Archivo de la categoría: Investigación

Cambridge University Press publica los principios de política de ética en la investigación de la IA, que prohíbe tratarla como «autora» de artículos y libros académicos.

Cambridge principles for generative AI in research publishing, Cambridge University Press, 2023

Las normas se recogen en la primera política ética de la IA de Cambridge University Press y se aplican a artículos de investigación, libros y otros trabajos académicos.

Incluyen la prohibición de que la IA sea tratada como «autora» de los artículos académicos y libros que publicamos. Esta medida aporta claridad a los académicos en medio de la preocupación por el uso erróneo o engañoso de potentes modelos lingüísticos de gran tamaño como ChatGPT en la investigación, junto con el entusiasmo por su potencial.

Mandy Hill, Directora General de Publicaciones Académicas de Cambridge, ha declarado: «La IA generativa puede abrir nuevas vías de investigación y experimentación. Los investigadores nos han pedido que les orientemos sobre su uso».

Creemos que los autores académicos, los revisores y los editores deben tener libertad para utilizar las tecnologías emergentes como consideren oportuno dentro de unas directrices adecuadas, al igual que hacen con otras herramientas de investigación».

«Al igual que nuestra comunidad académica, abordamos esta nueva tecnología con un espíritu de compromiso crítico. Al dar prioridad a la transparencia, la responsabilidad, la precisión y la originalidad, vemos tanto continuidad como cambio en el uso de la IA para la investigación.

Los principios de Cambridge para la IA generativa en la publicación de investigaciones incluyen que:

  • La IA debe declararse y explicarse claramente en publicaciones como los trabajos de investigación, al igual que hacen los académicos con otros programas informáticos, herramientas y metodologías.
  • La IA no cumple los requisitos de Cambridge sobre autoría, dada la necesidad de rendir cuentas. Las herramientas de IA y LLM no pueden figurar como autor en ningún trabajo académico publicado por Cambridge.
  • Cualquier uso de la IA no debe infringir la política de plagio de Cambridge. Los trabajos académicos deben ser propios del autor y no presentar ideas, datos, palabras u otro material de otros sin una citación adecuada y una referenciación transparente.
  • Los autores son responsables de la exactitud, integridad y originalidad de sus trabajos de investigación, incluido cualquier uso de la IA.

Escritura de artículos científicos: estructura, redacción, fases y publicación

Codina, Lluís, y Carlos Lopezosa. «Escritura de artículos científicos: estructura, redacción, fases y publicación». Report, 1 de diciembre de 2022.

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Este trabajo presenta los elementos más importantes que afectan a la redacción de artículos científicos, pero también los que determinan el éxito para su aceptación y publicación en revistas de impacto. También se ocupa de aspectos como la manera de responder a evaluaciones de tipo peer review y como difundir el artículo una vez publicado. El público previsto son los investigadores en formación y en especial los doctorandos que hayan optado por llevar a cabo una tesis por compendio de publicaciones. No obstante, cualquier investigador, junior o senior, seguramente encontrará varios elementos de interés en este trabajo. También es oportuno añadir que el principal background académico es el de las ciencias sociales en general y de los estudios de comunicación.

Visualización de Datos y Medios de Comunicación: Scoping Review

Lopezosa, Carlos, Mario Pérez-Montoro, y Javier Guallar. «Visualización de Datos y Medios de Comunicación: Scoping Review». Report, 20 de enero de 2023.

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La visualización de datos en periodismo tiene una aplicación intensiva como herramienta para narrar historias, sin embargo, las investigaciones y aportaciones teóricas sobre este campo no acompañan ni en volumen ni en importancia. Ante estas circunstancias nace este informe, que analiza la producción científica sobre medios de comunicación, visualización de datos y, más concretamente sobre la visualización de la información, infografías, narrativas visuales y visual Storytelling. Con ello, se pretende en primer lugar, conocer el estado del arte sobre esta disciplina, en segundo lugar, identificar nuevas tendencias, desafíos, tecnologías y protocolos y, en tercer lugar, determinar sus posibilidades y limitaciones en el campo de la comunicación y el periodismo. Los resultados señalan que los principales estudios desarrollados en los últimos años sobre esta disciplina se han centrado principalmente en la infografía, el periodismo de datos, el periodismo estructurado, la alfabetización mediática sobre la interpretación del lector sobre los datos visuales, las propuestas de visualización en cibermedios y la analítica visual. Respecto a las tecnologías y herramientas de visualización de datos se han realizado estudios muy interesantes sobre Big data y medios de comunicación, y más específicamente sobre software y sobre creación de herramientas de análisis visual. Adicionalmente, se han estudiado las prácticas de visualización de datos en las redacciones periodísticas, en este sentido, destacan los estudios sobre rutinas productivas, propuestas de visualización de datos en cibermedios, diseño de visualizaciones y sobre técnicas de interacción.

