Análisis de la colaboración científica en el Instituto de Neurociencias de la Universidad de Barcelona (2011-2016) Tremosa Armengol, Jordi Gálvez, Carmen Universidad de Granada. Máster en Información y Comunicación Científica Colaboración Científica Redes sociales Neurociencia Scientific collaboration Social Network Neuroscience El presente Trabajo de Final de Máster analiza la colaboración científica en el Instituto de Neurociencias de la Universidad de Barcelona (INUB). Para llevar a cabo esta investigación se buscaron en los índices Science Citation Index Expanded y Science Citation Index del Web of Science Core Collection (WoS CC) artículos publicados en colaboración por parte del personal académico del INUB, durante el período 2011-2016. La información obtenida se analizó con el programa SPSS, para el cálculo de estadísticos relativos a la producción, y Pajek, para la detección de redes de colaboración y para el análisis de la posición que ocupan los investigadores dentro de ellas. Se utilizó el Average Journal Impact Factor Percentile (AJIFP) del Journal Citation Reports para analizar el prestigio de las revistas donde publicaron sus artículos los investigadores del INUB. De los 1.916 artículos seleccionados en WoS CC, un 53,65% (n=1.028) se publicaron en revistas situadas entre los percentiles 75 y 99, y un 79,33% (n=1.520) lo hicieron en revistas situadas entre los percentiles 50 y 99. La producción media en colaboración fue de unos 319 artículos por año. El Índice de Firmas por Trabajo se movió dentro del rango de 7,41 a 9,92 autores por artículo y su cálculo se vio influenciado por la dispersión observada en la cantidad de autores que firmaron los diferentes artículos seleccionados. Para la detección de redes sociales solo se tuvo en cuenta los autores con 5 o más artículos publicados y se analizaron un total de 37 redes con una composición de 3 a 36 nodos. El análisis de la colaboración científica en el INUB refleja la existencia de una importante colaboración con otros institutos y organismos vinculados a la Universidad de Barcelona, y con instituciones de ámbito nacional e internacional. Las redes de colaboración detectadas se caracterizan por ser redes libres de escala y por presentar propiedades de Small Worlds. This Final Master’s Degree Project analyses the level of scientific collaboration of researchers at the Institute of Neurosciences of the Universitat de Barcelona (INUB). The study searched the Web of Science (WoS) Core Collection (WoSCC) (indexes: Science Citation Index [SCI] and Science Citation Index Expanded [SCI-E]) to identify a sample of multi-authored papers in which INUB academic staff appeared as authors during the period 2011–2016. The sample was then analysed using SPSS to calculate statistics on the production of papers and Pajek to identify social networks and analyse the position researchers held in these. Average Journal Impact Factor Percentile (AJIFP) of the Journal Citation Reports was used to analyse the prestige of the journals in which the INUB researchers published. Of the 1,916 papers selected in WoSCC, 53.65% (n=1.028) were published in journals positioned between the 75th and 100th percentiles, and 79.33% (n=1.520) appeared in journals positioned between the 50th and 100th percentiles. The average number of co-authored papers per year was 319. The collaboration index ranged between 7.41 and 9.92 authors per paper and was influenced by the dispersion observed in the number of researchers who authored the different papers selected. When examining the social networks, the study only considered those researchers who had authored a minimum of five papers, analysing a total of 37 networks whose composition ranged between 3 and 36 nodes. The findings reflect a substantial degree of scientific collaboration between INUB researchers and researchers from other institutes and units associated with the Universitat de Barcelona and other organizations at both national and international levels. The social networks which the INUB researchers formed part of were mainly characterized by their scalefree and small-world properties 2019-06-11T11:41:47Z 2019-06-11T11:41:47Z 2019 2018 info:eu-repo/semantics/masterThesis http://hdl.handle.net/10481/56019 10.30827/Digibug.56019 spa http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/ info:eu-repo/semantics/openAccess Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 License