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Reflexiones acerca de la escritura científica: investigaciones, proyectos, tesis, tesinas y monografías

Menin, Ovide, y Félix Temporetti. Reflexiones acerca de la escritura científica: Investigaciones, proyectos, tesis, tesinas y monografías. 1a ed. 1a reimp. Rosario: Homo Sapiens Ediciones, 2012

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En las últimas décadas, se ha escrito extensamente sobre la investigación y la elaboración de tesis. Este libro destaca una distinción fundamental que con frecuencia se pasa por alto: la diferencia entre la Wissenschaft alemana y la Science inglesa. En este contexto, se defiende la diversidad y pluralidad tanto en la investigación científica como en su escritura. Además, se propone un enfoque innovador: la tesis como un ensayo científico, un formato que puede ser tan sólido y riguroso, o tan flexible y atenuado, como cualquier otro.

El texto reflexiona sobre la evolución de la investigación científica en el campo de la psicología en Argentina, destacando su desarrollo a lo largo del tiempo con influencias de diversas teorías y enfoques epistemológicos. Se menciona la acumulación de un vasto material tanto escrito como oral, así como el uso de instrumentos científicos en hospitales, laboratorios y escuelas. Además, se señala la importancia de las tesis doctorales y la variabilidad del método científico en función de los aportes acumulativos. Se reconoce el papel de la literatura en la psicología y se cuestiona la noción de verdad en la ciencia, afectada por el relativismo cultural. Finalmente, se enfatiza la necesidad de definir claramente los conceptos científicos para facilitar la comunicación y el avance social, ya que la ciencia, al igual que la creencia, es un componente esencial de la cultura.

Medición del acceso abierto en las universidades españolas y el CSIC (2019-2023)

Medición del acceso abierto en las universidades españolas y el CSIC (2019-2023). REBIUN, 2025

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Este informe, enmarcado en el objetivo de monitorización de la ciencia abierta de la Línea 2 de REBIUN para el año 2024, presenta la Medición del Acceso Abierto en las universidades españolas y el CSIC del periodo 2019-2023. Los datos muestran un crecimiento importante del porcentaje de artículos en acceso abierto: del 75,6% (77.731 publicaciones) en el año 2022 se pasó al 80% (82.413 publicaciones) en 2023. En estos datos están incluidos los artículos que se publican en acceso abierto en revistas o se encuentran depositados en repositorios institucionales. Como en el estudio anterior, publicado en 2023, se usan los datos extraídos de OpenAlex a partir del identificador de cada universidad y de los centros del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC). De acuerdo con la tendencia de años anteriores y los datos referentes al periodo 2019-2023, puede decirse que el acceso abierto a las publicaciones resultado de la investigación de las universidades y CSIC está claramente consolidado. La medición refleja que a partir del 2020 se produce un importante incremento en la publicación en revistas híbridas, probablemente debido a los acuerdos transformativos CRUE-CSIC y los que las instituciones hayan firmado a nivel individual. En este informe, por primera vez, se proporcionan los datos de la vía diamante. Datasets disponibles en: https://doi.org/10.21950/BOMYUU

La desalineación de incentivos en la publicación académica y sus implicaciones para la reforma de las revistas.

Trueblood, Jennifer S., et al. “The Misalignment of Incentives in Academic Publishing and Implications for Journal Reform.” Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America 122, no. 5 (2025): e2401231121. https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2401231121

Se analiza el conflicto entre los dos principales objetivos de la publicación académica: la difusión del conocimiento y el reconocimiento científico. Aunque ambos pueden fomentar investigaciones profundas, la presión por maximizar métricas de publicación puede distorsionar las prioridades académicas. Los editores comerciales han aprovechado esta dinámica para obtener grandes beneficios, utilizando revisores no remunerados, estableciendo barreras económicas a la difusión de investigaciones y cobrando altas tarifas por el acceso abierto. El estudio explora modelos alternativos de publicación científica y plantea posibles reformas en la evaluación académica, señalando que el éxito de estos nuevos enfoques dependerá de su impacto en los actuales sistemas de acreditación, que priorizan métricas como citas e índices de impacto.

Academ-AI, un proyecto que rastrea el uso no declarado de la inteligencia artificial en la literatura académica.

