Esta de moda vestirse como una bibliotecaria

Byrdie. «Everyone Is Dressing Like a Hot-Girl Librarian This Fall, and We Kind of Love It». The Byrdie. Accedido 23 de noviembre de 2023. https://www.byrdie.com/librarian-fashion-trend-8358248.

A vueltas con los estereotipos este post nos cuenta que esta de moda vestirse de bibliotecaria En general, el artículo enfatiza la importancia de no tomarse demasiado en serio el estilo de bibliotecaria, siempre buscando sorprender con un elemento inesperado o algo desordenado en el atuendo.

La biblioteca está abierta y esta temporada encontrarás a muchos amantes de la moda vistiendo su mejor atuendo inspirado en las bibliotecarias, como conjuntos de cárdigans, medias y gafas de lectura. Las chicas de fiesta están dejando de lado sus vestidos ajustados y tacones altos para instalarse en una cómoda silla de cuero y sumergirse en los clásicos, vistiendo acorde a la ocasión.

El artículo explora la tendencia de la moda «chic de biblioteca», destacando que Miu Miu ha sido fundamental en popularizar este estilo en su pasarela otoño/invierno 2023. Se describen looks nerdy-chic, con conjuntos grises, faldas de lunares, bolsos refinados, faldas y abrigos elegantes en tweed y lana, gafas de carey y cabello alborotado. La tendencia equilibra la línea entre lo coqueto y lo sexy, y celebridades como Bella Hadid, Devon Lee Carlson y Amelia Gray han adoptado el estilo de bibliotecaria con su propio giro.

Para lograr este look, se sugieren algunas piezas clave, como un cárdigan ajustado, preferiblemente de algodón, lana o cachemira. Se mencionan opciones accesibles y de moda. También se sugieren faldas lápiz en lugar de maxi, preferiblemente con patrones, y se destacan las opciones de accesorios, como bolsos estilo vintage y gafas pequeñas. Se recomienda rematar el conjunto con tacones de gatito, aunque también se pueden usar mocasines o Mary Janes para un enfoque más casual.

DALL-E: la herramienta de Open AI para generar imágenes por IA

DALL-E

https://openai.com/dall-e-2

DALL-E es un modelo generativo desarrollado por OpenAI que se basa en la arquitectura GPT (Generative Pre-trained Transformer). La particularidad de DALL-E es su capacidad para generar imágenes a partir de descripciones textuales. Fue presentado por OpenAI en enero de 2021.

A diferencia de otros modelos generativos que trabajan con texto, como GPT-3, DALL-E está diseñado específicamente para generar imágenes realistas a partir de descripciones textuales. Puede crear imágenes completamente nuevas y originales que se ajustan a las descripciones dadas como entrada. Por ejemplo, si se le proporciona un texto que dice «un elefante rosa con alas», DALL-E intentará generar una imagen que coincida con esa descripción. La herramienta es de pago, y se necesitan comprar créditos

DALL-E se entrena en grandes conjuntos de datos que contienen imágenes y sus descripciones correspondientes. Luego, se puede utilizar para generar imágenes nuevas a partir de descripciones textuales que no formaron parte de los datos de entrenamiento.


La función de edición de DALL·E ya permite realizar cambios dentro de una imagen generada o cargada, una capacidad conocida como «Inpainting». Ahora, con «Outpainting», los usuarios pueden ampliar la imagen original, creando imágenes a gran escala en cualquier relación de aspecto. «Outpainting» tiene en cuenta los elementos visuales existentes en la imagen, incluyendo sombras, reflejos y texturas, para mantener el contexto de la imagen original.

Este enfoque tiene aplicaciones en la generación de contenido visual, diseño gráfico, y en general, en cualquier situación en la que se desee convertir descripciones textuales en imágenes de manera automatizada y creativa.

Museo de Reliquias de Internet: muestra y explica cual fue el primer emoticono, primera lista de distribución, primer Mp3 en red, primer virus o el primer pedido a Amazon

Primer emoticono

Internet Artifacts

https://neal.fun/internet-artifacts/

Un museo de artefactos de Internet, que incluye el primer correo electrónico, Line Rider, un antiguo sitio web de Netflix, Space Jam y el primer archivo mp3. Algunos de ellos son interactivos; intenta iniciar sesión en AOL.


Mapa de ARPANET

Un mapa de ARPANET, el precursor de Internet, que muestra los 111 terminales de computadora conectados a la red en 1977.

ARPANET fue creado por el Departamento de Defensa para permitir que los investigadores compartieran información y recursos. La red estaba inicialmente limitada a universidades e instituciones de investigación.

