Archivo del Autor: Julio Alonso Arévalo

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Acerca de Julio Alonso Arévalo

Bibliotecario de la Facultad de Traducción y Doc. de la USAL. Ex-Miembro del Grupo de Investigación E-LECTRA. Premio Nacional de Investigación por la UNE Premio mejor Profesional Social Media INFOAWARDS 2019. Creador y editor del repositorio E-LIS. Más de 80 artículos científicos publicados - Ver en E-LIS -en revistas científicas. El profesional de la información, Library Hi-Tech, Electronic Library. Investigación Bibliotecológica, Anales de Documentación... 12 libros publicados: Nueva fuentes de información en el contexto de la web 2.0 (Pirámide), Gutemberg 2.0 (TREA). Social Reading (Elsevier), eBooks en bibliotecas universitarias (TREA), El ecosistema del libro electrónico universitario (UNE), Un viaje a la cultura open (Amazon), GRATIS Zotero (Creative Spaces), Leyendo entre Pantallas (Trea), GRATIS Literaçia da infomrçao (ISPA) GRATIS Espistemologia y acceso abierto (UCE) GRATIS Makerspaces y bibliotecas. Barcelona: El Profesional de la Información EPI-UOC, 2018. Makerspaces. Espacios creativos en bibliotecas: creación, planificación y programación de actividades. Salamanca: Ediciones del Universo, 2019. Los libros, la lectura y los lectores a través de la literatura y las artes. Buenos Aires : Alfagrama Ediciones, 2019 Más de 2000 citas en Google Schoolar Creador y gestor del blog Universo abierto Director del programa de Radio Planeta Biblioteca Más de 250.000 seguidores en los grupos profesionales de Facebook.

Decopy AI – Plataforma Integral de Detección de IA, detecta texto generado con IA y Humaniza el texto para que no se detecte

Decopy AI

https://decopy.ai/

Decopy AI es una plataforma integral que ofrece herramientas avanzadas para detectar contenido generado por inteligencia artificial. Su objetivo es proporcionar transparencia y confianza en el contenido digital, permitiendo a educadores, empresas y creadores de contenido verificar la autenticidad de textos e imágenes. Todas sus herramientas son gratuitas y accesibles para cualquier usuario.

Entre sus principales funcionalidades se encuentra el Detector de Contenido IA, que permite identificar si un texto ha sido generado por inteligencia artificial. Esto resulta especialmente útil para educadores y revisores de contenido que buscan garantizar la originalidad en artículos, blogs y trabajos académicos.

Otro recurso destacado es el Detector de Imágenes IA, diseñado para analizar imágenes y determinar si han sido creadas o manipuladas con inteligencia artificial. Esta herramienta es de gran utilidad para periodistas y verificadores de contenido que necesitan comprobar la autenticidad de imágenes antes de su publicación.

Además, Decopy AI cuenta con una Búsqueda Inversa de Imágenes, que permite rastrear el origen de una imagen y verificar si ha sido usada en otros sitios web. Complementa esta función con un Parafraseador IA, que ayuda a reescribir textos manteniendo su significado original, ideal para escritores, estudiantes y profesionales del marketing que buscan evitar la duplicación de contenido.

Entre sus ventajas, Decopy AI destaca por su precisión extrema, gracias a algoritmos avanzados que garantizan resultados fiables. Asimismo, es una plataforma completamente gratuita, sin suscripciones ni pagos ocultos, y ofrece privacidad y seguridad, ya que no almacena ni comparte los archivos analizados.

Los usos de Decopy AI abarcan diversos sectores. Los educadores pueden utilizarla para verificar la autenticidad de trabajos académicos y prevenir el uso indebido de IA en las tareas escolares. Los periodistas pueden detectar imágenes falsas o manipuladas, protegiendo la integridad de sus publicaciones. Por su parte, los profesionales del marketing pueden asegurarse de que su contenido sea original y libre de elementos generados por inteligencia artificial.

El papel transformador de las bibliotecas universitarias en el apoyo a los estudiantes de primer año

Cliburn, Erik. «Libraries as Lifelines.» Insight into Diversity, February 18, 2025. https://www.insightintodiversity.com/libraries-as-lifelines/?utm_source=flipboard&utm_content=topic/libraries

Las bibliotecas universitarias están desempeñando un papel fundamental en el apoyo a los estudiantes de primer año, un grupo que tradicionalmente enfrenta barreras adicionales en su acceso y éxito en la educación superior. Reconociendo estas necesidades específicas, instituciones como la Universidad de Emory, el Colegio Earlham y la Universidad Chapman han implementado programas y estrategias innovadoras que buscan ofrecer recursos esenciales y abrir nuevas oportunidades para estos estudiantes.

