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.
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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.
¿La comprensión es la misma si una persona lee un texto en pantalla o en papel? ¿Y son la escucha y la visualización de contenidos tan eficaces como la lectura de la palabra escrita cuando se trata del mismo texto?
Las razones están relacionadas con una serie de factores, como la disminución de la concentración, la mentalidad de entretenimiento y la tendencia a la multitarea mientras se consumen contenidos digitales.
Cuando se leen textos de varios cientos de palabras o más, el aprendizaje suele ser más satisfactorio cuando se hace en papel que en pantalla. Una cascada de investigaciones confirma este hallazgo.
Las discrepancias entre los resultados de la lectura impresa y la digital están relacionadas en parte con las propiedades físicas del papel. Con el papel, hay una imposición literal de manos, junto con la geografía visual de páginas distintas. La gente suele relacionar su recuerdo de lo que ha leído con la extensión del libro o el lugar de la página en el que se encuentra.
Pero igual de importante es la perspectiva mental, y lo que los investigadores de la lectura llaman «hipótesis de la profundidad». Según esta teoría, las personas se acercan a los textos digitales con una mentalidad adaptada a los medios sociales ocasionales, y dedican menos esfuerzo mental que cuando leen en papel.
Los psicólogos han demostrado que cuando los adultos leen noticias o transcripciones de ficción, recuerdan más el contenido que si escuchan piezas idénticas. Los investigadores encontraron resultados similares con estudiantes universitarios que leían un artículo frente a los que escuchaban un podcast del texto. Un estudio relacionado confirma que los estudiantes divagan más cuando escuchan un audio que cuando leen.
Un estudio realizado en Chipre llegó a la conclusión de que la relación entre la capacidad de escucha y la de lectura se invierte a medida que los niños se convierten en lectores más fluidos. Mientras que los alumnos de segundo grado tenían una mejor comprensión al escuchar, los de octavo mostraban una mejor comprensión al leer.
La investigación sobre el aprendizaje a partir de un vídeo frente a un texto se hace eco de lo que vemos con el audio. Por ejemplo, investigadores españoles descubrieron que los alumnos de cuarto a sexto grado que leían textos mostraban una integración mental del material mucho mayor que los que veían vídeos. Los autores sospechan que los alumnos «leen» los vídeos más superficialmente porque asocian el vídeo con el entretenimiento, no con el aprendizaje.
La investigación colectiva muestra que los medios digitales tienen características comunes y prácticas de usuario que pueden limitar el aprendizaje. Entre ellas se encuentran la disminución de la concentración, la mentalidad de entretenimiento, la propensión a la multitarea, la falta de un punto de referencia físico fijo, el menor uso de anotaciones y la revisión menos frecuente de lo que se ha leído, escuchado o visto.
Esta guía pretende ser un complemento sencillo y práctico para el uso de herramientas como Scopus y SciVal, que forman parte de la cartera de soluciones de Research Intelligence. Proporciona algunos datos sobre cómo se utilizan los datos subyacentes a las métricas, cómo se calculan y muestran las métricas, y sobre las variables, además del rendimiento, que pueden afectar a las métricas. También ofrece algunas sugerencias sobre las situaciones en las que las métricas son útiles, cuándo hay que tener cuidado y cómo se pueden abordar las deficiencias.
SciVal es una Una solución analítica basada en la web con una potencia y flexibilidad sin precedentes que proporciona un acceso completo al rendimiento de la investigación de más de 20.000 instituciones de investigación y sus investigadores asociados de 230 países de todo el mundo. SciVal permite visualizar el rendimiento de su investigación, comparar con sus homólogos, desarrollar asociaciones estratégicas, identificar y analizar nuevas tendencias de investigación emergentes y crear informes personalizados.
Resultados de la encuesta sobre el estado de las métricas responsables de 2020. Siendo 2020 un año difícil para todos, observamos un descenso en la participación con respecto a los resultados de 2019, pasando de 218 encuestados a un total de 139. Aun así, la diversidad de países de los que proceden los encuestados, ya observada el año pasado, sigue siendo evidente (Figura 1). En este sentido, es destacable la diligencia e importancia que muchos profesionales dan a la encuesta y el tiempo que dedican a ello. De hecho, nos alegramos de ver comentarios en las redes sociales y de recibir correos electrónicos que reflejan los debates internos que se producen entre los colegas mientras preparan sus respuestas.
