BUSCADOR RECOLECTA

Forma part del fons personal de Bernard Lesfargues

8 programes especials del programa "Fora d'hores" de Ràdio 4 produït pel "Laboratori de Produccions Sonores de Ficció i Entreteniment" de la Llicenciatura de Comunicació Audiovisual de la UAB., Emesos el curs 2011-2012.

8 programes especials del programa "Fora d'hores" de Ràdio 4 produït pel "Laboratori de Produccions Sonores de Ficció i Entreteniment" de la Llicenciatura de Comunicació Audiovisual de la UAB., Emèsos entre agost i setembre de 2013., Duració: 003000, 002959, 002959, 002959, 002953, 003000, 002959, 002959.

Complementary material of a study which analyzes the influence of bibliometric indicators., This work was supported by the National R&D Plan 2008 (research project Parameterization of citation indicators at a national level according with the ANEP categories [TIN2008-03180-E]).

Article to this study can be found at http://hdl.handle.net/10481/23726, Complementary material of a study which analyzes the BKCI according to the citation distribution of book chapters.

Material complementario del estudio "Análisis de las universidades españolas de acuerdo a su perfil de publicación en revistas por áreas científicas". Los indicadores bibliométricos utilizados se basan en las revistas indexadas en los JCR por una universidad dentro de un área en el periodo 2007-2011.

Suplementary material to the Google Scholar Experiment which attempted at analyzing the possibility of manipulating citation count in Google Scholar and its by-products.

Artículo: "Torres-Salinas, D.; Jiménez-Contreras, E. El efecto Cajal: análisis bibliométrico del Programa Ramón y Cajal en la Universidad de Granada. Revista Española de Documentación Científica, 38(1): e075 (2015). [http://hdl.handle.net/10481/35428]", El Programa de contratación de investigadores Ramón y Cajal ha sido uno de los más importantes a nivel nacional para la incorporación de Recursos de I+D cualificados. Pese a su relevancia hasta el momento no existen estudios que evalúen a nivel institucional el rendimiento de estos investigadores. En este trabajo se presenta una evaluación del rendimiento y la aportación a la producción científica internacional de los contratados Ramón y Cajal (RyC) en la Universidad de Granada (UGR). Para ello en primer lugar se contextualizan a nivel nacional los RyC de la UGR. En segundo lugar se analiza su producción y productividad científica en la Web of Science y se compara con el resto de doctores de la UGR. En tercer lugar se analiza el impacto de los RyC y se compara con los de la UGR en 22 disciplinas científicas. Los resultados ponen de manifiesto que la UGR ha obtenido el 2,73% del total de los RyC nacionales siendo las áreas de Física y Ciencias Biológicas las más beneficiadas. Asimismo se evidencia como el 97% de los RyC han sido contratados tras la finalización de sus contratos, de ellos un 79% se incorporó en la UGR y un 72% ejerce como profesor titular. A nivel de producción los RyC durante el período 2003-2012 han figurado como autores en un 7% de los trabajos citables indexados en la Web of Science de la UGR durante el período de disfrute del contrato. Si además tenemos en cuenta las publicadas tras la finalización de su contrato el porcentaje se eleva al 10%. Asimismo se pone de manifiesto como los RyC tienen una productividad mayor que el resto de doctores de la UGR. En el período 2003-2012 el número de trabajos por año de los RyC durante el período de disfrute del contrato fue de 2,29 artículos al año frente al 0,66 del resto de doctores. Los indicadores de impacto analizados a través en 22 disciplinas también evidencian que los RyC tienen un promedio de citas más elevado, publican en revistas científicas de mayor impacto y suelen superar la media de citación del mundo en 18 disciplinas.

La publicación en un mismo año (abril y noviembre de 2012) de dos ediciones de los rankings de revistas publicados por Google Scholar Metrics abrió por primera vez la posibilidad de medir las diferencias producidas en los indicadores bibliométricos en los 10 rankings de revistas ofertados; así como, comparar la estabilidad de los rankings. Puesto que el crecimiento de Google Scholar Metrics depende de Google Scholar, que es la base de datos que lo alimenta, se procedió adicionalmente a recoger la cobertura de éste medida en número de registros. Se recogieron los datos de tamaño globales a partir de los dominios geográficos de los principales países cuyo idioma oficial es alguno de los 10 considerados por Gooble Scholar Metrics. Para comparar el crecimiento de Scholar con el resto de bases de datos bibliométricas, se procedió a obtener el número de registros en WoS y Scopus para los mismos países. Los datos para las tres bases de datos se recogieron de manera semanal durante el mes de marzo de 2013 (cuatro muestras) y en noviembre de 2012 (con la salida de la segunda edición de GSM). Se recogieron tanto los registros totales como los registros a partir de 2003, para conocer la tasa de crecimiento de literatura contemporánea.

Se analiza Twitter como posible fuente alternativa de enlaces externos para ser utilizados en análisis cibermétricos, gracias su capacidad de embeber hiperenlaces en los diferentes Tweets. Dadas las limitaciones en la consulta a la API pública de Twitter, se plantea el uso del buscador Topsy como fuente de recopilación de Tweets. Para ello, se toma una muestra global de 200 universidades y se obtienen los Tweets con hiperenlaces hacia alguna de estas instituciones. Adicionalmente se obtienen datos de enlaces de otras fuentes alternativas (MajesticSEO y OpenSiteExplorer) con el fin de comparar los resultados obtenidos. Posteriormente, se realizan diversos test estadísticos para conocer la correlación entre los indicadores utilizados y la capacidad de predicción de enlaces externos a partir de los Tweets recopilados. Los resultados indican un volumen de Tweets elevado aunque sesgado por la presencia y rendimiento de universidades y países concretos. Los datos ofrecidos por Topsy correlacionan significativamente con todos los indicadores de enlaces, especialmente con OpenSiteExplorer (r=0.769). Finalmente, los modelos de predicción no aportan resultados óptimos debido a altas tasas de error, que se reducen ligeramente en modelos no lineales aplicados a entornos específicos. Se concluye que el uso de Twitter (a través de Topsy) como fuente de hiperenlaces hacia universidades presenta resultados prometedores por su alta correlación con los indicadores de enlaces, aunque limitado por las políticas en cuanto al uso y presencia en las redes sociales.