La Universidad de Emory, por ejemplo, ha renovado su programa de préstamo de libros de texto, que comenzó en 2016 como una iniciativa de base a través de la asociación First-Generation Low-Income Partnership (FLIP). Este programa permite a los estudiantes de primeros años pedir prestados libros de texto esenciales de alto contenido en el sistema de reservas de la biblioteca Woodruff. Esta modalidad no solo facilita el acceso a materiales educativos cruciales, sino que también reduce las cargas financieras que muchos estudiantes enfrentan al tener que comprar libros de texto costosos. A través de esta colaboración con el programa Emory First, el préstamo de libros ha evolucionado hasta convertirse en una iniciativa institucional completamente respaldada, que continúa priorizando los ejemplares físicos debido a las restricciones en la licencia de los libros digitales.

Por otro lado, el Colegio Earlham ha implementado el programa Library Immersion Fellowship Team (LIFT), diseñado para ayudar a los estudiantes de primer año en su transición a la universidad. A través de este programa, pequeños grupos de estudiantes tienen la oportunidad de trabajar estrechamente con un bibliotecario especializado durante un tutorial de diez semanas que cubre habilidades esenciales de investigación y alfabetización digital. Este programa no solo fortalece las capacidades académicas de los estudiantes, sino que también fomenta la creación de una red de apoyo entre pares y relaciones significativas con el profesorado. Además, LIFT sirve como una puerta de entrada al programa Ronald E. McNair Postbaccalaureate Achievement, que prepara a los estudiantes subrepresentados para estudios de posgrado. El 60% de los estudiantes de McNair comenzaron su trayectoria universitaria como participantes de LIFT, lo que resalta el impacto a largo plazo de estas iniciativas.

En la Universidad Chapman, las Leatherby Libraries han sido clave en el programa First-Generation Promising Futures, que apoya a los estudiantes sin antecedentes académicos familiares. En 2024, se organizó un evento de lectura y discusión sobre el libro First Gen: A Memoir de Alejandra Campoverdi, una graduada de Harvard y exasesora de la Casa Blanca, quien compartió su experiencia como estudiante de primer año. Este tipo de actividades fomenta un sentido de pertenencia y refuerza la importancia de las narrativas de los estudiantes de primera generación, mientras se promueve la solidaridad y el entendimiento en la comunidad universitaria.

Estos esfuerzos no solo resaltan cómo las bibliotecas universitarias pueden ser agentes de cambio al proporcionar recursos vitales y apoyo académico, sino también cómo pueden ayudar a disminuir las disparidades en el acceso a la educación. Al abordar cuestiones clave como la accesibilidad a los materiales educativos, el desarrollo de habilidades académicas y la construcción de redes de apoyo, las bibliotecas se posicionan como un pilar fundamental en la inclusión y el éxito de los estudiantes de primer año. Con el apoyo adecuado, estos estudiantes pueden superar los obstáculos tradicionales y aprovechar las oportunidades educativas para prosperar académica y profesionalmente.

Cómo recomendar libros en bibliotecas que gusten a cada lector usando factores de atractivo

Moench, Katie. «How to Use Reading Appeal Factors to Find More Five-Star BooksBook Riot, February 19, 2025. https://bookriot.com/how-to-use-reading-appeal-factors/?utm_source=flipboard&utm_content=topic/books

Los factores de atractivo son características de los libros que afectan la forma en que los lectores se sienten atraídos por ellos, como el ritmo, el desarrollo de los personajes, el lenguaje, el tono y el estado de ánimo de la historia. Comprender estos factores puede ayudar a los lectores a encontrar libros más adecuados a sus gustos personales, más allá de las etiquetas generales de género.

Los factores de atractivo pueden ser útiles para hacer recomendaciones de libros personalizadas. Por ejemplo, saber si prefieres un libro de ritmo rápido o más pausado, si te gustan los narradores poco confiables, o si prefieres un misterio tenso y aterrador. Aplicar estos factores durante la asesoría de lectura ayuda a seleccionar libros que conecten mejor con los intereses del lector.

Los factores de atractivo son características clave que influyen en la manera en que un lector se siente atraído por un libro. Estos factores incluyen elementos como el ritmo de la narración, el nivel de desarrollo de los personajes, el tipo y la complejidad del lenguaje utilizado, el tono general de la obra, y el estado de ánimo que transmite la historia. Comprender estos aspectos puede ayudar a los lectores a encontrar libros que se ajusten mejor a sus gustos personales, superando las limitaciones de las etiquetas amplias de género, como «romántico» o «de ciencia ficción».