En 1983, ARPANET tenía más de 4,000 computadoras conectadas y un número creciente de usuarios de correo electrónico. El informe de finalización de ARPANET concluyó que «el impacto completo de los cambios técnicos iniciados por este proyecto puede no entenderse durante muchos años».


Primer emoticono

El primer uso registrado de un emoticono en Internet se produjo en 1982, cuando el científico de la computación Scott Fahlman propuso el uso de 🙂 y 😦 para distinguir entre bromas y publicaciones serias en línea.

La propuesta surgió como respuesta a una publicación en el tablón de anuncios de la Universidad Carnegie Mellon, donde un estudiante bromeó diciendo que había ocurrido un derrame de mercurio en el ascensor del departamento de física. Otros estudiantes no captaron el contexto de la broma y pensaron que realmente había ocurrido un derrame.

Los emoticonos fueron adoptados lentamente en toda la Universidad Carnegie Mellon y, posteriormente, en el Internet más amplio.


Grupos de noticias Usenet

Desarrollado por Tom Truscott y Jim Ellis, Usenet fue apodado el «ARPANET de los pobres» porque era más accesible para la persona promedio. La red permitía a los usuarios publicar mensajes y artículos en diferentes grupos de noticias específicos por tema.

Usenet no tenía una autoridad central; en cambio, los servidores de noticias intercambiaban artículos entre sí a intervalos establecidos. La plataforma evolucionó rápidamente más allá de su enfoque inicial en temas técnicos, expandiéndose para albergar grupos de noticias que iban desde música hasta filosofía.

Para 1985, se publicaban alrededor de 375 artículos al día en Usenet en más de 100 grupos de noticias activos. La red ayudó a dar forma a la cultura temprana de Internet, popularizando términos como FAQ, guerras de mensajes y correo no deseado (spam).


Primer MP3

El primer MP3 de la historia fue la versión a capella de «Tom’s Diner» de Suzanne Vega. Karlheinz Brandenburg, quien trabajó en el formato MP3, utilizó la canción como referencia para ver cómo el algoritmo de compresión manejaría la voz humana.

La música instrumental había sido más fácil de comprimir, pero la voz de Vega sonaba distorsionada e irreal en las primeras versiones del formato. Brandenburg terminaría haciendo cientos de ajustes al algoritmo de compresión MP3 para que la voz de Vega fuera más clara. Incluso llegaría a conocer a Suzanne Vega y escuchar la canción interpretada en vivo más tarde.

Primer virus

El 2 de noviembre de 1988, se lanzó un gusano informático a Internet. Creado por Robert Tappan Morris, un estudiante de posgrado de 23 años de la Universidad Cornell, se diseñó como un experimento para medir el tamaño de Internet, pero un error de programación causó que se propagara de manera descontrolada. En un plazo de 24 horas, cerca del 10% de los 88,000 equipos en Internet quedaron deshabilitados.

Después de enterarse de que su experimento había salido mal, Morris pidió a un amigo que transmitiera de manera anónima una disculpa e instrucciones para eliminar el gusano a los usuarios de Internet, pero irónicamente, aquellos más afectados no recibieron su mensaje debido al daño que el gusano causó en la red. Morris se convirtió en la primera persona condenada bajo la Ley de Fraude y Abuso de Computadoras.

Primera Foto en la Web

Una de las primeras fotos cargadas en la World Wide Web fue la de Les Horribles Cernettes, una banda compuesta exclusivamente por mujeres fundada por empleadas de CERN. La banda, cuyo nombre rinde homenaje al acelerador de partículas más grande del mundo, cantaba canciones pop paródicas con letras como «Nunca pasas tus noches conmigo… solo amas tu colisionador».

La banda estaba basada en el mismo laboratorio donde se inventó la Web, y Tim Berners-Lee era tan fanático que subió esta foto al primer sitio web. La banda más tarde afirmó que la imagen «fue una de esas que cambió la web, de ser una plataforma para la documentación en física a un medio para nuestras vidas»

Primera Cámara Web

La primera cámara web se instaló en la Sala Trojan del Laboratorio de Computación de la Universidad de Cambridge, con su lente enfocada en una cafetera. Los investigadores crearon la transmisión para poder verificar el estado de la cafetera sin tener que salir de sus escritorios.

Inicialmente, se debía descargar un programa llamado XCoffee para ver la transmisión, pero en 1993, la transmisión en blanco y negro, que solo tenía una velocidad de fotogramas de 3 fotogramas por minuto, estuvo disponible en la web. Millones de personas terminaron viendo la cafetera en línea a lo largo de la década de 1990.