La encuesta de este año incluye algunos cambios notables con respecto a otras ediciones. Junto con las preguntas periódicas relacionadas con la integración de prácticas de métrica de investigación responsable en su institución, ampliamos el número de preguntas en dos direcciones. En primer lugar, queríamos conocer la organización y el departamento del encuestado para contextualizar mejor sus respuestas. En segundo lugar, formulamos preguntas específicas sobre las herramientas que utilizaban al producir métricas de investigación para sus instituciones.
El 76,3% de los encuestados trabajan en universidades, seguidos por el 14,4% que trabajan en institutos públicos de investigación. El resto se encuentra disperso en otras organizaciones, como empresas privadas (N=4), editoriales (N=3) u hospitales (N=1), entre otras. De los que trabajan en el ámbito académico, casi la mitad (45,3%) lo hace en la Biblioteca Universitaria, mientras que el 34,9% lo hace en la Oficina de Investigación. El número de personas que trabajan en la evaluación de la investigación varía mucho de unas instituciones a otras, con una mediana de 4 personas en las bibliotecas a 10 en las Oficinas de Planificación o 5 en las Oficinas de Investigación y con grandes diferencias dentro de los tipos de departamentos.
En cuanto a las fuentes y herramientas que utilizan en su trabajo diario, incluimos las suites bibliométricas y las bases de datos más conocidas, así como una opción de «otros» en la que los encuestados podían añadir otras herramientas que utilizaban para producir métricas de investigación. Web of Science y Scopus son las fuentes de datos más comunes, seguidas de los repositorios institucionales, Google Scholar y los sistemas institucionales CRIS. Sin embargo, es raro que se utilice una sola fuente de datos, y los encuestados indican que utilizan una media de más de tres fuentes de datos diferentes.
La variedad de herramientas y niveles de sofisticación muestra también una gran diversidad. Las respuestas van desde la indicación de la falta de uso de herramientas bibliométricas (N=11), pasando por el uso de herramientas comerciales (Scival, InCites), hasta la combinación de herramientas ad hoc con lenguajes de programación, herramientas de visualización y herramientas bibliométricas como Bibibliometrix o BibExcel.
Figura 4. Las 12 herramientas más utilizadas por los encuestados
Una vez más, las respuestas reflejan una gran versatilidad, ya que las herramientas rara vez se utilizan de forma aislada, sino que siempre se combinan para proporcionar análisis bibliométricos más precisos. Esto refleja el nivel de profesionalidad presente en el campo.
Firmantes del DORA
En comparación con los resultados del año pasado, el porcentaje de encuestados que han firmado la Declaración de San Francisco DORA es mayor que el de los que no lo han hecho. Esto puede ser el resultado de una mayor atención al DORA por parte del Plan S, y de un requisito del financiador de la COAlición S, el Wellcome Trust, de que los beneficiarios demuestren un compromiso público con los principios del DORA. Entre otros comentarios, encontramos un encuestado que afirmó que su institución había considerado esta decisión como algo que los individuos, departamentos y facultades eran libres de hacer, pero que no harían en conjunto. También encontramos que el DORA todavía no ha llegado a todo el mundo, y 11 encuestados indicaron que nunca habían oído hablar de él. 10 encuestados indicaron que su institución había decidido no firmarlo, mientras que 4 afirmaron respaldarlo pero habían decidido no firmarlo. En este sentido, está por ver si acciones públicas como la emprendida recientemente contra la Universidad de Liverpool por los autores del Manifiesto de Leiden y los principios de Hong Kong, que es firmante del DORA pero no reflejó prácticas de métrica de investigación responsables, podrían tener una consecuencia en estas decisiones.
Desarrollo de principios institucionales
Casi el 70% de los encuestados ha considerado al menos el desarrollo de un conjunto de principios sobre el uso responsable de las métricas de investigación, un aumento en comparación con el 52% informado en la encuesta de 2019. De ellos, solo un encuestado indicó que su institución había decidido no hacerlo. Los encuestados dieron algunas nociones sobre cómo se están diseñando estos principios. En algunos casos, utilizarían o adaptarían los principios establecidos en el Manifiesto de Leiden a su contexto institucional; en otros casos, participarían activamente en el desarrollo de los principios nacionales. En un caso, un encuestado indicó que estaba trabajando con el INORMS para aplicar SCOPE a su marco de publicación responsable.
