Leandro M. Socolovsky

En los ámbitos académicos de las ciencias exactas y naturales es frecuente oír que un investigador “tiene un h de tanto”. Aun sin tener muy en claro qué significa exactamente ese valor h, parece cierto que cuanto más grande ese valor, más relevante para la ciencia es ese investigador. En este trabajo explicaremos en qué consiste el índice y qué está midiendo y qué no, su relación con las citaciones a los artículos académicos y el llamado “factor de impacto” de las revistas académicas. Discutimos sobre la implicancia de estos índices en la valoración académica de los investigadores.

1. La necesidad de la evaluación

El artículo científico nace en el siglo XVII como una forma de comunicar resultados o nuevas ideas a otros colegas y debatir en ámbitos académicos. A medida que las diversas comunidades científicas fueron creciendo y transformándose, algunas en especialidades y otras en sociedades científicas, el artículo pasó de ser una comunicación entre pares en ámbitos relativamente cerrados a una forma de valorar al investigador (Beale, 2025). En 1964 se lanza la primera edición del Science Citation Index, que referenciaba las menciones recibidas por los artículos publicados en revistas académicas. Si bien la evaluación de investigadores ya estaba planteada desde unas décadas antes, a partir de estos instrumentos la asignación de puestos de trabajo empezó a necesitar criterios “objetivos” para ese fin. En los reducidos ámbitos académicos de antaño se recurría a las opiniones de los investigadores consagrados cuando el asunto era la concesión de becas, subsidios o cargos docentes (Cereijido, 1990). En las últimas décadas la inversión en ciencia creció sostenidamente en muchos países, acompañándose del aumento de instituciones e investigadores. Concomitantemente, en buena parte del mundo también creció el problema de evaluar la producción de ambos, investigadores e instituciones, justamente debido a la necesidad de asignar recursos y organizar escalafones profesionales e institucionales. En respuesta a este gran estímulo, la producción de artículos científicos creció enormemente. En algunos de los rankings de universidades se toma en cuenta la producción científica de sus investigadores. Muchos países que han decidido invertir en ciencia han implementado sistemas de recompensa individual para los académicos que publiquen en revistas especializadas. En algunos de esos países se adiciona una recompensa para los artículos publicados en revistas consideradas “excelentes”. Y aquí aparece otro problema: ¿qué es una revista “excelente”? ¿Aquella que da más visibilidad? ¿O dónde aparecen los artículos más novedosos o más profundos? Alternativamente, se discute el “impacto”. ¿Qué es, qué implica o cómo se puede saber el impacto de un trabajo? Por esta necesidad de calificar de forma pretendidamente objetiva a investigadores y las instituciones donde estos trabajan, se fueron generalizando formas de evaluación que terminan siendo criterios numéricos, como idea de preservar la objetividad por encima de cualquier sesgo. Pero, por lo dicho anteriormente, los incentivos han producido una avalancha de publicaciones de calidades muy diferentes, con artículos muy buenos, otros regulares, otros malos y hasta falsos, como aquellos generados por “inteligencia artificial”^[1], plagios, republicaciones e invenciones. Debido también a esta explosión en el número de artículos, han aparecido también las revistas depredadoras^[2] asociadas a editoriales desconocidas, cuyo objetivo es exclusivamente captar lucros a partir del cobro de derechos de publicación, usualmente apelando a referatos ficticios.

2. ¿Qué es el número h y cómo se calcula?