Primer Pedido a Amazon

El 3 de abril de 1995, John Wainwright realizó el primer pedido en Amazon.com: el libro «Fluid Concepts and Creative Analogies» de Douglas Hofstadter. Un amigo suyo, el primer empleado de Amazon, lo invitó al lanzamiento beta de Amazon.com. Wainwright pensó que los artículos serían gratuitos y se sorprendió cuando «tomaron mi tarjeta de crédito ¡y la cargaron!»

Más tarde, Amazon nombraría un edificio en su campus corporativo en honor a Wainwright para conmemorar la venta; él todavía conserva el comprobante de embalaje.

Claude: asistente de inteligencia artificial de próxima generación que mejora algunas de las características ofrecidas por ChatGPT

Claude es un asistente de inteligencia artificial de próxima generación basado en la investigación de Anthropic para entrenar sistemas de inteligencia artificial útiles, honestos e inofensivos. Accesible a través de una interfaz de chat y API en nuestra consola para desarrolladores, Claude es capaz de realizar una amplia variedad de tareas de conversación y procesamiento de texto manteniendo un alto grado de confiabilidad y previsibilidad.

Claude puede ayudar en casos de uso que incluyen resúmenes, búsqueda, escritura creativa y colaborativa, preguntas y respuestas, programación y más. Los primeros clientes informan que Claude es mucho menos propenso a producir resultados dañinos, más fácil de conversar y más manejable, lo que significa que puedes obtener el resultado deseado con menos esfuerzo. Claude también puede recibir instrucciones sobre personalidad, tono y comportamiento.

Existen 2 versiones: Claude y Claude Instant. Claude es un modelo de alto rendimiento de última generación, mientras que Claude Instant es una opción más ligera, menos costosa y mucho más rápida.

La nueva versión Claude 2.1, presenta una ventana de contexto mejorada que supera ampliamente cualquier capacidad de ChatGPT. Además Claude 2.1, mejora su modelo LLM (modelo de lenguaje grande), entrando en competencia con ChatGPT y presenta una ventana de contexto mejorada que ha aumentado a 200.000 tokens, superando los 128.000 tokens de GPT-4 de OpenAI. Esto significa que el modelo puede procesar y tener en cuenta hasta 200.000 unidades de texto en una sola sesión. La cantidad de tokens que un modelo puede manejar es importante porque determina la capacidad del modelo para comprender y procesar información en una sola iteración. Un mayor número de tokens permite a los modelos lidiar con textos más extensos y complejos, como documentos largos, código fuente extenso o textos literarios extensos

Los resultados muestran que Claude 2.1 proporciona menos respuestas incorrectas, tiene menos probabilidades de alucinar y es mejor estimando cuándo no puede estar seguro; el modelo es «significativamente más propenso a abstenerse en lugar de proporcionar información incorrecta» recurriendo a herramientas externas (como calculadoras) o búsquedas en la web para obtener soluciones mejores.

Si estás acostumbrado a usar modelos de lenguaje grandes como ChatGPT, Bard y Claude, sabrás que Claude a menudo supera a los demás al manejar grandes cantidades de datos.

Un año de la salida al mercado de ChatGPT

Guo, Charlie. «How to Talk to Your Family about AI This Thanksgiving», 6 de septiembre de 2023. https://www.ignorance.ai/p/how-to-talk-to-your-family-about-ai.

El próximo jueves día 30 de noviembre de 2023 se celebra el primer aniversario del lanzamiento de ChatGPT, la tecnología más disruptiva de todos los tiempos, tanto que fue el producto con el crecimiento más rápido de la historia. Si has seguido todos los avances en inteligencia artificial desde entonces, eso parece haber ocurrido hace siglos. Es difícil creer cuánto ha cambiado todo en el último año.

En este año Sam Altman, CEO máximo responsable de Open AI, fue despedido por la junta directiva de OpenAI, y Greg Brockman, cofundador, y otros investigadores clave renunciaron. Hubo una reacción inmediata, y la junta comenzó a negociar para que Altman volviera como CEO. Después de que las negociaciones fracasaron, Sam y Greg «se unieron» a Microsoft, el mayor inversor de OpenAI.

Cientos de empleados de OpenAI (~95%) amenazaron con irse a unir a Microsoft si la junta no renunciaba. Después de pasar por DOS CEO interinos en cuatro días, Altman fue restituido como CEO y la mayoría de los miembros de la junta que lo despidieron renunciaron. Se ha formado una nueva junta de 3 personas con el objetivo de crear una junta más permanente de 9 personas.

