La evaluaci´on del rendimiento de una publicaci´on cient´ıfica en una determinada disciplina es algo que resulta de especial inter´es para el campo de las ciencias de la documentaci´on y para las administraciones p´ublicas y privadas que dedican parte de sus recursos a generar y transferir conocimiento. En este sentido, es importante poder clasificar los resultados obtenidos por una determinada revista, art´ıculo, investigador o instituci´on. Con este objetivo surgen, desde mediados del siglo XX, una serie de ´ındices que permiten realizar dicha clasificaci´on. Los resultados obtenidos con estos ´ındices en el campo metodol´ogico de la probabilidad y la estad´ıstica, al igual que en otros campos cient´ıficos, son objeto de debate entre la comunidad cient´ıfica, ya que parece que ninguno de los ´ındices empleados por las grandes webs de consulta consigue generar una clasificaci´on satisfactoria. Con este objetivo, se ha desarrollado en este trabajo un nuevo m´etodo de clasificaci´on, el ArticleRank, que pretende ordenar los distintos art´ıculos en funci´on no solo del n´umero de citas que tenga un art´ıculo, sino que tambi´en de la “relevancia” metodol´ogica que estos tengan dentro de una determinada rama de estudio. A partir de este m´etodo que permitir´a ordenar art´ıculos, autores, instituciones o revistas, se presentar´a la clasificaci´on de revistas en estad´ıstica y probabilidad y se comparar´a el ArticleRank con los ´ındices presentados en las distintas webs de consulta: Google Scholar Metrics, Journal Citation Reports, Journal Indicators, Journal Metrics y SCImago.
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