El parámetro o número h fue inventado por el físico argentino radicado en EE. UU. Jorge Hirsch^[3] como una forma numérica de evaluar el impacto de la producción escrita de cada investigador (Hirsch, 2005). Este número h se obtiene haciendo una lista de los artículos publicados en revistas académicas con la cantidad de veces que cada uno de esos trabajos fue citado por otros artículos. Esta lista se acomoda en orden descendente de citaciones. Cuando el número de citas coincide o es mayor que el número de orden, ese valor es el número h. Por ejemplo, un investigador ha publicado 6 trabajos. Uno de ellos, el artículo hipotético A, ha sido citado 10 veces; otro, el artículo B, 25 veces; el C, 20 veces; el D, 4 veces; y los artículos E y F, 2 veces cada uno. Al ordenarse en forma decreciente, queda una lista encabezada por el artículo B, ya que ha sido citado más veces que los otros. Luego, el o los que han sido citados menos veces que el primero. En nuestro ejemplo, el que ha sido citado 20 veces, o sea el C. Sigue a continuación el que fue citado menos veces que los anteriores. En nuestro ejemplo, el A, ya que fue citado 10 veces. Luego corresponde colocar al D, que fue citado 4 veces. La lista se continúa con los que han sido citados menos veces que estos anteriores. En nuestro ejemplo, serán los que fueron citados 2 veces (el E y el F). Así, queda una lista como la mostrada abajo. Puede verse que el artículo A, con 10 citaciones, está en 3.º lugar; y el D en 4.º, con 4. Por lo tanto, el número h de esta situación hipotética es 4. El número h de ese investigador implica decir que publicó 4 artículos que fueron citados al menos 4 veces. Hay casos donde el número de orden no se corresponde con el número de citas, por ejemplo, si el artículo D hubiese sido citado 5 veces. En esta situación, su número h seguiría siendo 4.

Ejemplo

Publicación A, 10 citaciones.

Publicación B, 25 citaciones.

Publicación C, citada 20 veces.

Publicación D, 4 citas.

Publicación E, 2 citaciones.

Publicación F, 2 citaciones.

Orden	Artículo	Citaciones
1	B	25
2	C	20
3	A	10
4	D	4
5	E	2
6	F	2

De esta manera se mide el así llamado “impacto” de determinado investigador. A mayor h, mayor impacto. Hay bases de datos como las proporcionadas por Science Citation Index^[4] o por Scopus que calculan este número basados exclusivamente en publicaciones con referato de pares expertos, en revistas indexadas^[5]. Google proporciona su página Google Scholar para las búsquedas académicas. En esta base, la lista se compone de todos los tipos de citas de todos los trabajos publicados en revistas especializadas, actas de congresos, libros, tesis y otros. Es decir, un conjunto más amplio. Así, los valores de h calculados por Science Citation Index y Scopus son menores que los calculados por Google Scholar, aunque estos valores no difieren por mucho.

Hirsch propuso este método numérico a fines de 2005. Su uso rápidamente se difundió en las ciencias exactas^[6]. Muchas instituciones lo adoptaron para la evaluación de sus investigadores. En un sentido, este número da cuenta del “éxito” de un investigador en cuanto a ser un referente en su área. Se presupone que un trabajo considerado “bueno” es más leído, más usado y, por decantación, más referenciado en artículos académicos. Más trabajos con más citaciones resultan en un número h mayor. En apariencia, este simple cálculo permite hacer un ranking de “mejores” y, por lo tanto, de “peores” investigadores. En aquel tiempo se calcularon los números h de los premios Nobel de diferentes áreas, lo que proporcionaba una idea de cuán lejos o cerca se estaría de los consagrados. Pero, como siempre, el asunto está en los detalles.

Lógicamente, hay áreas donde hay más investigadores que en otras y, por lo tanto, tienen más citas en promedio que otras. O, en el caso contrario, un área con muy pocos investigadores logrará tener un número proporcionalmente más grande de citaciones por el hecho de que ese subconjunto de científicos sea menor. Hirsch mismo muestra que un investigador que recibió el Premio Nobel en física suele tener un número h de alrededor de 30. En la medicina está en el orden de los cientos. Informalmente, esto fue un aliciente para publicar y lograr aproximarse al h de los premiados. En razón del tiempo pasado y las modificaciones en la producción científica, se puede encontrar una cantidad de investigadores senior cuyos h sobrepasan holgadamente a los de los Nobel, sin que esto implique que dicha persona se encuentre a las puertas de ganar este premio.

Hay áreas donde es común que un trabajo tenga un solo autor o dos, como suele ocurrir en las ciencias sociales o en las áreas teóricas de las ciencias exactas y naturales. En las ciencias experimentales, debido a la complejidad de los estudios, se hace necesario convocar a otros investigadores a que hagan su aporte para un estudio particular dentro del trabajo general. Por esta razón, esos trabajos suelen tener varios autores. Aquí aparece el problema de cómo asignar mérito individual a los diferentes autores. Se ha hecho una costumbre darle más relevancia al primer autor y menos a los siguientes, que suelen estar ordenados bajo un criterio no escrito, donde el último nombre es el de quien dirige el grupo o hasta el laboratorio. Es cierto que un investigador productivo tendrá muchos artículos y, generalmente, citaciones en números razonables. En los trabajos que involucran grandes instalaciones experimentales, como es el caso de los aceleradores de partículas, los autores se agrupan en una así llamada “colaboración”, que puede llegar a cientos o más de mil investigadores. Vemos entonces que resulta difícil asignar mérito individual a quienes publican en grupos más estables o en grupos grandes, basado exclusivamente en ese número h.