Investigación e innovación en la Enseñanza Superior

Roig-Vila, Rosabel (ed ). Investigación e innovación en la Enseñanza Superior. Nuevos contextos, nuevas ideas. Octaedro, 2019.

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La obra que tiene en sus manos recoge excelentes aportaciones sobre innovación educativa, especialmente aquella que se da en el ámbito universitario. Con el título Investigación e innovación en la Enseñanza Superior. Nuevos contextos, nuevas ideas, se compilan los más actuales artículos de investigación en torno al proceso de enseñanza-aprendizaje. La obra se estructura en seis bloques, cada uno de ellos compuesto por un número variable de capítulos, que aglutinan las experiencias de investigación teórica y aplicación práctica sobre experiencias concretas de innovación docente. 

Los bloques, que recogen aportaciones sobre los aspectos más actuales y necesarios de la educación universitaria son: Resultados de investigación sobre la docencia en la Educación Superior (los 42 primeros capítulos), Acciones educativas innovadoras en la Educación Superior (29 capítulos, del 43 al 71), Acciones de mejora derivadas de la evaluación y de los indicadores de la calidad docente en la Educación Superior (6 capítulos, del 72 al 77), Innovación docente en torno a los procesos de enseñanza-aprendizaje inclusivos (7 capítulos, del 78 al 84), Acciones de apoyo, orientación y refuerzo al alumnado para la mejora de la formación y de los resultados en la Educación Superior (13 capítulos, del 85 al 97) y Nuevas metodologías basadas en el uso de las tecnologías (TIC o TAC) en la Educación Superior (24 capítulos, del 98 al 121). 

Ética e integridad de la investigación en el contexto del compromiso público

Europe, Science. «2022 High Level Workshop Report: Research Ethics and Integrity in the Context of Public Engagement». Science Europe, 2022

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El taller High Level Workshop on the European Research Area 2022 se centró en la ética y la integridad cuando la ciencia se relaciona con el público, por ejemplo al asesorar a los responsables de la toma de decisiones, comunicarse con los ciudadanos o hacer que el público participe en el proceso de investigación.

En la situación actual, en la que nos enfrentamos a muchos retos diferentes, los responsables de la toma de decisiones y el público esperan que los investigadores hablen con una voz clara y ofrezcan orientación y soluciones. Al mismo tiempo, a veces se cuestiona la pertinencia, fiabilidad y responsabilidad de los conocimientos de los expertos.

El compromiso con el público se convierte en una prioridad cada vez más importante. Puede ajustar mejor las expectativas y necesidades de la sociedad a lo que la ciencia puede hacer, y permite a la ciencia responder mejor a las preocupaciones de la sociedad. El taller examinó cómo puede llevarse a cabo este compromiso con las normas éticas y de integridad más estrictas.

Futuros cambios en Journal Citation Reports para 2024

Editor-in-Chief, Nandita Quaderi, Vice President Editorial, y Web of Science Clarivate. «Mapping the Path to Future Changes in the Journal Citation Reports». Clarivate (blog), 7 de marzo de 2023. https://clarivate.com/blog/mapping-the-path-to-future-changes-in-the-journal-citation-reports/.

En julio de 2022, se cumplieron los planes para ampliar el Journal Impact Factor (JIF)™ a todas las revistas de la Web of Science Core Collection™ a partir de junio de 2023. Esto significa que este año, las revistas del Arts and Humanities Citation Index (AHCI)™ y del multidisciplinar Emerging Sources Citation Index (ESCI)™ en el Journal Citation Reports (JCR)™ recibirán un JIF por primera vez.