Academ-AI

https://www.academ-ai.info/

Academ-AI es un proyecto que documenta los efectos adversos del uso de inteligencia artificial (IA) en el ámbito académico, en particular, casos sospechosos de investigaciones redactadas con IA sin la debida declaración.

El sitio enumera artículos en los que se han detectado frases que sugieren fuertemente el uso de IA, las cuales se destacan en cada cita presentada. Los usuarios pueden reportar artículos que consideren incluidos erróneamente o enviar sospechas sobre otros trabajos.

Por el momento, la documentación se limita a artículos de revistas científicas y ponencias en congresos, excluyendo libros, capítulos de libros, preprints, blogs y otros medios.

Los textos generados por IA pueden identificarse por:

  • Frases características como “As of my last knowledge update…” o “As an AI language model…”.
  • Estilo conversacional que no encaja con la prosa académica.
  • Uso excesivo de pronombres en primera persona y marcadores discursivos como “ciertamente”.
  • Explicaciones extensas sobre limitaciones del conocimiento o referencias genéricas a expertos.

Si un artículo ha sido corregido por uso no declarado de IA, se etiqueta con el tipo de errata y la fecha de publicación. En casos donde los editores corrigen errores de IA sin notificar a los lectores, se marcan como “stealth revision” (revisión encubierta) sin fecha.

Se etiqueta cada artículo si pertenece a bases de datos reconocidas, como Web of Science, Scopus, PubMed Central, DOAJ, entre otras. También se validan los ISSN de las revistas y los ISBN de ponencias en congresos.

Artículos científicos fabricados con GPT en Google Scholar: características principales, difusión e implicaciones

Harvard Kennedy School Misinformation Review. “GPT-Fabricated Scientific Papers on Google Scholar: Key Features, Spread, and Implications for Preempting Evidence Manipulation.” Harvard Kennedy School Misinformation Review. Última modificación enero 24, 2025. https://misinforeview.hks.harvard.edu/article/gpt-fabricated-scientific-papers-on-google-scholar-key-features-spread-and-implications-for-preempting-evidence-manipulation/.

La investigación aborda el creciente fenómeno de publicaciones académicas creadas total o parcialmente mediante herramientas de IA generativa, como ChatGPT. Estos documentos, muchas veces fraudulentas, se encuentran fácilmente en Google Scholar, junto a investigaciones legítimas.

Se recuperó, descargó y analizó una muestra de artículos científicos con indicios de uso de GPT encontrados en Google Scholar mediante una combinación de codificación cualitativa y estadísticas descriptivas. Todos los artículos contenían al menos una de dos frases comunes generadas por agentes conversacionales que utilizan modelos de lenguaje extensos (LLM), como ChatGPT de OpenAI. Luego, se utilizó la búsqueda en Google para determinar en qué medida las copias de estos artículos cuestionables, fabricados con GPT, estaban disponibles en diversos repositorios, archivos, bases de datos de citas y plataformas de redes sociales.

Aproximadamente dos tercios de los artículos recuperados fueron producidos, al menos en parte, mediante el uso no declarado y potencialmente engañoso de GPT. La mayoría (57 %) de estos artículos cuestionables trataban temas relevantes para políticas (es decir, medio ambiente, salud, informática), que son susceptibles a operaciones de influencia. La mayoría estaban disponibles en varias copias en diferentes dominios (por ejemplo, redes sociales, archivos y repositorios).

De un análisis de 139 artículos, la mayoría (89) se encontraba en revistas no indexadas, mientras que 19 estaban en revistas indexadas. Además, varios se habían replicado en redes sociales, repositorios y otras plataformas, dificultando su control o eliminación. La mayoría de los artículos trataban temas sensibles y de relevancia política, como medio ambiente (19,5%), salud (14,5%) y computación (23%). Esto los hace propensos a ser utilizados en campañas de desinformación o manipulación de la opinión pública.

Algunos de los riesgos principales es que el aumento de estos artículos amenaza con saturar el sistema de comunicación académica y erosionar la confianza en el conocimiento científico y la manipulación malintencionada, ya que se trata de un fenómeno denominado evidence hacking, en el que estas publicaciones se emplean para socavar consensos científicos o respaldar narrativas engañosas en temas controvertidos.