Como ocurre con todo criterio que se imagina obligatorio, aparecen las patologías^[7]:

• Transdisciplina: un investigador hace una parte de un trabajo multidisciplinario. El correspondiente artículo es publicado en una revista de otra área, más poblada. Si es un trabajo razonable, recibirá citaciones, las que proporcionalmente serán más que si lo hubiese publicado en su propia área.
• Reviews: el investigador publica un artículo de revisión de su área. Si este artículo es un buen resumen del estado del arte de la disciplina, probablemente recibirá muchas citaciones, ya que les ahorra a otros el ir a buscar las fuentes originales. Claramente, ese artículo no está reportando nuevos resultados, aunque seguramente, por la claridad o por la facilidad en accederlo, está ayudando a otros.
• Autocitas: es razonable que un investigador cite otros trabajos suyos. Pero no siempre esta práctica es leal y, suele ocurrir, se citan más trabajos propios que los necesarios.
• Clubes de citas: se ha reportado que se forman grupitos de amigos que se citan entre sí, aun cuando no exista la necesidad de hacerlo. Es un fenómeno no muy usual, pero existe.
• Inflador de citas: algunos revisores de artículos sugieren leer y citar trabajos para mejorar el artículo. A veces es bienintencionado, a veces, abusando del anonimato y la situación de poder relativa, el revisor aprovecha para promocionar artículos propios. Esta práctica tampoco es común, y suele revelarse por la lista de autores de esos artículos.
• Plagios y falsificaciones: con el advenimiento de la mal llamada “inteligencia artificial” (IA), más posibilidades existen para quienes, desde la mala fe, hacen su negocio académico fabricando artículos que o bien son plagios, o directamente falsificaciones. El uso de la IA ha creado el problema del plagio inconsciente, debido al mal uso de esta herramienta. Cuando se consulta a la IA, es muy probable que el texto generado venga directamente de un artículo publicado. Si el usuario decide copiar y pegar ese texto, estará plagiando involuntariamente lo escrito por otro.
• “Vida útil” o “ultraactividad”: ocurre que luego de los 5 años buena parte de los artículos dejan de ser citados. O bien el tema pasa de moda y el interés decae, o sus resultados son tomados por un artículo de revisión. Se suma también el cambio de estilos en la investigación. En décadas anteriores, al existir mucha menor producción bibliográfica, el conocimiento estaba más concentrado y, por tanto, solo existían algunas pocas fuentes de referencia. La explosión que describimos al inicio del texto ha llevado también a una dispersión en las fuentes. Esto mismo hace que el número de citaciones para un artículo determinado no sea alto, a menos que el tema esté candente, o sea, en alguna temática de moda.

También, y lógicamente, aquellos artículos publicados en las revistas más conocidas tienen un “extra” debido a la fama del medio. Los investigadores buscan publicar en las “mejores” revistas, pero esto puede no ocurrir por decisiones editoriales, sesgos anti-tercer mundo, costo de la publicación, entre otros obstáculos. Y esto no indica que el trabajo realizado no sea bueno, sino que simplemente no logró ser publicado en dichos medios. O, como también ocurre, fue publicado en una revista especializada en ese tema que no tiene repercusión en círculos más amplios.

3. ¿Hay alternativas?

A partir del modelo creado por Hirsch, surgieron métodos similares identificados por letras: a, e, g, i10, m, el core-h y el h contemporáneo. Otro de ellos, el P, adiciona otras particularidades (Pagnola, 2016). Se ha propuesto también la incorporación de otros medios de difusión, como la escritura de entradas en Wikipedia (Jemielniak, 2026). En un artículo publicado en 2025, Jemielniak escribe irónicamente sobre estos sistemas, mencionando a las variantes al número h y proponiendo a su vez a un número j, el cual se calcularía pesando la pila formada por todos los artículos y dividiendo por el número de ellos (Jemielniak, 2025).