Las instituciones en las que los indicadores basados en la publicación pueden no aplicarse, no están exentas del uso de prácticas de métrica responsable. Una institución de Arte y Diseño informó de que «no utiliza la bibliometría, pero está considerando otras métricas que se relacionan más con el rendimiento de la investigación departamental que con el rendimiento individual». Otros indicaron que, a pesar de no tener un conjunto oficial de principios, «consideran activamente la ética de lo que hacemos».
Conclusiones
Siguiendo la tendencia del año pasado, observamos cómo parece que hemos superado la fase de reconocimiento y concienciación de la necesidad de un uso responsable de las métricas. Las respuestas son cada vez más críticas con la forma en que se implementa dicho uso e incluso las opiniones negativas están motivadas y bien argumentadas, y no se limitan a reconocer la ignorancia. La adopción del DORA sigue aumentando, pero los profesionales indican una respuesta ambivalente de las comunidades académicas a estas políticas. Muchas de las malas prácticas que rodean el uso de las métricas parecen estar bastante arraigadas en la cultura académica.
En cuanto a la introducción de nuevas preguntas, observamos que el desarrollo de las métricas requiere una serie de herramientas cada vez más complejas, tanto de propósito general como las diseñadas específicamente para producir métricas de investigación. Es interesante observar que se ha generalizado el uso de fuentes de datos, incluidas muchas de las nuevas bases de datos que han surgido en los últimos años (por ejemplo, Lens, Dimensions), lo que demuestra que los días en que la comunidad profesional estaba vinculadas únicamente a la Web of Science han quedado atrás.
En opinión del autor, el mensaje más relevante es el hecho de que estamos pasando a un debate más complejo sobre cómo se aplican en la práctica las métricas responsables (o cualquier otro tipo de enfoque de seguimiento o evaluación) y qué entendemos realmente por un uso responsable. En este sentido, temas como la personalización y la contextualización de los informes, la difusión y la visibilidad, así como la alfabetización en materia de métricas, parecen adquirir una gran importancia, haciendo que la conversación vaya más allá de la producción real de métricas y se centre en cómo se comunican, a quién y con qué propósito.
La innovación suele atribuirse a los departamentos de investigación y desarrollo de las empresas, las instituciones académicas y otros laboratorios de investigación del sector privado y público. Pero los makerspaces están cambiando esta noción al facilitar que una comunidad de personas o «makers» innoven fuera de las rígidas estructuras formales de las instituciones científicas y tecnológicas. Estos fabricantes están interesados en experimentar y crear cosas nuevas plasmando sus ideas en productos.
Los Makerspaces son talleres comunitarios en los que la gente puede acceder a las máquinas y herramientas necesarias para diseñar o fabricar cosas. Estas herramientas pueden ser tanto máquinas de fabricación de alta tecnología, como impresoras 3D, cortadoras láser y tornos, como herramientas tradicionales, como máquinas de coser, cinceles y martillos asociados a la artesanía de «baja tecnología».
Los Makerspaces se conocen con diversos términos, como «hackerspaces» y «FabLabs». La idea de disponer de un espacio físico que facilite el acceso a las herramientas necesarias para el diseño y la innovación surgió en el Centre for Bits and Atoms del Instituto Tecnológico de Massachusetts. Desde entonces, la cultura maker ha sido absorbida por la enseñanza de la ingeniería en los países occidentales para apoyar proyectos curriculares, extracurriculares e independientes de estudiantes, profesores y otras personas del mundo académico.
Una característica sorprendente que diferencia las actividades de los makerspaces de otras entidades con ánimo de lucro es su compromiso con el espíritu de compartir abiertamente. Los miembros de los makerspaces comparten de buen grado ideas, diseños y conocimientos técnicos entre ellos, mostrando unas características únicas de amistad y cooperación, a diferencia de los creadores que trabajan en empresas de base tecnológica, que suelen recurrir a las patentes para proteger sus diseños de las copias.