Recordamos que esta novedad obedece a dos motivos: Dar a todas las revistas de calidad un JIF proporcionará total transparencia a todos y cada uno de los artículos y citas que han contribuido al impacto académico de una revista, ayudando a demostrar su valor para la comunidad investigadora. También contribuirá a nivelar el terreno de juego para todas las revistas de calidad, incluidas las de acceso abierto, las de reciente creación o las especializadas, o las de ámbito regional y las del Sur Global.

Como resultado de este desarrollo, otras 9.000 revistas del JCR recibirán un JIF y se beneficiarán por primera vez de una página de perfil de revista mejorada. Además, se muestra el JIF con un decimal, en lugar de los tres decimales actuales, para animar a los usuarios a tener en cuenta otros indicadores y datos descriptivos del JCR a la hora de comparar revistas.

Clasificaciones por categorías en la versión 2023 del JCR

Este año se sugiere proporcionar clasificaciones por categorías y asignando cuartiles JIF solo para las revistas indexadas en el Science Citation Index Expanded (SCIE)™ y el Social Sciences Citation Index (SSCI)™.

También proporcionar clasificaciones separadas para las nueve categorías temáticas que están indexadas en múltiples ediciones. Por ejemplo, la Psiquiatría está incluida tanto en el SCIE como en el SSCI; este año, las revistas de Psiquiatría del SCIE seguirán clasificándose por separado de las revistas de Psiquiatría del SSCI.

El hecho de que el JIF se muestre con un decimal hará que las clasificaciones estén más igualadas. Esto afectará a la distribución de los cuartiles del JIF, ya que los cuartiles se calculan en función del número de posiciones en el ranking de una categoría determinada, y no simplemente del número de revistas de una categoría dividida equitativamente en cuatro (Figura 1).

Fig. 1

La distribución por cuartiles ha dado lugar normalmente a que aproximadamente el 25% de las revistas estén contenidas en cada cuartil, ya que los empates han sido poco frecuentes. Sin embargo, al aumentar el número de empates, la distribución cambia. Las revistas empatadas en el mismo rango no pueden dividirse entre dos cuartiles y con el aumento del número de empates veremos que algunos cuartiles contendrán un número mayor o menor de revistas que en años anteriores.

La fórmula para calcular los cuartiles puede encontrarse aquí

¿Cómo serán las clasificaciones por categorías en 2024?

En la versión del JCR del próximo año, se añadirán las revistas AHCI y ESCI a las clasificaciones por categorías del JCR y se asignarán a cuartiles JIF. Ya no habrá rankings de categorías específicos para cada edición y, en su lugar, se creará un único ranking para cada una de nuestras 254 categorías que incluirá revistas de las cuatro ediciones (SCIE, SSCI, AHCI y ESCI). Una vez más, tomando Psiquiatría como ejemplo, se mostrará un único ranking de Psiquiatría que incluye revistas indexadas en SCIE, SSCI y ESCI.

En el caso de AHCI, se introducirá por primera vez clasificaciones para las 25 categorías únicas específicas de artes y humanidades. No habrá categorías específicas de ESCI; todas las revistas indexadas en ESCI entran dentro de las 254 categorías temáticas existentes en SCIE, SSCI y AHCI.

La inclusión de 9.000 revistas adicionales de AHCI y ESCI en las clasificaciones por categorías del JIF también afectará a las clasificaciones generales y a la distribución por cuartiles el próximo año.

¿Por qué se está adoptando un enfoque gradual?

Se está ampliando el JIF a AHCI y ESCI y pasando a una visualización de un punto decimal del JIF este año y, a continuación, se incluirán las revistas AHCI y ESCI en las clasificaciones por categorías el próximo año, con el fin de proporcionar transparencia sobre cómo cada uno de estos cambios afecta por separado a las clasificaciones y cuartiles del JIF.

Esta es la primera de una serie de actualizaciones y análisis sobre cómo la ampliación del JIF a más revistas de calidad se traducirá en cambios en las clasificaciones y cuartiles en JCR y explicará cómo los usuarios pueden utilizar los filtros de JCR para ver clasificaciones que sólo incluyan revistas de ediciones de interés. Marque esta página y permanezca atento a nuevas actualizaciones.