Aún está por verse quiénes integrarán la nueva junta de 9 personas. Presumiblemente, Altman y Microsoft querrán tener asientos, y Altman probablemente querrá colocar aliados en la junta para reducir la posibilidad de futuros despidos. Y aún no conocemos realmente la motivación original de la junta que despidió a Altman en primer lugar; aunque, independientemente de si las motivaciones fueron justificadas, la ejecución fue manejada de manera extremadamente deficiente.

Gran parte de la discusión también ha girado en torno a la estructura organizativa única de OpenAI. Inicialmente, fue fundada como una organización sin fines de lucro con la misión de crear la inteligencia artificial general (AGI) en beneficio de la humanidad. Posteriormente, OpenAI creó una subsidiaria con fines de lucro y recibió una inversión estimada de 10 mil millones de dólares por parte de Microsoft. Tanto los empleados como los inversores tienen acuerdos de participación en beneficios en lugar de acciones en la empresa con fines de lucro, pero esta última está controlada en última instancia por la organización sin fines de lucro.

Las encuestas de este verano indican que solo el 14% de los adultos estadounidenses han probado ChatGPT. La distinción clave radica en su capacidad para entender y generar lenguaje similar al humano en una amplia gama de temas y estilos. A diferencia de los chatbots anteriores, ChatGPT puede adaptarse a diversas sutilezas conversacionales y tiene el potencial de revolucionar la forma en que interactuamos con las máquinas. Su capacidad para predecir y generar respuestas coherentes a una escala nunca vista antes es lo que lo convierte en un avance revolucionario en el procesamiento del lenguaje natural.

Cuando ChatGPT se lanzó hace un año, muchos se sorprendieron por el estado de la inteligencia artificial generativa, no solo para palabras y lenguaje, sino también para arte, música y código. Si las inteligencias artificiales pueden convertirse en expertos en escribir libros para niños o generar fotografías de stock o construir sitios web, podríamos estar en riesgo de dejar a millones de personas sin trabajo. Y eso no es hipotético; algunas industrias ya están viendo un impacto, y algunas empresas ya se han comprometido a reducir la plantilla y reemplazarla con inteligencia artificial.

Gran parte del impacto depende de la rapidez con la que las industrias adopten la inteligencia artificial. Con más tiempo, podemos amortiguar las pérdidas de empleo y ayudar a crear nuevos roles que no existían antes; «ingeniero de indicaciones» es un título que no existía hace dos años. Pero las industrias y las personas cuyos medios de vida están amenazados por la inteligencia artificial están comprensiblemente preocupadas y están haciendo lo que pueden para protegerse, incluyendo emprender acciones legales.

El principal tipo de demanda está relacionado con los derechos de autor; la acusación es que estos modelos fueron entrenados (ilegalmente) en obras con derechos de autor sin consentimiento. Este tema está avanzando en los tribunales, y la decisión tiene el potencial de alterar la trayectoria de los futuros productos de inteligencia artificial. Pero no es la única pregunta legal. En este momento, los tribunales aún tienen que decidir:

  1. Si es legal entrenar a una inteligencia artificial con datos recopilados sin consentimiento, incluso si es público.
  2. Si los creativos cuyo trabajo se utilizó para entrenar modelos tienen derecho a regalías.
  3. Si la producción que imita un estilo específico, como Pixar o el Dr. Seuss, infringe los derechos de propiedad intelectual.
  4. Si incluso podemos poseer los derechos de autor de contenido creado por una inteligencia artificial en primer lugar.

Estamos descubriendo estas cosas lentamente; por ejemplo, la Oficina de Derechos de Autor de EE. UU. ha dicho que cualquier obra generada por inteligencia artificial no es elegible para derechos de autor sin ediciones significativas realizadas por humanos. Pero eso aún no ha sido probado en los tribunales, y otras áreas legales todavía son extremadamente inciertas.

También hay una pregunta abierta sobre cómo saber si un contenido fue generado por inteligencia artificial. En el caso de la música o las imágenes, podemos potencialmente incrustar marcas de agua invisibles para saber en el futuro si algo proviene de una inteligencia artificial. Algunas empresas ya están haciendo esto: los modelos más recientes de generación de música de Google contienen huellas de audio, y OpenAI tiene un detector interno para imágenes creadas con DALL-E.