El artículo propone implementar filtros más rigurosos en buscadores académicos, como Google Scholar, para identificar y excluir artículos no revisados por pares o de origen cuestionable. Además, sugiere crear motores de búsqueda académicos de acceso público y no comerciales, así como promover la alfabetización mediática entre los actores clave, como periodistas y legisladores.

Estos hallazgos subrayan que el fenómeno de publicaciones científicas fabricadas por GPT plantea un riesgo significativo para la confianza en la ciencia y requiere atención inmediata para mitigar sus efectos.

Ai2 ScholarQA, una herramienta experimental basada en inteligencia artificial para facilitar las revisiones de literatura científica

Ai2 ScholarQA

Ai2 ScholarQA, una herramienta experimental basada en inteligencia artificial para facilitar las revisiones de literatura científica. Desarrollada por el Instituto Allen para la Inteligencia Artificial (Ai2), esta herramienta permite a los investigadores formular preguntas científicas que requieren la comparación y el resumen de múltiples documentos. Ai2 ScholarQA utiliza un modelo avanzado de IA, Claude Sonnet 3.5, y un corpus de artículos de acceso abierto para proporcionar respuestas detalladas y contextualizadas. Aunque la herramienta puede ser menos coherente en algunos casos debido a su enfoque en la evidencia, busca mejorar la eficiencia en las revisiones de literatura. Ai2 planea abrir el código fuente de la funcionalidad principal y continuar explorando formas de personalizar y mejorar el apoyo a la investigación científica con IA.

Diccionario de metodología de investigación científica

Carlos David Laura Quispe, Diccionario de metodología de investigación científica: aportaciones para la producción de conocimiento científico (Publicia, 2016),

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Presenta un desglose de cada etapa de una investigación científica, así como todas las conceptualizaciones y definiciones de cada término utilizado en ella. En su elaboración ha tomado como base: bibliografía clásica, bases de datos, materiales de programas de post grado, entre otros, los que se han complementado con consultas a investigadores.

La presión para publicar está contribuyendo a un aumento en la retractación de artículos científicos

Tran, Nham. «The ‘Publish or Perish’ Mentality Is Fuelling Research Paper Retractions – and Undermining Science.» The Conversation, September 24, 2024. https://theconversation.com/the-publish-or-perish-mentality-is-fuelling-research-paper-retractions-and-undermining-science-238983

Los científicos, al realizar descubrimientos importantes, suelen publicar sus hallazgos en revistas científicas para que otros puedan leerlos y beneficiarse de ese conocimiento. Esta difusión de información es fundamental para el progreso de la ciencia, ya que permite que otros investigadores construyan sobre trabajos previos y, potencialmente, realicen nuevos descubrimientos significativos. Sin embargo, los artículos publicados pueden ser retractados si se detectan problemas de precisión o integridad en los datos. En años recientes, el número de retractaciones ha aumentado considerablemente. En 2023, se retractaron más de 10.000 artículos de manera global, estableciendo un nuevo récord.

El aumento en las retractaciones está impulsado por la mentalidad de «publicar o perecer», una situación que ha prevalecido en la academia durante décadas. La publicación de artículos de investigación es un factor clave para el avance en la carrera académica y para la mejora de los rankings universitarios. Las universidades y los institutos de investigación suelen utilizar el número de publicaciones como indicador principal de productividad y reputación. Esto ha llevado a una presión constante sobre los académicos para publicar regularmente, lo que, a su vez, ha contribuido a un aumento en la presentación de datos fraudulentos. Si esta tendencia continúa, el paisaje de la investigación podría cambiar hacia estándares menos rigurosos, dificultando el progreso en áreas críticas como la medicina, la tecnología y la ciencia climática.

Retraction Watch, una de las bases de datos más grandes que monitorea las retractaciones científicas, ha revelado un incremento en la cantidad de artículos retractados. En la última década, se han retractado más de 39.000 publicaciones, y el número anual de retractaciones está creciendo alrededor de un 23% cada año. Aproximadamente la mitad de estas retractaciones se deben a problemas relacionados con la autenticidad de los datos. Un ejemplo es el caso de Richard Eckert, un bioquímico senior de la Universidad de Maryland, Baltimore, quien falsificó datos en 13 artículos publicados. De estos, cuatro han sido corregidos, uno ha sido retractado y los demás están en proceso de acción.