Documento de opinión sobre la alfabetización en datos EOSC FAIR / Recomendaciones para una EOSC FAIR – Libro Blanco

Recommendations for a FAIR EOSC – White Paper FAIRsFAIR Synchronisation Force 2021

https://zenodo.org/record/5793105#.ZArb9XbMKUk

European Commission, Directorate-General for Research and Innovation, Opinion paper on EOSC FAIR data literacy, Publications Office of the European Union, 2022, https://data.europa.eu/doi/10.2777/716842

La alfabetización en materia de datos, basada en un conjunto de aptitudes y competencias específicas, es un factor clave para hacer realidad el cambio cultural necesario para la implantación de la ciencia abierta y la EOSC. Para garantizar que se salvaguardan los principios de la investigación -máxima calidad, integridad, transparencia, verificabilidad y confianza- y que los objetos de investigación se comparten respetando las normas legales y éticas más estrictas, es necesario alinear y coordinar adecuadamente las políticas y prácticas en el ámbito del desarrollo de la alfabetización de datos. Crear un volumen crítico de datos y servicios de datos FAIR, compartirlos y garantizar un (re)uso competente de los datos requiere una serie de conocimientos, habilidades y competencias específicos. Éstas pueden enseñarse en contextos formales, informales y no formales, y fomentarse mediante incentivos adecuados. Las prácticas de ciencia abierta requieren formación y desarrollo continuo a nivel del investigador y de la organización, y deben ser debidamente reconocidas en los procesos de evaluación. Para lograr avances, es esencial desarrollar un paradigma de educación y formación holístico, coherente y visible, que se base en los principios de subsidiariedad y complementariedad de los tres niveles (europeo, nacional e institucional).

Repensar el impacto de los datos abiertos: un primer paso hacia una evaluación europea del impacto de los datos abiertos

                                             

Publications Office of the European Union, Ooijen, C., Osimo, D., Regeczi, D., et al., Rethinking the impact of open data : a first step towards a European impact assessment for open data, Publications Office of the European Union, 2023, https://data.europa.eu/doi/10.2830/911822

Este informe es el primero de una serie de cuatro cuyo objetivo es establecer una metodología estándar para la evaluación del impacto de los datos abiertos que pueda utilizarse en toda Europa. Este ejercicio es clave porque no existe una definición coherente del impacto de los datos abiertos.

La falta de una base conceptual sólida ha hecho más difícil para los portales de datos demostrar su valor a través de pruebas empíricas. También pone en entredicho la capacidad de la UE para comprender y comparar los resultados de los distintos Estados miembros. La mayoría de los artículos académicos que buscan explorar el impacto de los datos hacen referencia a los marcos de datos abiertos existentes, siendo los de madurez de datos abiertos (ODM) y barómetro de datos abiertos (ODB) los más frecuentemente representados.

Estos dos marcos distinguen entre distintos tipos de impacto, y ambos mencionan en particular el impacto social, político y económico. El ODM también incluye en su marco el impacto medioambiental. A veces, estos marcos divergen de las propias recomendaciones de la Comisión Europea sobre la mejor manera de medir el impacto, como se explica en secciones específicas de las directrices para legislar mejor y la caja de herramientas para legislar mejor. Ayudan a responder a una pregunta fundamental para los responsables políticos: ¿son mayores los beneficios que se obtienen que los costes de recopilar y distribuir datos (abiertos)? En futuros informes de esta serie se estudiará cómo adaptar mejor los marcos existentes, como el MDD, a estas directrices de importancia crítica.