Desde el siglo pasado se ha venido usando un criterio de calidad implícito, cual es la “fama” de una revista, a pesar de no existir ninguna forma objetiva de medirla. A partir de la invención del factor de impacto, la “fama” empezó a tener una manera supuestamente objetiva de ser medida, y así este número comenzó a ser ampliamente utilizado en la evaluación de investigadores. Este factor resulta de calcular el número de citaciones que recibieron todos los artículos publicados por una dada revista en un año determinado, dividido por los artículos publicados en los dos años previos^[8]. Al principio se trataba de analizar informalmente dónde publicaba una persona, para pasar a evaluar la calidad basada en el criterio de cuartiles^[9]. Los cuartiles se definen a partir de una lista de revistas especializadas en un área, ordenada por su factor de impacto. Para encontrar en qué cuartil se encuentra una revista en particular, se toma la lista de factores de impacto donde se encuentra inscripta y se divide el número de su posición por el número de revistas que componen dicha lista. Si esa división resulta en un número entre 0 y 0,25, esa revista se encuentra en el primer cuartil. Se dice entonces que esta es una revista Q1. Si ese número cae entre 0,25 y 0,5, será una revista Q2. Para un número dando entre 0,5 y 0,75 será Q3; y para un valor entre 0,75 y 1 será Q4. Por lo tanto, a menor valor de esa división, más arriba en la lista se encuentra y, por tanto, “mejor” será esa revista. Así, una revista Q1 será “mejor” que una revista Q2 y así.

Una de las dos revistas más importantes en las ciencias exactas y naturales, Nature, en un editorial de 2005 titulado “Not-so-deep impact”, critica el uso del factor de impacto dando ejemplos de su propia revista (Nature, 2005). La revista señala que es un 25 % de sus artículos el que mejora este factor, lo que implica decir que el 75 % restante es citado menos o bastante menos que aquellos que se hicieron “famosos”. De todas maneras, Nature sigue siendo una revista muy importante y publicar en ella es considerado “difícil”. Se piensa que su referato es más exhaustivo que en otras publicaciones, y sus editores más tajantes a la hora de discriminar en la calidad científica de lo que publican, lo que probablemente sea cierto, a pesar de no existir una forma objetiva de medir esa exhaustividad.

A fines de 2012, un grupo de editores de revistas académicas se reunió para analizar el problema del uso vicioso de este factor de impacto. Lo que estos editores señalan es que este número en forma alguna representa una valoración de la calidad académica de una revista, y mucho menos de un artículo publicado en alguna de ellas. Sus recomendaciones se conocen como la Declaración DORA^[10]. Sin embargo, este factor de impacto es el número que se usa para clasificar las revistas en cuartiles Q. Muchas comisiones de Conicet elaboran y utilizan estos cuartiles para evaluar la producción de investigadores y hacer recomendaciones, no obstante las críticas a su uso (“Criterios de clasificación de las publicaciones científicas argentinas”, 2010; Marqués, 2009). A partir de la Declaración DORA y otras manifestaciones de disconformidad por el mal uso de este factor de impacto, en 2015 fue lanzado el Manifiesto de Leiden (Hicks et al., 2015). En este manifiesto se sugieren 10 principios para evaluar la producción científica. Entre ellos se destacan:

• La evaluación cuantitativa debiera dar base a la cualitativa realizada por expertos. Se dice que los indicadores deben usarse en apoyo a la evaluación y facilitar la discusión, evitando desviaciones subjetivas, pero sin ceder el juzgamiento a los números.
• Proteger la excelencia en la investigación relevante al orden local. Justamente, se enfatiza que la producción académica puede ser de un nicho de interés local, y que puede no estar reflejada en los índices, particularmente si no fueron publicados en idioma inglés.
• Basar la evaluación de individuos en análisis cualitativos de su producción académica.

La revista Nature elabora un índice propio, el Nature Index, en el que se rankea a universidades e institutos de investigación en función de los artículos publicados en revistas consideradas por su reputación por investigadores de cada área. Ellos mismos declaran que este índice solo representa una parte de la producción científica, y que debiera ser usado solo como parte de una evaluación integral^[11].