El plagio es la segunda razón más común para la retractación de artículos, representando el 16% de los casos. Otro motivo significativo es el uso de revisiones por pares falsas, un problema que ha aumentado diez veces en la última década. También ha habido un incremento en las publicaciones asociadas con las llamadas «fábricas de artículos» (Paper Mills), que son empresas que producen artículos falsos por una tarifa. En 2022, hasta un 2% de todas las publicaciones provinieron de estas fábricas. Los errores genuinos en el proceso científico solo representan aproximadamente el 6% de todas las retractaciones en la última década.

La presión para publicar ha llevado a un aumento en los errores y las prácticas fraudulentas. Aunque la digitalización ha facilitado la detección de datos sospechosos, también ha intensificado la cultura de «publicar o perecer» en las universidades. La mayoría del personal académico debe cumplir con cuotas específicas de publicaciones para evaluaciones de desempeño, y las instituciones utilizan el rendimiento en publicaciones para mejorar su posición en los rankings globales, lo que atrae a más estudiantes y genera ingresos por enseñanza.

El sistema de recompensas en la academia a menudo prioriza la cantidad sobre la calidad de las publicaciones. Este enfoque puede llevar a los científicos a recortar esquinas, apresurar experimentos o incluso falsificar datos para cumplir con las métricas impuestas. Para abordar este problema, iniciativas como la Declaración de San Francisco sobre la Evaluación de la Investigación están impulsando un cambio hacia la evaluación de la investigación basada en su calidad e impacto social, en lugar de métricas centradas en revistas, como factores de impacto o recuentos de citas.

Cambiar las políticas de las revistas para priorizar el intercambio de todos los datos experimentales podría mejorar la integridad científica, permitiendo a los investigadores replicar experimentos para verificar los resultados de otros. Además, las universidades, los institutos de investigación y las agencias de financiamiento necesitan mejorar su diligencia debida y responsabilizar a aquellos involucrados en malas conductas. Incluir preguntas simples en las solicitudes de subvenciones o promociones académicas, como «¿Alguna vez ha tenido o estado involucrado en un artículo retractado?», podría mejorar la integridad de la investigación al disuadir comportamientos poco éticos. Las respuestas deshonestas podrían ser fácilmente detectadas gracias a la disponibilidad de herramientas en línea y bases de datos como Retraction Watch.

Infiltración de contenidos generados por ChatGPT en artículos científicos de revistas de prestigio

Strzelecki, Artur. «‘As of My Last Knowledge Update’: How is Content Generated by ChatGPT Infiltrating Scientific Papers Published in Premier Journals?» Learned Publishing 38, no. 1 (2025). https://doi.org/10.1002/leap.1650

El artículo examina cómo el contenido generado por ChatGPT aparece en artículos revisados por pares en revistas de prestigio sin ser declarado por los autores. Utilizando el método SPAR4SLR, se identificaron fragmentos generados por IA en publicaciones indexadas en bases de datos científicas

El uso no declarado de contenido generado por ChatGPT en artículos científicos es un problema emergente, con ejemplos de textos generados por IA que han pasado desapercibidos en revistas académicas de prestigio. Esto ha sido detectado en publicaciones como Resources Policy, Surfaces and Interfaces y Radiology Case Reports, que finalmente fueron retiradas. La falta de transparencia sobre el uso de IA en la creación de contenido científico plantea desafíos para el proceso de revisión por pares y la aceptación de manuscritos en revistas científicas.

Este artículo propone investigar cómo identificar los artículos parcialmente generados por ChatGPT, cómo se citan en otros trabajos y cómo responden los editores a este tipo de contenido. La investigación busca mejorar las políticas editoriales y la calidad de los artículos publicados, enfocándose no solo en correcciones lingüísticas, sino en la creación de contenido generado por IA.

A través de búsquedas en Google Scholar, se ha identificó contenido generado por ChatGPT mediante frases recurrentes que este modelo utiliza, como «as of my last knowledge update» y «I don’t have access to». Estas frases fueron inicialmente utilizadas para encontrar artículos que contenían texto generado por la IA. Además, se identificaron otros términos frecuentes como «regenerate response», que aparecían en artículos científicos sin justificación, señalando que el contenido había sido generado o manipulado por el modelo de IA.