Pero eso no evitará que muchas personas sean engañadas por imágenes falsas y voces clonadas. Algunos estafadores ya están utilizando identidades generadas por inteligencia artificial para robar dinero a familiares desprevenidos. Y en cuanto a contenido escrito, no hay una manera confiable de determinar si algo fue escrito por una inteligencia artificial. Cualquier herramienta que lo haga a menudo genera muchos falsos positivos y puede ser fácilmente eludida con técnicas de indicación más avanzadas.

Ahora, decenas de agencias diferentes tienen la tarea de evaluar los posibles impactos de la inteligencia artificial. Cada departamento del gabinete ahora cuenta con un Director de Inteligencia Artificial. Y en los próximos meses y años, veremos una gran cantidad de acciones y orientaciones a nivel de agencia sobre la inteligencia artificial, aunque no necesariamente mucha legislación del Congreso.

El Reino Unido celebró una Cumbre sobre la Seguridad de la Inteligencia Artificial, que tenía como objetivo que los gobiernos y las principales empresas de inteligencia artificial se asociaran en sus esfuerzos por mejorar la seguridad de la inteligencia artificial. Si bien muchos gobiernos están tomando medidas públicas y pronunciando discursos sobre la inteligencia artificial, aún no están redactando leyes o dictando políticas. La principal excepción es la Ley de Inteligencia Artificial de la UE, que ha estado en desarrollo durante varios años. Actualmente, se está revisando para incorporar los últimos avances en inteligencia artificial generativa, pero está enfrentando algunos obstáculos. En Estados Unidos se ha promulgado la Orden Ejecutiva del Presidente Biden sobre IA, que establece nuevos estándares para la seguridad y la protección de la IA, resguarda la privacidad de los estadounidenses, promueve la equidad y los derechos civiles, defiende a los consumidores y trabajadores, impulsa la innovación y la competencia, avanza el liderazgo estadounidense en todo el mundo

Lo que si parece seguro es que la inteligencia artificial remodelará vastas partes de nuestra vida y trabajo en un futuro cercano. Un estudio ha estimado que el 80% de los trabajadores estadounidenses podrían ver afectado su trabajo por la inteligencia artificial. Eso no significa que perderán su trabajo, pero podrían descubrir que la inteligencia artificial se convierte en parte de sus herramientas. Y aunque no seas un trabajador de cuello blanco, es posible que te encuentres con más contenido generado por inteligencia artificial en las redes sociales o la publicidad.

Presentación de la novela «La sentencia» de Benito González García. Planeta Biblioteca 2023/11/22

Presentación de la novela «La sentencia» de Benito González García.

Planeta Biblioteca 2023/11/22

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Entrevistamos a Benito González ganador del Permio Hispania de Novela Histórica con su tercer libro «La Sentencia» En la obra se narran sucesos transcendentes de nuestro pasado medieval que describen sucesos destacables de la Historia de España. El argumento se sitúa en el año 1600 d.C., la Inquisición penetra en los pintorescos pueblos serranos de Salamanca en busca de indicios de brujería, con el objetivo de demostrar su poder y erradicar cualquier atisbo de herejía. Estos pueblos serranos han sido durante años refugio de judíos conversos que vivían en esas aldeas al margen de la Iglesia Católica. En este momento crucial, varias mujeres son apresadas y trasladadas a la ciudad del Tormes para enfrentar juicio después de un riguroso interrogatorio. La obra relata una serie de acontecimientos cargados de humanidad, protagonizados por gente sencilla que lucha por sobrevivir en un mundo dominado por hombres de fe. La trama se desenvuelve en un escenario donde la fe y la supervivencia se entrelazan, destacando la lucha de individuos ordinarios en medio de circunstancias desafiantes. Esta novela ha sido galardonada por su meticulosa descripción de momentos fascinantes de nuestra historia.

Los mejores libros de 2023 para niños, adolescentes y adultos según la Biblioteca Pública de Nueva York

All Lists and Related Resources. New York: NYPL, 2023

La Biblioteca Pública de Nueva York publico las recomendaciones de los Mejores Libros de 2023, una lista curada de 240 títulos recomendados publicados este año para niños, adolescentes y adultos.

Durante casi un siglo, los bibliotecarios expertos de la NYPL han estado proporcionando a los neoyorquinos sus recomendaciones de fin de año, celebrando libros que inspiran el amor por la lectura. La lista de este año fue seleccionada por ocho comités individuales, que revisaron casi tres mil libros de diversas edades y géneros, incluyendo cómics, romance, misterio y poesía.