Del Estudio Economic Impact of Open Data: Opportunities for value creation in Europe (2020)

Por último, el informe también examina ejemplos y reflexiones sobre la reutilización de datos abiertos en las organizaciones. A continuación se resumen las principales conclusiones

  • La especificación e implementación de conjuntos de datos de alto valor como parte de la nueva Directiva de Datos Abiertos es una oportunidad prometedora para abordar las demandas de calidad y cantidad de los datos abiertos.
  • Abordar las demandas de calidad y cantidad es importante, pero no suficiente para alcanzar todo el potencial de los datos abiertos.
  • Los reutilizadores de datos abiertos tienen que ser conscientes y capaces de comprender y aprovechar su potencial.
  • La creación de valor de los datos abiertos forma parte del reto más amplio de la transformación de competencias y procesos: un proceso largo cuyo cambio e impacto no siempre son fáciles de observar y medir.
  • Las iniciativas sectoriales y la colaboración entre los sectores público y privado fomentan la creación de valor.
  • La combinación de datos abiertos con datos personales, compartidos o procedentes de crowdsourcing es vital para hacer realidad un mayor crecimiento del mercado de datos abiertos.
  • Para los distintos retos, debemos explorar y mejorar múltiples enfoques de reutilización de datos que sean éticos, sostenibles y adecuados a su finalidad.

Comprender el impacto económico, gubernamental, social y medioambiental de los datos abiertos.

Publications Office of the European Union, Carsaniga, G., Dogger, J., Regeczi, D., The use case observatory : a 3-year monitoring of 30 reuse cases to understand the economic, governmental, social and environmental impact of open data. Volume I, Publications Office of the European Union, 2023, https://data.europa.eu/doi/10.2830/57907

El observatorio de casos de uso es un proyecto de investigación que realiza un seguimiento de 30 casos de reutilización a lo largo de 3 años -de 2022 a 2025- para evaluar cómo se crea impacto con los datos abiertos, compartir los retos y logros de los casos de reutilización de datos abiertos y contribuir al debate sobre la metodología de evaluación del impacto de los datos abiertos. Este informe es el primero de tres volúmenes.

El segundo y el tercer informe se publicarán en 2024 y 2025. Para cada uno de los casos de reutilización incluidos en este informe, se realizaron entrevistas con sus promotores y se agruparon en cuatro dimensiones de impacto principales: económica, gubernamental, social y medioambiental. Las entrevistas sobre casos de reutilización con impacto económico muestran cómo se utilizan los datos abiertos para ayudar a las empresas a identificar licitaciones públicas prometedoras y a solicitar puestos de trabajo y otras oportunidades profesionales. Los casos de reutilización con impacto gubernamental demuestran que los datos abiertos pueden aumentar la transparencia de los procesos políticos y fortalecer la democracia.

Como parte del ámbito del impacto social, los casos de reutilización de este informe utilizan los datos abiertos para mejorar la salud pública e incentivar una sociedad más inclusiva.

Por último, varios casos de reutilización crean un impacto medioambiental mediante el control de la calidad del aire y el apoyo a la conservación de los bosques. Estimar el impacto de los casos de reutilización es un reto complejo. La medición de los beneficios precisos para la economía, el gobierno, la sociedad o el medio ambiente requiere una cantidad sustancial de investigación. La mayoría de los casos de reutilización miden su impacto con estadísticas web. Sin embargo, el número de visitantes únicos o el número de visualizaciones de una página web sólo sirven como estimación aproximada del impacto que se crea a través de los datos abiertos. Además, la imposibilidad de compartir información precisa sobre los ingresos o el número de clientes de las pequeñas y medianas empresas puede dificultar la estimación del impacto de los casos de reutilización de datos abiertos, ya que los competidores podrían utilizar esa información en su beneficio.

Políticas de acceso abierto en América Latina, el Caribe y la Unión Europea : avances hacia un diálogo político

European Commission, Directorate-General for Research and Innovation, Open access policies in Latin America, the Caribbean and the European Union : progress towards a political dialogue, Publications Office of the European Union, 2023, https://data.europa.eu/doi/10.2777/90667

América Latina y el Caribe y la Unión Europea son regiones estratégicas la una para la otra y socios naturales para colaborar en el desarrollo de prioridades políticas de investigación e innovación como la ciencia abierta. Este trabajo describe las políticas de acceso abierto a la producción científica que se han desarrollado en ALC y en la UE, analiza los retos comunes y las vías de convergencia para que ambas regiones establezcan un diálogo político, y propone recomendaciones concretas para una acción política conjunta en la que basar la colaboración intra-ALC y UE-ALC. Éstas se estructuran en 4 objetivos prioritarios desglosados en 7 acciones y 19 medidas concretas