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                                            [0] => The manipulation of the Journal Impact Factor (JIF) through editorial decisions that increase self-citations has been empirically observed in recent studies, sparking discussions on how to avoid such practices. This study aims to verify whether a policy of removing self-citations from the JIF calculation is enough to eliminate incentives for manipulation. We introduce an agent-based model of the academic social network formed by journals to test this hypothesis. We model journals as rational agents seeking to gain positions in the JIF ranking. The model was implemented in NetLogo and calibrated using data from the SCIMago Journal Ranking. Simulation results demonstrate that the model is capable of reproducing patterns observed in empirical networks and that the removal of self-citations can significantly reduce the adoption of manipulation strategies (e.g., reduction from 90% to 30%). This study contributes to understanding the role of self-citations in the JIF and provides tools for developing policies that promote scientific integrity.
                                            [1] => La manipulación del Factor de Impacto de Revistas (JIF) mediante decisiones editoriales que aumentan las autocitaciones ha sido observada empíricamente en estudios recientes, generando discusiones sobre cómo evitar tales prácticas. Este estudio tiene como objetivo verificar si una política de eliminación de autocitaciones del cálculo del JIF es suficiente para eliminar los incentivos para la manipulación. Introducimos un modelo basado en agentes de la red social académica formada por las revistas para probar esta hipótesis. Modelamos las revistas como agentes racionales que buscan ganar posiciones en el ranking JIF. El modelo se implementó en NetLogo y calibró utilizando datos del SCIMago Journal Ranking. Los resultados de las simulaciones demuestran que el modelo es capaz de reproducir los patrones observados en las redes empíricas y que la eliminación de las autocitaciones puede reducir significativamente la adopción de estrategias de manipulación (por ejemplo, reducción del 90% al 30%). Este estudio contribuye a comprender el papel de las autocitaciones en el JIF y proporciona herramientas para desarrollar políticas que promuevan la integridad científica. 
                                            [2] => A manipulação do Fator de Impacto de Periódicos (JIF) por meio de decisões editoriais que aumentam autocitações vem sendo verificada empiricamente em estudos recentes, levantando discussões a respeito de como evitar más práticas. Este trabalho tem como objetivo verificar se uma política de remoção das autocitações do cálculo do JIF é suficiente para remover os incentivos à manipulação. Introduzimos um modelo baseado em agentes da rede social acadêmica formada pelos periódicos para testar tal hipótese. Modelamos os periódicos como agentes racionais buscando ganhar posições no ranking JIF. O modelo foi implementado em NetLogo e calibrado usando dados do SCIMago Journal Ranking. Os resultados das simulações mostram que o modelo é capaz de reproduzir os padrões observados em redes empíricas e que a remoção de autocitações consegue reduzir significativamente a adoção de estratégias de manipulação (e.g., redução de 90% para 30%). Esse estudo contribui para compreensão do papel das autocitações no JIF e fornece ferramentas para o desenvolvimento de políticas que promovam a integridade da ciência.
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