Utilizando el método SPAR4SLR, comúnmente empleado en revisiones sistemáticas de literatura, el autor analizó artículos indexados en las bases de datos Web of Science y Scopus, identificando secciones que presentan indicios de haber sido creadas íntegramente por ChatGPT.

Los principales hallazgos del estudio son:

  1. Presencia no declarada de contenido generado por IA: Se detectaron artículos en revistas de renombre que contienen material producido por modelos de lenguaje como ChatGPT, sin que los autores hayan reconocido su uso.
  2. Citas académicas: Varios de estos artículos ya han sido citados en otras investigaciones publicadas en revistas indexadas, lo que amplifica la difusión de contenido generado por IA en la literatura científica.
  3. Disciplinas afectadas: Aunque la mayoría de los artículos identificados pertenecen a las áreas de medicina e informática, también se encontraron en campos como ciencias ambientales, ingeniería, sociología, educación, economía y gestión.

La búsqueda identificó 1.362 artículos científicos en los que se confirma inequívocamente que porciones del texto fueron generadas por ChatGPT. La cantidad de artículos fue tal que podría realizarse un análisis manual, artículo por artículo. La mayoría de los resultados obtenidos por Google Scholar se vinculan con publicaciones de revistas no indexadas en bases de datos científicas de calidad como Web of Science y Scopus, o en plataformas que publican preprints, como arXiv, researchsquare, SSRN y otras. Sin embargo, una porción menor de los resultados pertenece a editores reconocidos como grandes publicadores científicos con gran influencia en los lectores. Muchos de los artículos identificados fueron publicados en revistas que están indexadas en las bases de datos Web of Science y Scopus y tienen indicadores de calidad como el Factor de Impacto y CiteScore derivados de la cantidad de citas.

El estudio subraya la necesidad de una discusión ética y metodológica sobre el uso de modelos de lenguaje como ChatGPT en la producción de trabajos académicos. La falta de transparencia en la utilización de estas herramientas puede comprometer la integridad científica y plantea interrogantes sobre la autoría y la originalidad en la investigación.

Este análisis invita a la comunidad académica a reflexionar sobre las implicaciones del uso de inteligencia artificial en la redacción científica y a establecer directrices claras que aseguren la transparencia y la calidad en las publicaciones.

El impacto de la inteligencia artificial generativa en la investigación

Ding, Liangping, Cornelia Lawson, y Philip Shapira. «Rise of Generative Artificial Intelligence in Science.» arXiv, 5 de enero de 2025. https://doi.org/10.48550/arXiv.2412.20960

La IA generativa está redefiniendo el panorama de la investigación científica, mostrando patrones únicos en términos de colaboración y especialización en comparación con otras tecnologías de IA. Esto subraya la importancia creciente de la IA generativa como una herramienta clave en diversas disciplinas científicas.

Se explora el impacto de la inteligencia artificial generativa (IA generativa o GenAI) en la investigación científica. Este estudio empírico, utilizando datos de OpenAlex, analiza el crecimiento, la difusión en diversos campos de estudio y la distribución geográfica de las publicaciones sobre GenAI entre 2017 y 2023.

Hallazgos:

  • Crecimiento Rápido: La IA generativa ha experimentado un crecimiento acelerado, expandiéndose desde la informática hacia otros dominios científicos. Este auge se refleja en el aumento de publicaciones científicas que emplean GenAI.
  • Difusión y Campos de Estudio: La investigación en GenAI no se limita solo al campo de la computación, sino que se ha extendido a múltiples disciplinas científicas, mostrando un patrón de difusión amplia.
  • Distribución Geográfica: Los investigadores estadounidenses han contribuido con cerca del 40% de las publicaciones globales sobre GenAI, seguidos por China. Otros países con economías avanzadas pequeñas y medianas también muestran un alto nivel de uso de GenAI en sus investigaciones.
  • Tamaño de los Equipos y Colaboraciones Internacionales: A diferencia de otras tecnologías de IA, los grupos de investigación en GenAI tienden a ser ligeramente más pequeños. Sin embargo, las colaboraciones internacionales en el ámbito de GenAI mantienen niveles comparables a otras áreas de IA, a pesar de las tensiones geopolíticas recientes.