Un grupo de universidades de Gran Bretaña implementó un sistema propio de evaluación llamado Snowball^[12], que supone que es un indicador numérico más adecuado a las necesidades de esas instituciones. Por supuesto que, como todo indicador reducido a un número, tiene sus bemoles (Macilwain, 2013).

Un aspecto ampliamente criticado es que, en dichos índices, salvo en Google Scholar, no son tenidos en cuenta los libros publicados, particularmente si la editorial no está dentro de las conocidas en el mundo académico.

En estos últimos años, el rol de las redes sociales en la difusión y la discusión de resultados científicos se incrementó considerablemente. Para dar cuenta de la repercusión de un artículo dado, surgió una empresa llamada Altmetric^[13], que justamente toma en cuenta la conversación en redes sociales que surge al respecto. Se puede intuir que esta medida de la repercusión puede ser importante para analizar impactos, como también susceptible a la manipulación conocida de las redes sociales, o influida por discusiones no científicas, o la capacidad del investigador en publicitar sus resultados.

4. ¿Y en Argentina?

La expansión del sistema de ciencia y técnica de nuestro país ha implicado el crecimiento del número de investigadores e investigadoras. Debido a las exigencias de evaluación de las distintas instituciones y su periodicidad, las comisiones de evaluación deben lidiar con grandes cantidades de información que hacen necesaria su uniformización. En este punto, suelen incorporarse criterios de los países del primer mundo, que por un lado logran también una alineación con los temas que se tratan en esos lugares, particularmente los que se encuentran “de moda”. Por otro lado, tienen el problema de ser aplicados en una comunidad más pequeña. Por otro lado, no es posible usar criterios muy subjetivos por el riesgo de cambiar las exigencias que puedan favorecer o perjudicar a un evaluado en función de criterios alejados de la excelencia académica. El problema de la evaluación de la producción científica relacionada con temáticas específicamente nacionales, o que hacen al interés del país, fue señalado en los años 80 por la comisión asesora de biología de Conicet, según relata Osvaldo Reig, y es señalado por Liberto Ércoli (2008). En países de desarrollo intermedio, como Brasil o el nuestro, se puso de moda considerar la producción de patentes como un impacto de los trabajos de investigación. Si bien parece un criterio correcto, como solo una pequeña fracción de estas llega a ser licenciada o vendida, no es suficiente en sí misma como evaluador general del trabajo de un investigador.

La evaluación en general es complicada, no solo la de investigadores. Cualquier criterio usado va a dar lugar a errores o casos donde aparecen singularidades. La complejidad de la ciencia, y sobre todo cuando se expone un pensamiento disruptivo o señero, es inabarcable por un criterio numérico único. Hay una escena de la película La sociedad de los poetas muertos donde, en un libro de literatura, se comparaban dos autores por medio de un gráfico de tipo “xy”. Al igual que los artistas “descubiertos” luego de su muerte, lo mismo ocurre con los científicos. Es sabido que la ciencia en sí es una construcción cultural, que conlleva justamente la imposibilidad de ser juzgada de forma simple. Un buen artículo o una buena idea pueden pasar desapercibidos por diferentes razones que no son justamente las de la calidad, o un artículo recibir más atención que otros similares, y por tanto hacerse más famoso (Hurtado de Mendoza y de Asúa, 2006).

Parte de la producción científica y tecnológica relevante para el progreso de nuestro país se publica en boletines o en revistas locales, que no están indexadas o lo están en bases consideradas “menores”, con lo cual la posibilidad de ser citado disminuye considerablemente. Por ello, los principios del Manifiesto de Leiden debieran ser tenidos en cuenta, si bien debe quedar claro que estos índices no son tampoco desechables (Łomnicki, 2003). Son útiles, como parte de una evaluación integral, pero deben ser utilizados con cuidado y entendiendo las limitaciones de estos.

5. ¿Qué hacer?

Con el grado de desarrollo de la ciencia argentina, se hace necesario evaluar a investigadores y a sus instituciones, y para ello se debe contar con criterios lo más objetivos posibles, pero también razonables en función de los intereses del país. Con este texto no se pretende dejar de lado un criterio que tiene cierta razonabilidad, pero que en modo alguno es concluyente ni dice nada sobre la calidad en sí del evaluado. La evaluación de la producción científica es necesaria. El país sustenta con sus recursos a la investigación científica y, por tanto, es necesario tener registro de la producción, que de alguna forma refleja el uso dado a los recursos concedidos. En las formas modernas en las que se hace investigación, las publicaciones son un reflejo de la actividad de investigación, así que es razonable que estas formen parte de la evaluación, sin extrapolar su sentido.