El ritmo, por ejemplo, puede ser un factor determinante: algunas personas prefieren una lectura rápida, con mucha acción y cambios frecuentes, mientras que otras disfrutan de historias más lentas, centradas en el desarrollo introspectivo o en la construcción de un mundo detallado. El tipo de narrador también es importante; algunos lectores se sienten atraídos por narradores confiables y cercanos, mientras que otros disfrutan de la complejidad que ofrecen los narradores poco fiables o ambiguos.

Además, el tono y el estado de ánimo de la historia son factores decisivos para muchos. Mientras que algunos lectores prefieren historias alegres y optimistas, otros buscan obras con un tono oscuro, melancólico o tenso. Por ejemplo, en el caso de los misterios, hay quienes disfrutan de tramas más ligeras, casi cómicas, mientras que otros prefieren relatos intensos, de suspenso y terror.

Aplicar estos factores en la recomendación de libros permite una personalización más profunda. Por ejemplo, al ayudar a un lector a identificar qué aspectos de un libro le atraen más (por ejemplo, si prefiere personajes complejos o un lenguaje más accesible), se puede sugerir libros que compartan esos mismos factores de atractivo. En las bibliotecas y librerías, los bibliotecarios y libreros utilizan estos factores para hacer recomendaciones personalizadas que logren una mayor conexión con el lector

Recursos como NoveList ofrecen guías detalladas sobre estos factores, permitiendo a los lectores y bibliotecarios identificar las características que más disfrutan en los libros que ya han leído. Esto facilita la búsqueda de libros que se ajusten a sus preferencias, ayudando tanto a los lectores a encontrar nuevos títulos que les gusten como a los bibliotecarios a hacer recomendaciones más acertadas.

Comprender y aplicar los factores de atractivo puede hacer que la experiencia de lectura sea más satisfactoria y ayudar a encontrar libros más acertados y disfrutables.

Los despidos masivos de investigadores diezman las agencias científicas estadounidenses

Travis, John, Katie Langin, Jocelyn Kaiser, y Meredith Wadman. «Mass Firings Decimate U.S. Science Agencies.» Science, 18 de febrero de 2025. https://www.science.org/content/article/mass-firings-decimate-u-s-science-agencies

La ola de despidos masivos de científicos federales en Estados Unidos, desencadenada el 13 de febrero de 2025 bajo la administración de Donald Trump, ha generado un gran revuelo, tanto a nivel personal como profesional, entre los afectados. Los despidos no solo han impactado a científicos de carrera temprana, sino también a veteranos con experiencia que habían sido recientemente promovidos.

En total, las agencias científicas federales, como los Institutos Nacionales de Salud (NIH), el Centro para el Control y la Prevención de Enfermedades (CDC), la Administración de Alimentos y Medicamentos (FDA) y la Fundación Nacional de Ciencia (NSF), han sufrido una reducción drástica de personal.

La justificación de la administración se centra en la necesidad de aumentar la eficiencia del gobierno federal. Según los defensores de la medida, los despidos se basan en una evaluación de desempeño y apuntan a empleados que no han demostrado ser esenciales. Sin embargo, muchos de los despidos afectan a científicos altamente capacitados que habían sido reclutados con el propósito de mejorar la investigación en áreas críticas como la salud pública, la agricultura y la tecnología nuclear.

Por ejemplo, la situación en los Institutos Nacionales de Salud (NIH) refleja el caos generado por la ejecución de estos despidos. Inicialmente, se planeaba despedir a más de 1.500 empleados, pero después de una serie de controversias y protestas internas, el número de despidos se redujo a menos de 1.200, al calificar a algunos de esos trabajadores como «esenciales». En el CDC, se había previsto el despido de alrededor de 1.300 empleados, pero también se redujo el número a aproximadamente 750. Sin embargo, a pesar de estas modificaciones, los recortes siguen siendo significativos y están afectando a equipos clave dentro de la salud pública y la vigilancia epidemiológica.

Los despidos no solo han generado tensión dentro de las agencias gubernamentales, sino que también han suscitado un debate más amplio sobre el valor y el futuro de la ciencia y la investigación pública en EE. UU. Shirley Tilghman, bióloga molecular y expresidenta de la Universidad de Princeton, calificó estos recortes como una «tragedia nacional», subrayando que se están tomando decisiones que no comprenden el verdadero valor de la investigación científica y su impacto en la sociedad.

