As estatísticas apresentadas no widget e na plataforma LA Referencia são construídas a partir de eventos que ocorrem em três níveis: repositórios institucionais, agregadores nacionais e o agregador regional.

Métricas em Diferentes Níveis

As estatísticas de uso apresentadas nas ferramentas da LA Referencia são construídas a partir de eventos que ocorrem em três níveis distintos:

Repositórios institucionais - Onde o conteúdo original está hospedado
Agregadores nacionais - Que coletam metadados dos repositórios dentro de um país
Agregador regional - LA Referencia, que integra registros de diferentes países da América Latina e também da Espanha

Compreensão de Cada Métrica

A seguir, explicamos o significado de cada métrica, considerando as diferenças de acordo com o nível em que os eventos são gerados:

Visita

Refere-se ao acesso à página de detalhes de um objeto (por exemplo, a ficha de uma publicação). Este evento pode ser registrado tanto no repositório quanto nos agregadores.

Download

Corresponde à ação de acessar o arquivo anexo (como um PDF). Este evento ocorre exclusivamente no repositório.

Link Externo (Outlink)

Esta métrica é registrada apenas nos agregadores (nacional ou regional) e mede quantas vezes um usuário clica no link que leva da ficha do objeto no agregador para a página do item no repositório original. Reflete o interesse em acessar a fonte primária a partir de um ambiente de busca mais amplo.

Conversão

Nos repositórios: Uma conversão ocorre quando uma pessoa que visualiza a ficha de um objeto realiza um download do arquivo. Ou seja, quando uma visualização se converte em uma ação de download.
Nos agregadores: A conversão ocorre quando, após visualizar um objeto, a pessoa clica no link que redireciona para o repositório. Nesse caso, a conversão se concretiza através do evento de "Link Externo".

Filtragem de Tráfego de Robôs

É importante mencionar que é realizada uma limpeza de tráfego automatizado (robôs) utilizando tanto listas padrão COUNTER quanto critérios baseados no comportamento, como por exemplo o número de ações por unidade de tempo. Isso significa que os eventos suspeitos de serem gerados por bots são descartados, o que pode fazer com que as métricas resultem comparativamente menores do que as observadas no próprio repositório.

No entanto, como aplicamos o mesmo método para todos os repositórios, essa limpeza proporciona uma camada de normalização que melhora a comparabilidade entre instituições e plataformas.