, hay algunos otros indices solventes (Journal Scholar Metrics , google citations, DICE, MIAR, ICV de Copernicus…). Quizás, los más claros para el campo de la Organización de Empresas en España serían:

  • DICE-que surge de un convenido de CSIC con ANECA y la ANECA usa esta base de datos como referencia de calidad-
  • Journal Scholar Metrics (en el fondo se alimenta de datos de google scholar citations, pero lo mejora incorporando indicadores bibliométricos más potentes y categorizaciones).

Para finalizar, quería expresar una preocupación que me ha empezado a rondar por la cabeza. Me temo que pronto se disparará el negocio de crear indexadores. Hasta ahora, los índices de revistas que se valoran en España están en manos de grandes grupos editoriales multinacionales (Thompson, Elsevier y quizá Google se puede incluir en este paquete). Nos  hemos fiado de sus “rankings” porque son unas empresas monstruo que han intentado (y casi conseguido) tener el monopolio de este servicio. Pero, en el fondo, son entidades que velan por sus propios intereses y la ciencia es una escusa para hacer su negocio (que, en algunos casos, no es demasiado transparente). También hay índices que  han sido desarrollados por colectivos científicos independientes apoyados con fondos públicos nacionales aunque, paradógicamente, no son considerados por las propias instituciones que los financian, que prefieren dar prioridad a los listados de JCR o ScimagoJCR (también es cierto que España está financiando el desarrollo de JCR y scimagoJCR a través de la suscripción de la FECYT de SCOPUS y WEBofScience para todas las universidades públicas españolas).

En este contexto no resulta imposible imaginar (y esto es lo que me preocupa) que los mismos estafadores que inventan los predatory journals y los predatory meeting, ahora extiendan  su fraude orientándolo a los predatory indexes (porque seguro que hay un negocio en ordenar revistas y habrá gente está dispuesta a pagar una fortuna para que sus revistas estén en la parte TOP de algún indice -independientemente de las garantías científicas del indice-) y ese es un peligro al que tendremos que enfrentarnos en el futuro.

Participando en V Workshop OMTech – Universidad de Navarra

La V edición de Workshop OMTech – Universidad de Navarra no sólo ha cumplido, sino que también ha superado mis expectativas. He escuchado cosas muy interesantes y me vuelvo con nuevas ideas, algunas cosas para probar en mis asignaturas, inquietudes de investigación, varias referencias interesantes que ya estoy leyendo y, sobre todo, estoy a la espera de los full papers” que pueden aportar información relevante para el avance de la investigación y práctica sobre docencia universitaria en dirección de operaciones.

SCImago Journal & Country Rank vs Journal Citation Report (JCR). ¿Dos caras de la misma moneda?

En primer lugar quiero remarcar que me parece insensato valorar la calidad de la producción científica de un investigador utilizando el factor de impacto como instrumento de medida. El factor de impacto es, con todas sus limitaciones, un indicador para medir el impacto de las revistas. Para medir el impacto de las aportaciones personales deberían usarse otros índices, no exentos de problemas, pero mucho más adecuados que el factor de impacto. Por ejemplo, el índice h. Os recomiendo leer Quindós (2009) Confundiendo al confuso: reflexiones sobre el factor de impacto, el índice h(irsch), el valor Q y otros cofactores que influyen en la felicidad del investigador como ejemplo de los múltiples artículos y reflexiones en esta línea. También podéis leer San Francisco Declaration on Research Assessment DORA y China’s publication bazaar.

Tanto si se mide el impacto del investigador con índice h o como con el factor de impacto de las revista en las que publican, desde hace tiempo me vengo preguntando por qué  SCImago Journal & Country Rank sigue siendo un listado de “segunda fila” y las comisiones evaluadores se empecinan en dar más valor a los datos proporcionados  en el Journal Citation Report (JCR) que en SCImago Journal & Country Rank. Sin duda ambos calculan el índice h de la misma forma (pero incluyendo sólo las revistas de la base de datos de Scopus o de la de web Of Knowledge, lo que es siempre incompleto). Aparentemente ambos usan métodos similares para calcular sus factores de impacto y son igual de robustos y serios. Aunque SCImago usa una métrica diferente para hacer el ranking de revistas. Métrica que, curiosamente, han desarrollado unos colegas de universidades españolas (Granada, Estremadira, Carlos III y Alcalá de Henares) y el Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) .