El impacto personal también ha sido devastador. Los científicos despedidos han expresado su ansiedad y preocupación por el futuro. Muchos se encuentran luchando con la incertidumbre financiera, con hipotecas, pagos de automóviles y otros gastos que deben cubrir mientras buscan nuevas oportunidades en un mercado saturado de científicos recién despedidos. Algunos han señalado que la forma abrupta y desorganizada en que se implementaron los despidos impidió que pudieran hacer la transición de manera ordenada, con la pérdida de acceso a sus datos y proyectos de investigación en curso.

Un aspecto particularmente problemático de los despidos es la manera en que se gestionaron, con cartas de despido que alegaban «bajo desempeño», aunque muchos de los científicos despedidos nunca tuvieron una evaluación formal de su rendimiento. Además, se ha señalado que los empleados en periodo de prueba, que tienen menos protección laboral, fueron los más afectados. Sin embargo, varios expertos en derecho laboral, como Risa Lieberwitz, de la Universidad de Cornell, han argumentado que estos despidos contravienen las regulaciones federales, ya que la intención del periodo de prueba es evaluar el rendimiento de los empleados antes de otorgarles una posición permanente, no despedirlos arbitrariamente.

El caos no se limitó a los despidos. En muchos casos, empleados esenciales en campos clave, como la investigación de enfermedades infecciosas o la investigación agrícola, fueron incluidos en las listas de despidos y luego eliminados en el último minuto, evitando consecuencias aún más graves. En algunos casos, esto resultó en la paralización temporal de programas vitales, como la investigación sobre la gripe aviar o programas de formación en respuesta a epidemias, que fueron casi interrumpidos debido a la pérdida de personal experimentado.

Mientras tanto, los sindicatos y grupos de defensa de los derechos laborales han comenzado a presentar demandas colectivas en un intento por frenar los despidos. A pesar de los esfuerzos por organizar la resistencia legal, muchos científicos despedidos sienten que la administración no entiende las implicaciones a largo plazo de reducir el personal de agencias de investigación científica. La incertidumbre sobre la validez legal de los despidos persiste, y el Congreso podría intervenir para restaurar parte de los fondos para estas agencias científicas.

La situación también ha puesto en tela de juicio las prioridades del gobierno de Trump con respecto a la ciencia y la tecnología, en un momento crítico en que la investigación científica es fundamental para abordar desafíos globales, como pandemias, crisis de salud pública y cambio climático. Sudip Parikh, director ejecutivo de la Sociedad Americana para el Avance de la Ciencia (AAAS), indicó que estos despidos no son parte de un plan estratégico, sino más bien un esfuerzo desordenado e improvisado que carece de visión a largo plazo sobre las necesidades de la ciencia.

En conclusión, mientras que la administración Trump defiende estos recortes como un intento de hacer más eficiente al gobierno, muchos científicos y expertos aseguran que estos despidos masivos no solo perjudicarán el progreso científico de EE. UU., sino que también contribuirán a la pérdida de talento en un campo que requiere experiencia, dedicación y estabilidad para enfrentar los grandes retos del futuro.

La ciencia bajo asedio frente a ataques globales por parte de movimientos anti-científicos de la administración Trump

Force11. «Open Science: A Call to ActUpstream, 2025. https://upstream.force11.org/open-science-call-to-act/

La ciencia enfrenta ataques globales por parte de movimientos anti-científicos, especialmente en Estados Unidos bajo la actual administración, que ha recortado fondos a instituciones científicas clave, eliminado investigaciones relacionadas con diversidad, equidad e inclusión (DEI) y manipulado datos esenciales. Estos ataques amenazan tanto la infraestructura científica de EE. UU. como su liderazgo global.

Las recientes medidas de la administración estadounidense, que incluyen recortes significativos en la financiación de instituciones como los Institutos Nacionales de la Salud (NIH) y la Fundación Nacional de la Ciencia (NSF); la eliminación de cualquier flujo de financiación relacionado con la diversidad; la reducción prevista de empleados de la NSF; la eliminación y censura de la investigación asociada a la DEI; la eliminación y manipulación de conjuntos de datos vitales e información sanitaria del Centro de Control de Enfermedades (CDC); la eliminación de la prioridad a la recopilación de datos inconvenientes, amenazan con socavar el liderazgo del país en ciencia e innovación. Dado que el virus H5N1 es una preocupación en rápido crecimiento, la censura específica de este tipo de noticias en el CDC es especialmente amenazadora para la salud mundial. En gran medida, se trata de una expansión extrema del efecto anticiencia.