Los Makerspaces se financian con cuotas mensuales, semanales o diarias que pagan los miembros para utilizar los servicios del espacio. Las máquinas de alta tecnología disponibles son caras y a menudo se financian mediante subvenciones, organizaciones benéficas y crowdfunding.
Estos espacios podrían resultar especialmente útiles para quienes necesitan habilidades de pensamiento crítico y aprendizaje práctico para destacar en los campos de la ciencia, la tecnología, la ingeniería y las matemáticas (STEM). Así pues, en un típico espacio de creación pueden participar aficionados que fabrican cosas para su realización personal, estudiantes que llevan a cabo proyectos educativos, emprendedores en ciernes y agentes de cambio social.
Aunque los makerspaces empezaron en los países occidentales, se han introducido en muchas partes. El sitio web hackerspaces.org enumera todos los espacios disponibles en el mundo.
A medida que ha aumentado la tasa y el volumen de publicaciones académicas, también lo ha hecho la presión sobre los editores de revistas para encontrar rápidamente revisores para evaluar la calidad del trabajo académico. En este contexto, el potencial de la inteligencia artificial (IA) para impulsar la productividad y reducir la carga de trabajo ha recibido una atención significativa. Basándose en la evidencia de un experimento que utiliza IA para aprender y evaluar los resultados de la revisión por pares, Alessandro Checco, Lorenzo Bracciale, Pierpaolo Loreti, Stephen Pinfield y Giuseppe Bianchi, discuten las perspectivas de la IA para ayudar a la revisión por pares y los posibles dilemas éticos que su aplicación podría producir. .
El proceso de comunicación académica está bajo presión, particularmente debido a las crecientes demandas de los revisores pares. Los envíos de manuscritos a revistas de revisión por pares están creciendo aproximadamente un 6% anual. Cada año, se dedican más de 15 millones de horas a revisar manuscritos previamente rechazados y luego reenviados a otras revistas. Muchos de estos podrían evitarse en la fase de selección previa a la revisión por pares.
En lugar de visiones más grandiosas que sustituyan por completo la toma de decisiones humana, nos interesa comprender hasta qué punto la IA podría ayudar a los revisores y a los autores a hacer frente a esta carga. De ahí surge la pregunta: ¿podemos utilizar la IA como una herramienta básica para modelar la toma de decisiones de los revisores humanos?
Para poner a prueba esta propuesta, entrenamos una red neuronal utilizando una colección de manuscritos enviados de ponencias de conferencias de ingeniería, junto con sus decisiones de revisión por pares asociadas.
La herramienta de IA analizó los manuscritos utilizando un conjunto de características: el contenido textual, junto con puntuaciones de legibilidad y medidas de formato. El análisis abarca las partes del proceso de garantía de calidad de los resultados en las que se solapan la selección previa a la revisión por pares y la propia revisión por pares, cubriendo aspectos como el formato y la calidad de la expresión.
Una vez completada la fase de aprendizaje, se evaluó la precisión de las reglas empíricas para predecir el resultado de la revisión por pares de un manuscrito no observado previamente. Por último, se plantearon las siguientes cuestiones «¿Por qué la herramienta de IA ha marcado los artículos como aceptados o rechazados?», ya que responder a esta pregunta puede darnos una idea de la toma de decisiones humana que la herramienta estaba modelando.
Los revisores pueden verse indebidamente influenciados por cuestiones de formato o gramaticales (o por el uso de métodos que han sido asociados con trabajos rechazados en el pasado) y se ven inconscientemente influenciados por ello en sus juicios sobre cuestiones más sustanciales de la presentación.
En ese caso, una herramienta de IA que analicen los trabajos antes de la revisión por pares podría utilizarse para aconsejar a los autores que reelaboren su trabajo antes de enviarlo a la revisión por pares. Esto podría ser especialmente beneficioso para los autores cuya lengua materna no es el inglés, por ejemplo, y cuyo trabajo, por tanto, podría verse afectado negativamente por el sesgo de la primera impresión.