Los libros se han clasificado en cuatro categorías:

  1. Mejores Libros para Niños (100 títulos)
  2. Mejores Libros para Niños en Español (20 títulos)
  3. Mejores Libros para Adolescentes (50 títulos)
  4. Mejores Libros para Adultos (70 títulos)

Top 10 Books for Children

  • Ancestory: The Mystery and Majesty of Ancient Cave Art by Hannah Salyer
  • Cape by Kevin Johnson, illustrated by Kitt Thomas
  • Doodles from the Boogie Down by Stephanie Rodriguez
  • I’m From by Gary R. Gray, Jr., illustrated by Oge Mora
  • Parachute Kids by Betty C. Tang
  • Ruby Lost and Found by Christina Li
  • Search for a Giant Squid: Pick Your Path by Amy Seto Forrestor, illustrated by Andy Chou Musser
  • The Skull: A Tyrolean Folktale by Jon Klassen
  • The Swifts: A Dictionary of Scoundrels by Beth Lincoln, illustrated by Claire Powell
  • Window Fishing by DK Dyson, illustrated by Rudy Gutierrez

Mejores libros para pequeños/Best Books for Kids in Spanish

  • Benita y las criaturas nocturnas by Mariana Llanos, illustrated by Cocoretto
  • Con la cabeza en alto: cómo una comunidad amazónica protegió la selva by Patricia Gualinga y Laura Resau, illustrated by Vanessa Jaramillo
  • Juego de libertad: Mestre Bimba y el arte de la capoeira by Duncan Tonatiuh
  • Magia by Mirelle Ortega
  • ¿Me ayudas a dibujar un pato? by Jose Carlos Andrés, illustrated by Pupé
  • Mil mariposas blancas by Jessica Betancourt-Perez y Karen Lynn Williams, illustrated by Gina Maldonado
  • Nena, y Roberta ¿dónde está? by Marie Biskai
  • Nuestro techo es azul by Sara E. Echenique, illustrated by Ashley Vargas
  • El rebaño by Margarita del Mazo, illustrated by Guridi
  • Wepa by J de la Vega

Top 10 Books for Teens

  • America Redux: Visual Stories from Our Dynamic History by Ariel Aberg-Riger
  • Chloe and the Kaishao Boys by Mae Coyiuto
  • Dear Medusa by Olivia A. Cole
  • The Fall of Whit Rivera by Crystal Maldonado
  • Gorgeous Gruesome Faces by Linda Cheng
  • In Limbo by Deb JJ Lee
  • The Making of Yolanda La Bruja by Lorraine Avila
  • Monstrous: A Transracial Adoption Story by Sarah Myer
  • Only This Beautiful Moment by Abdi Nazemian
  • Saints of the Household by Ari Tison

Top 10 Books for Adults

  • The Adventures of Amina al-Sirafi by S.A. Chakraborty
  • Bad Kids by Zijin Chen
  • The Bee Sting by Paul Murray
  • Knockout by Sarah Maclean
  • Land of Milk and Honey by C Pam Zhang
  • Last On His Feet: Jack Johnson and the Battle of the Century by Adrian Matejka, art by Youssef Daoudi
  • The New Guy by Sarina Bowen
  • Short Film Starring My Beloved’s Red Bronco by K. Iver
  • Shubeik Lubeik by Deena Mohamed
  • When Crack Was King by Donovan X. Ramsey

Cuantificación de la ciencia ciudadana en línea: dinámica y demografía de la participación pública en la ciencia

Strasser BJ, Tancoigne E, Baudry J, Piguet S, Spiers H, Luis-Fernandez Marquez J, et al. (2023) Quantifying online citizen science: Dynamics and demographics of public participation in science. PLoS ONE 18(11): e0293289. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0293289

Científicos ciudadanos de todo el mundo recopilan datos con sus teléfonos inteligentes, realizan cálculos científicos en sus ordenadores domésticos y analizan imágenes en plataformas en línea. Estos proyectos de ciencia ciudadana en línea suelen recibir elogios por su potencial para revolucionar el alcance y la escala de la recopilación y el análisis de datos, mejorar la alfabetización científica y democratizar la ciencia. Sin embargo, a pesar de la atención que ha suscitado la ciencia ciudadana en línea, sigue sin estar claro hasta qué punto está extendida la participación pública, cómo ha cambiado con el tiempo y cómo se distribuye geográficamente. Y lo que es más importante, sigue siendo incierto el perfil demográfico de los participantes en la ciencia ciudadana y, por tanto, hasta qué punto sus contribuciones contribuyen a democratizar la ciencia.