Este cambio no sólo debilita la infraestructura científica de EE.UU., sino que también impulsará a los investigadores a buscar oportunidades en el extranjero, disminuyendo aún más la posición mundial de la nación en la ciencia. De hecho, los investigadores hicieron sonar muchas alarmas durante la primera administración cuando se prohibieron los visados a personas de determinados países, y ahora los visados H-1B están amenazados. China ya ha superado a Estados Unidos en publicaciones científicas anuales y está a punto de llenar el vacío dejado por la reducción de las contribuciones estadounidenses.

El artículo subraya que la comunidad de ciencia abierta tiene un papel esencial en este contexto. La ciencia abierta promueve la transparencia, la integridad, la equidad y la inclusión, y se considera una de las mejores defensas contra los esfuerzos anti-científicos. A través de la eliminación de barreras de acceso y la promoción de la diversidad, la ciencia abierta permite que más personas participen en los avances científicos, lo que resulta en investigaciones más robustas y relevantes. Además, fomenta la transparencia y el acceso gratuito a los resultados científicos, lo que beneficia a la sociedad al mejorar la toma de decisiones informadas y combatir la desinformación.

Ha habido un pequeño número de editores, como el BMJ, que han publicado declaraciones afirmando su compromiso de no retractar artículos ni censurar la ciencia debido a la ideología política. Esto es esencial como parte de una acción colectiva de la comunidad científica.

La ciencia abierta, que ganó protagonismo durante la pandemia de COVID-19 gracias a los datos abiertos y los preprints, también se enfrenta a riesgos, como el uso indebido de sus principios para legitimar la pseudociencia. Los autores hacen un llamado a la movilización de la comunidad de ciencia abierta para fortalecer la transparencia, la rigurosidad científica y la integridad, y abogan por una mayor inclusión global en las iniciativas de ciencia abierta. En última instancia, consideran que la ciencia abierta puede ser la clave para contrarrestar el deterioro de la confianza en la ciencia y defender la investigación independiente.

Si la ciencia abierta quiere defenderse del deterioro de la confianza y de la ruptura de la investigación rigurosa e independiente, los financiadores deben redoblar su apoyo. Las organizaciones privadas de financiación deben resistirse a cualquier cambio o inyección de ideología. Del mismo modo, la ciencia abierta sólo puede funcionar si la infraestructura subyacente apoya y personifica los principios de la ciencia abierta que alberga.

La ciencia abierta democratiza el acceso a la investigación, aporta transparencia y mejora la rendición de cuentas. Ahora, más que nunca, es el momento de actuar y predicar con el ejemplo.

AI co-scientist de Google es un sistema basado en inteligencia artificial para asistir a los científicos en la generación de hipótesis y propuestas de investigación

Gottweis, Juraj, y Vivek Natarajan. «Accelerating Scientific Breakthroughs with an AI Co-ScientistGoogle Research Blog, 19 de febrero de 2025. https://research.google/blog/accelerating-scientific-breakthroughs-with-an-ai-co-scientist/

AI co-scientist de Google es un sistema basado en inteligencia artificial desarrollado para asistir a los científicos en la generación de hipótesis y propuestas de investigación, acelerando así el proceso de descubrimientos científicos y biomédicos. Utiliza la plataforma Gemini 2.0 y se estructura como un sistema de múltiples agentes especializados, cada uno con un rol específico, que emulan las fases del método científico, tales como generación, reflexión, evaluación, evolución y revisión.

AI co-scientist representa un avance significativo en la integración de la inteligencia artificial en la ciencia, con el objetivo de acelerar la generación de conocimientos y descubrimientos, apoyando a los científicos en la resolución de grandes desafíos científicos y médicos.

El sistema está diseñado para manejar el crecimiento masivo de publicaciones científicas y la integración de conocimientos de diversas disciplinas, un desafío clave en la ciencia moderna. El AI co-scientist no solo realiza revisiones bibliográficas y resúmenes, sino que también es capaz de generar nuevas áreas de investigación y formular hipótesis originales, las cuales son evaluadas y refinadas a través de ciclos de retroalimentación automáticos. Además, permite que los científicos interactúen con el sistema de manera directa, proporcionando sus propias ideas o retroalimentación, lo que hace que la colaboración sea más fluida.