Las herramientas tienen el potencial de beneficiar directamente a los editores de revistas y actas de congresos en la toma de decisiones. Tienen el potencial de ahorrar tiempo a los revisores, cuando se utilizan como sistemas de apoyo a la decisión. También podrían ser útiles para los autores, como hemos sugerido. En particular, podrían:
Reducir el número de rechazos
Mejorar la toma de decisiones humanas con datos
Sesgos y cuestiones éticas
Todas estas cuestiones éticas deben tenerse muy en cuenta a la hora de diseñar e implantar las herramientas de IA en la práctica y de determinar el papel que desempeñan en la toma de decisiones. La investigación continua en estas áreas es crucial para ayudar a garantizar que el papel de las herramientas de IA en procesos como la revisión por pares sea positivo.
Scientific Publishing Is a Joke: An XKCD comic—and its many remixes—perfectly captures the absurdity of academic research. BENJAMIN MAZER, MAY 6, 2021
Un verdadero avance científico, al igual que una cita exitosa, necesita tanto de la preparación como de la serendipia. Las universidades juzgan a sus investigadores no tanto por la calidad de sus descubrimientos como por el número de artículos que han publicado en revistas especializadas y por el prestigio de esas revistas. Los científicos bromean (y se quejan) de que esta incesante presión para rellenar sus currículos suele conducir a publicaciones defectuosas o poco originales. Así que cuando Randall Munroe, el creador del famoso webcomic XKCD, expuso este problema en una viñeta perfecta la semana pasada, captó la atención de los científicos e inspiró a muchos a crear versiones específicas para sus propias disciplinas. En conjunto, se convirtió en una conversación global e interdisciplinaria sobre la naturaleza de las prácticas de investigación modernas.
La viñeta es, como la mayoría de los cómics de XKCD, un simple dibujo lineal en blanco y negro con un chiste de lo más friki. Representa una taxonomía de los 12 «tipos de artículos científicos», presentados en una cuadrícula. «El sistema inmunitario vuelve a hacer de las suyas», dice el título de un artículo. «Mi colega está equivocado y por fin puedo demostrarlo», declara otro. El chiste revela cómo la literatura de investigación, cuando se despoja de su jerga, es tan susceptible de repetición, trivialidad, complicidad y mezquindad como otras formas de comunicación. Sin embargo, la simplicidad infantil de la viñeta parece ofrecer una cobertura para que los científicos critiquen y celebren su trabajo al mismo tiempo.
El concepto era intuitivo e infinitamente remezclable. En un par de días, el sociólogo Kieran Healy había creado una versión de la cuadrícula para su campo; sus entradas incluían «Esto parece muy raro y malo, pero es perfectamente racional cuando eres pobre», y «Adopto un enfoque SOCIOLÓGICO, a diferencia de ALGUNA gente». Los epidemiólogos también se subieron al carro: «No tenemos ni idea de lo que estamos haciendo: ¡pero aquí hay algunos modelos!». Los estadísticos, como era de esperar, también se entusiasmaron: «Un nuevo estimador robusto de la varianza que nadie necesita». (Yo tampoco lo entiendo.) No se podía mantener a los biólogos alejados de la diversión («¡Nuevo microscopio! El suyo está ahora obsoleto»), y -como es habitual- los periodistas científicos no tardaron en seguirles («Los lectores aman a los animales»). Un estudiante de doctorado creó un sitio web para ayudar a los usuarios a generar sus propias versiones. En ese momento, el escritor y activista de Internet Cory Doctorow alabó el proyecto colectivo de producción de estos chistes como «un acto de autoetnografía irónica y perspicaz, una autocrítica envuelta en humor que cuenta una historia».
Dicho de otro modo: El chiste dio en el blanco. «El meme da en el clavo», dice Vinay Prasad, profesor asociado de epidemiología y destacado crítico de la investigación médica. «Muchos artículos no sirven para nada, no promueven ninguna agenda, pueden no ser correctos, no tienen sentido y se leen mal. Pero son necesarios para la promoción». La literatura académica en muchos campos está plagada de trabajos extraños; de hecho, siempre me ha intrigado la idea de que este lamentable resultado era más o menos inevitable, dados los incentivos en juego. Coge a un grupo de personas inteligentes y ambiciosas y diles que publiquen el mayor número posible de trabajos sin dejar de pasar técnicamente por la revisión por pares… ¿y qué crees que va a pasar? Por supuesto, el sistema se manipula: Los resultados de un experimento se reparten en una docena de artículos, las estadísticas se manipulan para producir resultados más interesantes y las conclusiones se exageran. Los autores más prolíficos han encontrado la manera de publicar más de un artículo científico a la semana. Los que no pueden seguir el ritmo pueden contratar a una fábrica de artículos para que haga (o finja) el trabajo en su nombre.