Aquí se presenta el mayor estudio cuantitativo sobre la participación en la ciencia ciudadana, basado en las cuentas en línea de más de 14 millones de participantes a lo largo de dos décadas. Se ha observado que la tendencia de rápido crecimiento de la participación en la ciencia ciudadana en línea observada a principios de la década de 2000 ha variado desde entonces según el modo de participación, con un crecimiento constante observado en la detección de la naturaleza, pero un descenso en el crowdsourcing y la informática distribuida. En la mayoría de los proyectos de ciencia ciudadana, salvo en los de observación de la naturaleza, predominan los hombres, y la gran mayoría de los participantes, hombres y mujeres, tienen formación científica.

El análisis proporciona, por primera vez, una sólida «línea de base» para describir las tendencias globales en la participación de la ciencia ciudadana en línea. Estos resultados ponen de relieve los retos actuales y el potencial futuro de la ciencia ciudadana. Además de presentar nuestro análisis de los datos cotejados, nuestro trabajo identifica múltiples métricas para un examen sólido de la participación pública en la ciencia y, más en general, de las multitudes en línea. También señala los límites de los estudios cuantitativos a la hora de captar la importancia personal, social e histórica de la ciencia ciudadana.

La colaboración entre el personal de la biblioteca y el profesorado influye positivamente en la adquisición de competencias y en el éxito académico de los estudiantes

Domínguez Aroca, M. I., Toro Flores, R., & Gómez González, J. L. . (2023). Evaluación de las competencias informacionales al inicio y al final del grado en titulaciones de ciencias y ciencias de la salud de la Universidad de Alcalá y el papel de la biblioteca universitaria. Anales de Documentación, 26.

Texto completo

En el contexto anglosajón son muchos los estudios que demuestran y reflejan el valor y la contribución de la biblioteca universitaria a la enseñanza y el éxito del estudiante.  Por ejemplo: El informe «Student Needs Are Academic Needs: Community College Libraries and Academic Support for Student Success» de Ithaka S+R. destaca como los estudiantes universitarios valoran la biblioteca como la entidad académica que mejor contribuye al éxito en sus carreras. También el informe “Documented Library Contributions to Student Learning and Success: Building Evidence with Team-Based Assessment in Action Campus Projects” de ACRL que  muestra con evidencias convincentes las contribuciones de las bibliotecas al aprendizaje y el éxito del estudiante. Academic Library Impact: Improving Practice and Essential Areas to Research también de ACRL, identifica las áreas prioritarias y sugiere acciones específicas para que los bibliotecarios universitarios y gestores académicos puedan desarrollar programas, colecciones y espacios enfocados a la mejora del aprendizaje y al éxito del estudiante. Incluye las mejores prácticas, expone estudios ejemplares e indica dónde se necesita más investigación, proponiendo modelos de investigación en este área. El informe es un referente significativo para que profesionales y bibliotecas puedan medir y poner de relieve el valor que tienen las bibliotecas universitarias para su comunidad y su institución. “Beyond Books: The Extended Academic Benefits of Library Use for First-Year College Students» Correlación entre el uso de las bibliotecas universitarias y los buenos resultados académicos del estudiante en la Universidad de Minesota. . “Survey of Information Literacy Instructional Practices in U.S. Academic Libraries” determina en sus conclusiones que la alfabetización informacional es una práctica profesional fundamental en las bibliotecas universitarias, siendo los bibliotecarios los principales proveedores de instrucción en información.   Como se entiende que la alfabetización informativa proporciona una base crítica para el éxito en la vida cotidiana, en el lugar de trabajo y en el compromiso cívico, es importante promover mejores prácticas para la instrucción de la información.

El estudio aquí expuesto es uno de los primeros en nuestro país que evalúa el impacto de la formación proporcionada por el personal de la Biblioteca de la Universidad de Alcalá (UAH) en la adquisición de competencias informacionales por parte de los estudiantes universitarios. Aquí hay una breve análisis y desglose:

  1. Objetivo del estudio: El objetivo principal es identificar cómo la formación proporcionada por la biblioteca afecta la adquisición de competencias informacionales por parte de los estudiantes universitarios.
  2. Metodología: Se utilizó un enfoque analítico pre-post, lo que implica medir las competencias informacionales antes y después de la intervención. La intervención se llevó a cabo con estudiantes de primer grado y al final de sus estudios en un período de 6 años (2015-2021). Se enfocó en ocho titulaciones relacionadas con Ciencias y Ciencias de la Salud en la UAH.
  3. Instrumento de medición: Se utilizó un cuestionario anónimo basado en un instrumento de encuesta previamente validado y adaptado. Este cuestionario se administró a los estudiantes para evaluar sus competencias informacionales.
  4. Resultados: La conclusión indica que los estudiantes mejoraron en competencias informacionales al finalizar sus estudios. Sin embargo, se menciona una variabilidad en estos resultados, posiblemente relacionada con el tiempo y la profundidad dedicada a estas competencias.
  5. Importancia: La gestión efectiva de la información en el ámbito científico es crucial para diversas profesiones, y la mejora de las competencias informacionales en los estudiantes universitarios puede contribuir significativamente a este aspecto.