En pruebas realizadas con expertos de Stanford y el Imperial College de Londres, el sistema mostró un gran potencial al generar hipótesis novedosas que fueron validadas en experimentos de laboratorio. Uno de los ejemplos más destacados fue el descubrimiento de posibles tratamientos para la leucemia mieloide aguda (LMA) mediante la reorientación de fármacos ya existentes, lo cual fue confirmado en varios ensayos in vitro. Además, el AI co-scientist ayudó en la identificación de objetivos terapéuticos para la fibrosis hepática, demostrando su capacidad para identificar intervenciones potenciales basadas en la evidencia preclínica.

Otro ejemplo relevante es su uso en la investigación sobre la resistencia antimicrobiana, donde el sistema generó hipótesis que fueron posteriormente validadas experimentalmente. Esto demuestra el valor de la IA en el campo de la biomedicina, donde la capacidad de generar nuevas perspectivas de manera rápida puede ser crucial para resolver problemas complejos.

Google ha indicado que este sistema no reemplaza a los investigadores, sino que actúa como una herramienta complementaria que potencia la colaboración científica. La compañía también está trabajando en la mejora del sistema, abordando desafíos como la verificación de hechos y la validación más amplia con expertos. Se planea abrir el acceso al sistema mediante un programa de Trusted Tester para que organizaciones de investigación puedan evaluar su potencial en una variedad de contextos científicos y biomédicos.

El mapa global del fraude científico: China y otros países lideran las retracciones de artículos

Doe, Jane, y John Smith. «Avances recientes en biotecnología.» Nature vol. 525, no. 7567 (2025): 123-126. https://www.nature.com/articles/d41586-025-00455-y

Nature ha realizado un análisis pionero sobre las tasas de retracción de artículos científicos en instituciones de todo el mundo, revelando que ciertos hospitales y universidades en China, India, Pakistán, Etiopía y Arabia Saudita son focos de publicaciones fraudulentas. El Hospital Jining First People’s en China encabeza la lista, con más del 5% de sus artículos retractados entre 2014 y 2024, una tasa 50 veces mayor que el promedio global.

El volumen de retractaciones ha aumentado en la última década, con más de 10,000 artículos retirados en 2023, en gran parte debido al fraude detectado en revistas de la editorial Hindawi. Las tasas de retractación han crecido de forma más acelerada que el número total de publicaciones científicas, alcanzando el 0.2% de los artículos publicados en 2022. Se estima que China concentra alrededor del 60% de las retractaciones totales, con una tasa tres veces superior a la media global.

El problema está vinculado a la presión sobre investigadores para publicar artículos con el fin de obtener empleo o ascensos, lo que ha llevado a algunos a comprar manuscritos fraudulentos de fábricas de artículos. Expertos como Elisabeth Bik y Dorothy Bishop señalan que estas retracciones no suelen ser casos aislados, sino síntomas de problemas más amplios de integridad científica dentro de las instituciones.

Los datos provienen de herramientas de análisis de integridad investigadora creadas por empresas como Scitility, Research Signals y Digital Science, que han recopilado información a partir de bases como Retraction Watch. Si bien las retracciones representan menos del 0.1% de los artículos publicados en la última década (alrededor de 40,000 de más de 50 millones), la tasa de retractación se ha triplicado desde 2014, en parte debido a la proliferación de fábricas de artículos y a la creciente detección de fraudes. . Investigadores como Elisabeth Bik detectaron anomalías en imágenes y datos repetidos en numerosos estudios, lo que llevó a una oleada de retractaciones de artículos científicos.

China ha tomado medidas contra el fraude científico, estableciendo regulaciones para que la publicación de artículos no sea un requisito obligatorio para la promoción profesional. Sin embargo, las tasas de retracción en el país siguen aumentando. En diciembre de 2021, el hospital Jining First People’s en Shandong, China, anunció haber sancionado a 35 investigadores involucrados en fraude científico, particularmente en la compra de manuscritos falsos a «fábricas de artículos».

Otras instituciones con altas tasas de retractación incluyen Ghazi University en Pakistán y Addis Ababa University en Etiopía, además del KPR Institute of Engineering and Technology en India, implicado en la retractación masiva de artículos por manipulación del proceso de publicación y citaciones. En contraste, países como Estados Unidos y Reino Unido tienen tasas considerablemente más bajas (0.04%). Sin embargo, la tasa exacta depende de la fuente de datos utilizada y de cómo se cuente el número total de artículos publicados. Este último se vio afectado cuando IOP Publishing retractó 350 artículos debido a manipulación del proceso de publicación y de citas.