Con este artículo pretendimos aclarar de qué se trata ese número h y poner en cuestión el uso generalizado de valores numéricos para evaluar algo tan complejo como la producción científica. En las comisiones de evaluación de Conicet se tiene en cuenta la opinión de evaluadores externos, quienes deben ponderar la producción más allá del conteo de artículos o el uso de indicadores numéricos. Como se mencionó más arriba, esto es complejo de realizar tanto por el problema de las comunidades pequeñas como por el de las áreas multidisciplinarias. Si bien el uso de los indicadores numéricos es bastante generalizado en el primer mundo, así como es cuestionado, debe señalarse que estos se corresponden con sistemas tecnocientíficos avanzados y no directamente con la realidad de un país de desarrollo intermedio como el nuestro, donde en pocas áreas se produce “ciencia de punta” a nivel mundial. Argentina ha mostrado, en diferentes oportunidades y en los ámbitos más diversos, una capacidad de creación y de exploración de caminos propios diferente de otros países. Es de esperar que se sea capaz de pasar por encima de criterios estrechos y sobresimplificaciones.

Referencias bibliográficas

Beale, R. (2025). In memoriam: The Academic Journal. Preimpresión de arXiv. arXiv:2512.23915.

Cereijido, M. (1990). La nuca de Houssay. Fondo de Cultura Económica.

Clarivate. (s.f.). Journal Citation Reports Reference Guide. https://clarivate.com/academia-government/lp/journal-citation-reports-reference-guide/.

Criterios de clasificación de las publicaciones científicas argentinas (2010). Salud colectiva, 6(3), 371-372. https://www.scielosp.org/pdf/scol/2010.v6n3/371-372/es.

DORA (s.f.). Declaración de San Francisco sobre la Evaluación de la Investigación. https://sfdora.org/read/read-the-declaration-espanol/.

Elsevier (s.f.). Snowball metrics. https://www.elsevier.com/insights/metrics/snowball-metrics.

Ércoli, L. (2008). Sobre “papers” y “journals”. Eductecne – Revista de la Universidad Tecnológica Nacional – Argentina, 8(15).

Hicks, D., Wouters, P., Waltman, L., de Rijcke, S. y Rafols, I. (2015). Bibliometrics: The Leiden Manifesto for research metrics. Nature, 520, 429–431. https://doi.org/10.1038/520429a.

Hirsch, J. E. (2005). An index to quantify an individual’s scientific research output. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 102(46), 16569-16572. https://doi.org/10.1073/pnas.0507655102.

Hurtado de Mendoza, D. y de Asúa, M. (2006). Imágenes de Einstein – Relatividad y cultura en el mundo y en la Argentina. EUDEBA.

Jemielniak, D. (2025). Introducing the j-metric: a true measure of what matters in academia. Nature, 648, 240-241. https://doi.org/10.1038/d41586-025-03349-1.

Jemielniak, D. (2026). The academic community failed Wikipedia for 25 years — now it might fail us. Nature, 649, 530. https://doi.org/10.1038/d41586-026-00075-0.

Kozlov, M. (2024). ‘Publish or Perish’ is now a card game — not just an academic’s life. Nature, 632, 483. https://www.nature.com/articles/d41586-024-02511-5.

Łomnicki, A. (2003). Impact factors reward and promote excellence. Nature, 424, 487. https://doi.org/10.1038/424487a.

Macilwain, C. (2013). Halt the avalanche of performance metrics. Nature, 500, 255. https://doi.org/10.1038/500255a.

Marqués, F. (2009). A escala da discórdia. Pesquisa FAPESP, 160. https://revistapesquisa.fapesp.br/a-escala-da-discordia/.

Nature. (2005). Not-so-deep impact. Nature, 435, 1003-1004. https://doi.org/10.1038/4351003b.

Pagnola, M. (2016). Otro índice para cuantificar la investigación científica y tecnológica de un individuo. Revista Iberoamericana de Educación en Tecnología y Tecnología en Educación, (18), 71-76.

Weir, P. (Dir.). (1989). La sociedad de los poetas muertos [Película]. Touchstone Pictures.

---