Por otra parte, el proceso de admisión de revistas parece más claro y transparente en Scimago/Scopus que en JCR/WoK-Thompson. Ademas, en Scopus  parece haber una sensibilidad especial hacia las revistas europeas. Es decir, hay más presencia de revistas europeas que en WoK-Thompson. Si a eso añadimos que las revistas publicadas en Europa, de management y otras ciencias donde el aspecto cultural sea importante,  tienen más tendencia a publicar investigaciones realizadas en el contexto europeo; lo lógico sería pensar que, en los organismos de evaluación españoles, ambos listados deberían tener el mismo peso o, en todo caso, tener más peso SCImago Journal & Country Rank que Journal Citation Report (JCR). Aunque solo sea porque Scimago (que es reconocido mundialmente) lo han parido compatriotas nuestros. Me resulta tan extraño que los mismos españoles despreciemos lo que producimos mientras que fuera lo consideran un buen producto…. Es una forma rara de promocionar la marca España.

Aunque poco a poco los Boletines Oficiales van incorporando a ambos listados como referente de la calidad de las revistas, en la práctica se da un peso mayor a las revisas de JCR que a las de SCImago. Parece que es habitual que se considere equivalente ser un Q1 (primer cuartil) en SCImago con ser un Q2 o Q3  en JCR.

Hasta hoy no tenía ningún argumento para este ¿sinsentido? Pero esta mañana me han comentado que en algunas áreas (como matemáticas), la politica de SCImago de clasificación de revistas puede generar una distorsión en los rankings. En SCImago una revista puede pertenecer a varias categorías y en cada una de ellas recibe un ranking (Q1 a Q4) comparando su factor de impacto con las otras revistas de la categoría. Si alguna categoría acaba siendo muy heterogénea (incluye revistas muy dispares con políticas de citación diferentes) puede distorsionar el ranking de esa categoría. En JCR, aunque una revista pueda esta clasificada en varias categorías, sólo se estable su ranking (T1 a T3) en la categoría principal. Y, parece ser que en determinadas áreas las categorías principales de JCR son más homogéneas y generan unos rankings más claros o, al menos, más parecidos a los que siempre se habían tenido.

No se si este asunto de la heterogeneidad de las categorías afecta a todas las áreas o sólo unas pocas. En especial, me gustaría saber si en las áreas de Business, Management and Accounting (miscellaneous) , Education , Decision Sciences (miscellaneous)  , Industrial and Manufacturing Engineering, Strategy and Management , Management of Technology and Innovation, Organizational Behavior and Human Resource Management   los rankings pueden verse afectados por errores de clasificación de las revistas o si “son todas las que están”, porque en el segundo caso no habría ningún motivo para seguir discriminando a SCImago Journal & Country Rank como se está haciendo en la actualidad .

PD: parece haber cierta evidencia que en áreas como márketing los listados ScimagoJCR y JCR generan unos rankings muy similares (correlación de 0.81) (ver Richard et al, 2012)

Me adhiero a San Francisco Declaration on Research Assessment DORA

Acabo de firmar mi adherencia a la San Francisco Declaration on Research Assessment DORA- http://am.ascb.org/dora/

Por ello como investigador, me comprometo a:

1. Do not use journal-based metrics, such as Journal Impact Factors, as a
surrogate measure of the quality of individual research articles, to assess an
individual scientist’s contributions, or in hiring, promotion, or funding decisions.

15. When involved in committees making decisions about funding, hiring, tenure, or
promotion, make assessments based on scientific content rather than publication
metrics.
16. Wherever appropriate, cite primary literature in which observations are first
reported rather than reviews in order to give credit where credit is due.
17. Use a range of article metrics and indicators on personal/supporting statements,
as evidence of the impact of individual published articles and other research
outputs.
18. Challenge research assessment practices that rely inappropriately on Journal
Impact Factors and promote and teach best practice that focuses on the value
and influence of specific research outputs.

Y,  como editor de la revista WPOM-Working Papers on Operations Management me comprometo a:

6. Greatly reduce emphasis on the journal impact factor as a promotional tool,
ideally by ceasing to promote the impact factor or by presenting the metric in the
context of a variety of journal-based metrics (e.g., 5-year impact factor,
EigenFactor [8], SCImago [9], h-index, editorial and publication times, etc.) that
provide a richer view of journal performance.
7. Make available a range of article-level metrics to encourage a shift toward
assessment based on the scientific content of an article rather than publication
metrics of the journal in which it was published.
8. Encourage responsible authorship practices and the provision of information
about the specific contributions of each author.
9. Whether a journal is open-access or subscription-based, remove all reuse
limitations on reference lists in research articles and make them available under
the Creative Commons Public Domain Dedication [10].
10. Remove or reduce the constraints on the number of references in research
articles, and, where appropriate, mandate the citation of primary literature in
favor of reviews in order to give credit to the group(s) who first reported a finding