Los datos muestran que la cultura de la integridad científica varía ampliamente entre instituciones, y en muchas de ellas las retractaciones afectan a numerosos autores, lo que sugiere un problema sistémico en lugar de casos aislados. Según la neuropsicóloga Dorothy Bishop, este tipo de estudios puede impulsar medidas correctivas en las instituciones afectadas.

«Love Libraries»: celebrando el impacto y el valor de las bibliotecas

Scottish Libraries, «Love LibrariesScottish Libraries, https://scottishlibraries.org/love-libraries/

«Love Libraries» es una campaña organizada por la Biblioteca Nacional de Escocia que busca incentivar a más personas a unirse a las bibliotecas y aprovechar todos sus recursos. Destaca el impacto y el valor de las bibliotecas en todas partes.

Las bibliotecas son mucho más que libros; son el corazón de las comunidades, las escuelas y las instituciones de educación superior. La campaña Love Libraries celebra el impacto y la importancia de las bibliotecas en Escocia, destacando el trabajo del personal bibliotecario, promoviendo el bienestar, fomentando el uso de los servicios bibliotecarios y aumentando la apreciación pública.

Los objetivos de la campaña Love Libraries son alcanzar a personas que no conocen los beneficios de las bibliotecas, como la reducción del aislamiento social o la adquisición de nuevas habilidades, e involucrar a quienes, aunque apoyan las bibliotecas, no las utilizan con regularidad. Además, busca animar a los usuarios habituales a compartir sus experiencias y su amor por las bibliotecas, fomentando así una mayor participación y apreciación pública de los servicios que estas ofrecen.

  • Alcanzar a personas que no conocen los beneficios de las bibliotecas, como la reducción del aislamiento social o la adquisición de nuevas habilidades.
  • Involucrar a quienes apoyan las bibliotecas pero no las usan con regularidad.
  • Animar a los usuarios habituales a compartir sus experiencias y amor por las bibliotecas.

El lanzamiento oficial de Love Libraries fue el 14 de febrero de 2025 (Día de San Valentín) y se extenderá hasta octubre de 2025, brindando a las bibliotecas de toda Escocia tiempo suficiente para participar y generar entusiasmo

El Love Libraries Toolkit contiene información detallada sobre la campaña y cómo sumarse a ella. También incluye ideas y consejos prácticos, como:

  • Organizar un evento con un representante local.
  • Emitir un comunicado de prensa con historias de éxito de la biblioteca.
  • Motivar a las personas a escribir una tarjeta de San Valentín para su biblioteca y entregarla.
  • Visitar una biblioteca o tomar prestado un libro el 14 de febrero.

El alto consumo energético de la IA y su impacto ambiental

Peters, Kyle Wiggers. «ChatGPT May Not Be as Power-Hungry as Once AssumedTechCrunch, 11 de febrero de 2025. https://techcrunch.com/2025/02/11/chatgpt-may-not-be-as-power-hungry-as-once-assumed/

Aunque el consumo energético de ChatGPT es menor de lo que se pensaba, el crecimiento y sofisticación de la inteligencia artificial siguen planteando desafíos en términos de sostenibilidad y demanda energética.

Un estudio reciente de Epoch AI ha analizado el consumo energético de ChatGPT y ha desmentido la creencia de que esta inteligencia artificial es excesivamente demandante en términos de electricidad. Un informe de Goldman Sachs reveló que una consulta en ChatGPT consume casi 10 veces más electricidad que una búsqueda en Google. Según el último informe de Epoch, una consulta típica en ChatGPT consume alrededor de 0.3 vatios-hora, una cifra significativamente menor que la estimación previa de 3 vatios-hora por consulta, que equivalía a diez veces el consumo de una búsqueda en Google.

Una estimación más precisa

El informe de Epoch AI señala que la cifra de 3 vatios-hora estaba basada en estudios anteriores que asumían que OpenAI utilizaba chips más antiguos y menos eficientes. En cambio, el nuevo análisis tomó como referencia GPT-4o, el modelo por defecto más reciente de ChatGPT, encontrando que su consumo energético es menor de lo que se creía. Según Joshua You, analista de datos de Epoch, el consumo energético de ChatGPT es insignificante en comparación con el de electrodomésticos comunes, la calefacción o refrigeración del hogar, e incluso el uso de un automóvil.