En medicina, al menos, la urgencia de COVID-19 no ha hecho sino facilitar la publicación de un gran número de artículos con gran rapidez. Las revistas más prestigiosas -The New England Journal of Medicine, el Journal of the American Medical Association y The Lancet- han reservado tradicionalmente su limitado espacio para los grandes y costosos ensayos clínicos. Sin embargo, durante la pandemia, empezaron a aceptar rápidamente informes que daban datos de sólo unos pocos pacientes. Más de un currículum se reforzó por el camino. Los científicos, desesperados por seguir siendo relevantes, empezaron a meter el COVID-19 en investigaciones que no tenían nada que ver, dice Saurabh Jha, profesor asociado de radiología y subdirector de la revista Academic Radiology.
Ya se han publicado 200.000 artículos de COVID-19, de los cuales sólo una pequeña proporción se leerá o pondrá en práctica. Para ser justos, es difícil saber de antemano qué datos serán más útiles durante una crisis sanitaria sin precedentes. Pero la publicación de la pandemia sólo ha servido para exacerbar algunos malos hábitos bien establecidos, me dijo Michael Johansen, un médico de medicina familiar e investigador que ha criticado muchos estudios por su mínimo valor.
Aunque el cómic de XKCD puede leerse como una crítica a la empresa científica, parte de su atractivo viral es que también transmite la alegría que sienten los científicos al ponerse a pensar en sus temas favoritos. («¡Eh, he encontrado un trozo de discos antiguos! No resultan ser especialmente útiles, pero aun así, ¡guay!»). Las métricas de publicación se han convertido en un triste sustituto de la calidad en el mundo académico, pero quizá haya una lección en el hecho de que incluso un webcomic pueda despertar tanta pasión y colaboración en la comunidad científica. Seguro que hay una forma mejor de cultivar el conocimiento que la interminable parrilla de artículos en blanco y negro de hoy en día.
Una buena novela puede transportarte a cualquier lugar. Desde las profundidades del océano hasta galaxias lejanas o mundos imposibles que nunca podrían existir, el autor teje un universo alrededor de ti y te lleva lejos. Todos los países del mundo están llenos de historias e inspiración para el novelista. Y la ficción es una excelente manera de explorar la historia y el potencial de un lugar real de una manera que el reportaje no puede lograr.
Principales resultados
El libro más popular ambientado en Estados Unidos y Norteamérica es The Help (La ayuda), de Kathryn Stockett, que tiene 2.092.698 valoraciones con una media de 4,47.
Bajo la misma estrella, de John Green, es el libro más popular ambientado en los Países Bajos, Europa y el mundo, según el algoritmo.
La casa de los espíritus de Isabel Allende tiene una valoración media de 4,23 de 181.883 valoraciones, lo que lo convierte en el libro más popular ambientado en Sudamérica.
El libro más popular ambientado en Oriente Medio y Asia Central es Cometas en el cielo, de Khaled Hosseini, que se desarrolla en Afganistán.
Memorias de una geisha, de Arthur Golden, es la novela más popular ambientada en el este de Asia y Oceanía. La historia se desarrolla en Japón.
El libro más popular ambientado en África es El Alquimista, de Paulo Coelho, que se desarrolla en Marruecos.
La sombra del viento Carlos Ruiz Zafón 4.27 es el libro más popular en España
Sonniss es un completo centro de recursos en línea para la comunidad de postproducción de audio. 150 GB de efectos de sonido.
Cada año Sonniss regala miles de archivos de efectos de sonido para celebrar la Game Developers Conference. Todo está libre de derechos de autor y puede utilizarse comercialmente. No es necesario atribuirlos y puedes utilizarlos en un número ilimitado de proyectos.
