Connues en anglais sous le nom d'altmetrics, les mesures alternatives donnent un aperçu de l’impact d’une publication ou d'un ensemble de publications.

Contrairement aux indicateurs d'impact classiques, qui se fondent sur les citations, les mesures alternatives emploient différents types de données :

• Mentions dans des médias sociaux, des blogues et des sites de nouvelles
• Citations dans des documents non scientifiques (brevets, politiques, Wikipédia, etc.)
• Statistiques de consultation (nombre de vues, de téléchargements, etc.)
• Nombre d’exemplaires répertoriés dans des collections de bibliothèques
• Etc.

Les mesures alternatives aident à évaluer non seulement l'impact scientifique, mais aussi l'impact social de la recherche.

Accédez rapidement aux données agrégées par Altmetric grâce à cet outil conçu par la bibliothèque. 

Pour tester l'outil, essayez ce DOI : 10.1371/journal.pone.0127502

L'agrégateur Altmetric repère des mentions de vos publications dans différentes sources non scientifiques (Wikipédia, Twitter/X, Bluesky, Facebook, sites de nouvelles, politiques, etc.) et leur accorde un score d'attention. Altmetric n'est pas exhaustif : utilisez cette boîte à outils pour repérer d'autres mentions de vos travaux.

Note : si l'éditeur de la publication est abonné à Altmetric, l'outil vous dirige vers la version complète des données. Si l'éditeur n'est pas abonné à Altmetric, ou s'il y est abonné mais n'a pas encore été intégré à notre script, l'outil vous dirige vers la version gratuite des données, qui est incomplète. Pour toute suggestion d'ajout ou d'amélioration, ou pour obtenir de l'aide, communiquez avec votre bibliothécaire en soutien à la recherche.

Accédez rapidement aux données agrégées par PlumX Metrics grâce à cet outil conçu par la bibliothèque. 

Pour tester l'outil, essayez ce DOI : 10.1371/journal.pone.0127502

Comme son concurrent Altmetric, PlumX Metrics repère des mentions de publications scientifiques sur le web. En mobilisant la base de données Overton, il repère particulièrement bien les mentions dans des politiques publiques. 

Les mesures d'impact alternatives prennent tout leur sens lorsqu'elles sont contextualisées.

Par exemple, un article peut avoir été partagé un grand nombre de fois dans les médias parce qu'il recherche la controverse; un autre, parce qu’il a des retombées tangibles sur une communauté. Si on ne fait que compter le nombre de mentions dans les médias sociaux, sans les contextualiser, on ignore ces distinctions essentielles.

Quelques autres considérations importantes :

• La mention d'une publication dans un réseau social témoigne-t-elle d'un réel impact, ou vaudrait-il mieux parler de l’intérêt ou de l'attention que suscite la publication? Voir le développement à ce sujet dans Mesurer la science (Larivière et Sugimoto, 2018, p. 130).
• Toutes les mentions ne sont pas équivalentes. Certaines rejoignent par exemple un plus grand public que d’autres. La méthode de pondération de l’agrégateur Altmetric résout en partie cette difficulté.
• L'algorithme employé par les principaux agrégateurs de données alternatives (notamment Altmetric) manque de transparence et produit des résultats difficilement reproductibles.
• Enfin, les mesures d'impact alternatives sont manipulables : par exemple, des « bots » peuvent créer une illusion d'impact en mentionnant une publication à répétition dans les médias sociaux.

► Pour toutes ces raisons, on met généralement en garde contre l'utilisation des mesures alternatives dans l'évaluation de la recherche.

Pour en savoir plus sur le bon usage des mesures alternatives et de l'agrégateur Altmetric, consultez le guide Using Altmetric Data Responsibly de Virginia Tech.