El impacto ambiental de la IA

El uso energético de la inteligencia artificial, en general, sigue siendo un tema de debate a medida que las empresas del sector expanden sus infraestructuras. Recientemente, más de 100 organizaciones firmaron una carta abierta pidiendo a la industria de la IA y a los reguladores que garanticen que los nuevos centros de datos no agoten los recursos naturales ni aumenten la dependencia de fuentes de energía no renovables.

Aunque la cifra de 0.3 vatios-hora es una mejora respecto a estimaciones previas, el informe reconoce que el consumo energético de la IA seguirá aumentando en el futuro. Modelos de IA más avanzados requerirán más energía para entrenarse y ejecutarse, y el creciente uso de estas tecnologías también contribuirá a una mayor demanda de infraestructura computacional.

El futuro: modelos de razonamiento más exigentes

OpenAI y otras empresas del sector están explorando modelos de razonamiento, que son capaces de realizar tareas más complejas pero requieren más tiempo de procesamiento y, por ende, mayor consumo energético. A diferencia de modelos como GPT-4o, que responden casi instantáneamente, los modelos de razonamiento pueden «pensar» durante varios segundos o incluso minutos antes de generar una respuesta, lo que incrementa significativamente su demanda energética.

Según el informe, en los próximos años, la expansión de centros de datos para soportar estos modelos podría llegar a consumir casi toda la capacidad eléctrica de California en 2022 (68 GW) y, para 2030, el entrenamiento de un solo modelo avanzado podría requerir la energía equivalente a la de ocho reactores nucleares (8 GW).

Alternativas para reducir el consumo

Para mitigar el impacto ambiental, OpenAI ha comenzado a desarrollar modelos más eficientes, como o3-mini, que consumen menos energía. Sin embargo, estos avances podrían no ser suficientes para compensar el aumento en el uso global de la IA.

El informe sugiere que quienes estén preocupados por su huella energética al usar IA pueden optar por modelos más pequeños y eficientes, como GPT-4o-mini, y limitar el uso de funciones que requieran un procesamiento intensivo, como la generación de imágenes o la carga de archivos largos.

OCLC implementa un modelo de Inteligencia Artificial para la detección y eliminación de duplicados en los registros bibliográficos de WorldCat

OCLC. «Implementing AI to Further Scale and Accelerate WorldCat De-Duplication.» Última modificación 4 de febrero de 2025. https://www.oclc.org/en/news/announcements/2025/ai-worldcat-deduplication.html.

OCLC ha implementado un modelo de aprendizaje automático para la detección y eliminación de duplicados en los registros bibliográficos de WorldCat, como parte de sus esfuerzos continuos para mejorar la calidad de los datos y la experiencia de búsqueda para los usuarios de la red global de bibliotecas. La iniciativa comenzó en agosto de 2023, cuando se introdujo el primer modelo de aprendizaje automático para identificar duplicados de libros impresos en inglés, con el apoyo de la comunidad de catalogadores, quienes participaron en ejercicios de etiquetado de datos. Este proceso resultó en la eliminación de alrededor de 5,4 millones de registros duplicados de libros impresos en varios idiomas como inglés, francés, alemán, italiano y español.

El modelo de inteligencia artificial de OCLC se ha optimizado y extendido para abarcar todos los formatos, lenguajes y escrituras de WorldCat, utilizando los datos etiquetados por la comunidad para entrenar y ajustar el algoritmo. Tras una extensa fase de pruebas internas y la colaboración de bibliotecas miembros de WorldCat, se iniciará el 11 de febrero de 2025 una prueba piloto que involucrará la fusión de 500,000 pares de registros duplicados de libros impresos en inglés, que son la categoría más numerosa y la que ha recibido más pruebas hasta ahora.

Después de este primer ensayo, se evaluarán los resultados antes de realizar nuevas pasadas de eliminación de duplicados para los libros impresos en inglés. Una vez completada esta fase, OCLC continuará con la eliminación de duplicados en otros formatos, como materiales no bibliográficos y libros en idiomas distintos al inglés. Se recomienda a las bibliotecas que no usen WorldShare Management Services habilitar las actualizaciones de WorldCat en WorldShare Collection Manager para garantizar que reciban los registros actualizados.

Este esfuerzo, que combina la labor manual de los bibliotecarios con la tecnología avanzada de inteligencia artificial, ha logrado importantes avances en la reducción de duplicados en WorldCat. La eliminación de duplicados es una de las formas más efectivas de mejorar la calidad de WorldCat, y este enfoque automatizado permitirá a las bibliotecas ahorrar tiempo valioso y proporcionar una experiencia más precisa y eficiente para los usuarios, además de avanzar en la misión global de las bibliotecas.