The Library’s Guide to TikTok: The Pros and Cons of Joining One of the Hottest Social Media Platforms. SuperLibrary Marketin. Angela Hursh, Library Marketing Expert, 2021
TikTok es una plataforma de medios sociales con contenido basado en vídeos, de forma similar a como Instagram (Insta) se basa en fotos. Los usuarios crean una cuenta y pueden ser consumidores de contenidos (ver los vídeos de otras personas), creadores de contenidos (hacer sus propios vídeos) o ambas cosas. La aplicación hace que sea fácil y divertido crear vídeos, que suelen durar entre 15 y 60 segundos e incorporan cosas como música, efectos especiales, texto y pegatinas. El contenido es variado y abarca cientos de cosas, desde lo divertido, lo escandaloso o lo lascivo hasta temas serios, comentarios sociales, educación, recomendaciones de libros, política y activismo.
En el último año, TikTok ha despegado de verdad. En marzo de 2021, la aplicación tenía 689 millones de usuarios activos en todo el mundo. En comparación, Facebook tiene 2.800 millones de usuarios y Twitter 192 millones de usuarios diarios activos (Twitter no informa del uso mensual). TikTok afirma que sus usuarios son aproximadamente un 60% mujeres y un 40% hombres. La mayoría de los usuarios globales son menores de 34 años. El usuario medio pasa unos 52 minutos al día en TikTok. En comparación, el usuario medio pasa 53 minutos al día en Instagram, 33 minutos al día en Facebook y seis minutos al día en Twitter.
Twitter y Facebook tardaron años en alcanzar el mismo nivel de uso que tiene ahora TikTok, así que está claro que a la gente le encanta TikTok. Pero, ¿significa eso que nuestra biblioteca debería dedicar tiempo y energía a publicar en TikTok? Y si lo hace, ¿verá algún resultado de marketing medible?
El algoritmo de TikTok ofrece más potencial de crecimiento orgánico que cualquier otra plataforma social importante. TikTok muestra una nueva publicación a un pequeño grupo de personas (tanto seguidores como no seguidores) que probablemente estén interesadas en el contenido. Aparece en la página «Para ti» del usuario. Si ese contenido consigue mucha participación en la página «Para ti», TikTok expondrá la publicación a más personas. A medida que el contenido sigue generando engagement (compromiso), el algoritmo se va ajustando para mostrarlo a un público cada vez más amplio.
En cambio, otras plataformas como Facebook e Instagram filtran el contenido en los feeds. Facebook e Instagram tienen muchas reglas que hacen que sea poco probable que tu contenido sea visto por todos tus seguidores. Y conseguir que las publicaciones de Facebook e Instagram lleguen a los que no son seguidores es casi imposible, a menos que tu biblioteca esté dispuesta a pagar para potenciar una publicación o comprar un anuncio.
Sin embargo, aunque TikTok tiene muchos usuarios, los niveles de competencia en el feed para el tipo de contenido que probablemente crearía tu biblioteca son muy bajos. Sólo hay un puñado de bibliotecas que publican en la plataforma en este momento.
TikTok sólo te permite añadir enlaces en tu biografía. Como es el caso de Instagram, no puedes incrustar un enlace directamente clicable en tus TikToks.
bioRxiv (pronounciado «bio-archive») es un servicio gratuito de archivo y distribución en línea de preprints no publicados en el ámbito de las ciencias de la vida. Está gestionado por el Cold Spring Harbor Laboratory, una institución educativa y de investigación sin ánimo de lucro. Al publicar los preprints en bioRxiv, los autores pueden poner sus hallazgos a disposición de la comunidad científica de forma inmediata y recibir comentarios sobre los borradores de los manuscritos antes de enviarlos a las revistas.
Parte de la misión en bioRxiv es alertar a los lectores sobre las revisiones y discusiones de los preprints y apoyar las diferentes formas en que los lectores proporcionan retroalimentación a los autores sobre su trabajo. bioRxiv mejora la posibilidad de descubrir estos esfuerzos mediante el enlace a las revisiones por pares, las discusiones de la comunidad y las menciones del preprints en los medios sociales y tradicionales. Al agregar esta información en un nuevo panel de control, facilitando a los lectores la búsqueda y el acceso.
En la barra de inicio del cuadro de mandos, encima de cada resumen, aparecen ahora una serie de nuevos iconos que representan diferentes fuentes de discusión o evaluación de preprints; se muestran los números de cada evaluación o interacción, y al hacer clic en uno de los iconos se abre un cuadro de mandos con detalles de las entradas de esa sección.
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