Automatización con IA
Metadatos DOI de Crossref con revista y cited-by
Actor de Apify hecho por Fluye. Usa la API REST de Crossref (polite pool) y devuelve DOI, título, tipo, fecha, revista, publisher y cited-by. Aún no público en la Store.
| Herramientas | Apify (principal) |
|---|---|
| Qué necesitas |
|
| Coste aprox. | El actor aún no está público en Apify Store (404 el 27 oct 2026). El CTA apunta al perfil de Fluye. |
| Tiempo de montaje | 15 min (primera vez) |
| Nivel | Fácil |
| Plan gratis | Suele requerir plan de pago |
Prompt listo para usar
{
"query": "[QUERY]",
"maxItems": 25,
"sortBy": "relevance"
}
| Variable | Qué poner | Ejemplo |
|---|---|---|
[QUERY] | Tema o título a buscar | optimization algorithm |
Pégalo en: Apify
Input del actor. issn, fromDate y type acotan.
Cómo funciona
- Define query o ISSN. Tema amplio o revista concreta.
- Ordena y limita. 25 ítems para validar.
- Contrasta DOI en doi.org. Antes de citar en contenido.
- Digest Make/n8n. Clave: doi.
Qué resultado esperar
Obras con doi, title, journal, publisher, published y citedByCount.
Límites y precauciones
- Aún no público.
- cited-by depende de lo que Crossref tenga indexado.
- No descarga PDFs.
- Usa el polite pool con User-Agent correcto (lo lleva el actor).
- No copies abstracts con derechos si no están en la fila.
Variantes
Crossref Works Scraper es un actor propio de Fluye. Ideal para bibliografías y AEO académico. Entrada: perfil de Fluye en Apify.
El problema
Buscar DOIs a mano para un boletín o un agente se atasca. Quieres cited-by y revista en el mismo JSON.
Para quién es
Equipos de research, SEO de contenidos científicos y agentes que citan fuentes.
Paso a paso con Make o n8n
- query.
- Actor.
- Filtra citedByCount mínimo.
- Publica digest.
Ejemplo de salida (real del repo)
- doi: 10.1038/s41598-024-54910-3
- title: Hippopotamus optimization algorithm: a novel nature-inspired optimization algorithm
- journal: Scientific Reports
- citedByCount: 740
Por qué este actor y no un scraper genérico
Es un Actor propio de Fluye, con esquema estable y pensado para Make, n8n o un agente. No inventamos cifras: las muestras salen de las pruebas del repo fluye-actors. Empieza con pocas filas, valida una contra la fuente oficial y luego programa el Schedule. Si el Actor aún no está en la Store, el CTA de esta ficha apunta al perfil de Fluye en Apify hasta que se publique; cuando lo esté, actualizaremos el enlace /go/ correspondiente.
Checklist rápido antes de automatizar
- Ejecuta una tanda corta y mira el RUN_SUMMARY si existe.
- Guarda una clave estable (id, DOI, CVE, barcode) para no duplicar en Make o n8n.
- Documenta el umbral de alerta con datos de una semana, no con intuición.
- Revisa términos de la fuente oficial si vas a redistribuir avisos o listados.
Por qué encaja en un flujo de negocio
Los datos oficiales y abiertos ahorran scraping frágil. Conectas el Actor una vez, programas el schedule en Apify o en Make/n8n y reutilizas el JSON en hojas, CRM o newsletters. Empieza con pocos ítems, valida campos y escala. Si el Actor aún no está público en la Store, usa el perfil de Fluye en Apify como entrada y vuelve a esta ficha cuando publiquemos el enlace directo.
Preguntas frecuentes
¿Quién lo ha hecho?
Fluye.
¿Relación con OpenAlex?
Complementarios: Crossref es DOI/metadatos de publishers; OpenAlex abarca más grafo.
¿Make o n8n?
Sí.
¿Está publicado?
No el 27 oct 2026.
¿Ejemplo real?
Muestra del repo: DOI 10.1038/s41598-024-54910-3, título Hippopotamus optimization algorithm…, journal Scientific Reports, citedByCount 740.
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