El estudio pone de relieve que la colaboración entre el personal de la biblioteca y el profesorado influye positivamente en la adquisición de competencias en búsqueda de información y elaboración de referencias por parte de los estudiantes universitarios. Aunque la formación proporcionada por las bibliotecarias mejora estas competencias, se considera insuficiente para lograr una mejora amplia y homogénea entre las diferentes titulaciones. La evolución en la formación de los estudiantes a lo largo de diversas asignaturas y experiencias de aprendizaje también influye en este proceso. Se destaca la importancia de la alfabetización informacional para el éxito en la vida diaria, el trabajo y el compromiso cívico. Se identifican áreas de mejora, como distinguir la tipología documental de las fuentes, aumentar el conocimiento de los recursos de información disponibles, reconocer la importancia de citar correctamente y aprovechar la ayuda proporcionada por el personal de la biblioteca. Se sugiere la necesidad de realizar más estudios de este tipo en cursos sucesivos, incluyendo más centros universitarios, y medir de manera más diferenciada la acción bibliotecaria. Se enfatiza que lo aprendido en la universidad será beneficioso para el futuro profesional y la vida en general, no solo en el ámbito de la investigación.

Este tipo de estudios proporciona información valiosa sobre la eficacia de los programas de formación en competencias informacionales y puede ayudar a adaptar y mejorar estos programas para satisfacer las necesidades cambiantes de los estudiantes.

En los Estados Unidos el salario medio de un bibliotecario universitario es de 80.454 dólares

Mian, Anam. «ARL Annual Salary Survey 2022» ACRL, 2023, 5 de noviembre de 2023. https://publications.arl.org/ARL-Annual-Salary-Survey-2022/.

La Asociación de Bibliotecas de Investigación (ARL, por sus siglas en inglés) ha publicado la Encuesta Salarial Anual de la ARL 2022, la cual analiza datos salariales del personal profesional que trabaja en 125 de las 126 bibliotecas miembros de la ARL durante el año 2022. Se informan datos para 10.715 profesionales en las 119 bibliotecas universitarias de la ARL en Canadá y los Estados Unidos, y para 1.116 profesionales de las 6 bibliotecas federales, sin fines de lucro y públicas de la ARL en los Estados Unidos. En la Encuesta Salarial, los datos del personal de las bibliotecas universitarias suelen informarse en tres grupos distintos: sistemas generales de bibliotecas, bibliotecas de ciencias de la salud y bibliotecas de derecho.

En 2022, el salario medio para profesionales en bibliotecas universitarias de la ARL en los Estados Unidos aumentó a 80.454 $, un incremento del 4.0% con respecto al salario medio de 77,353 $ en 2021. A pesar de este aumento, el Índice de Precios al Consumidor (IPC) de los Estados Unidos experimentó un aumento mayor del 8.5% durante el mismo período. En las bibliotecas universitarias de Canadá, el salario medio aumentó un 1.9%, pasando de 105.431 dólares a 107,426 (dólares canadienses), mientras que el IPC canadiense aumentó un 7.6%. Por el contrario, el salario medio para profesionales en bibliotecas federales, sin fines de lucro y públicas de la ARL en los Estados Unidos disminuyó un 11.3%, cayendo de $90,197 en 2021 a 80,009 dólares en 2022.

La Encuesta Salarial Anual de la ARL 2022 analiza datos salariales desde diversas perspectivas, incluyendo raza, etnia y género. Los individuos de grupos históricamente subrepresentados conforman el 19% del personal profesional en bibliotecas universitarias de la ARL en los Estados Unidos, siendo la representación más baja en roles gerenciales o administrativos. Las mujeres representan el 70% de los miembros del personal históricamente subrepresentados, y persisten las diferencias salariales basadas en el género, con el salario general de las mujeres en las 119 bibliotecas universitarias de la ARL siendo el 96% del salario pagado a los hombres. La Encuesta Salarial proporciona información adicional sobre diferencias salariales basadas en diversas características, según se detalla en su introducción y extensas tablas.