Inteligencia Artificial, Ética y Creatividad Artística: actividades

Inteligencia Artificial, Ética y Creatividad Artística: actividades. Santiago de Chile: Ministerio de Educación, 2023

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Programa de inteligencia artificial para 7° básico a I medio: fundamentos, ética y creatividad artística, desarrollado para fomentar el trabajo y reforzar la capacidad creativa e imaginativa de niñas, niños y adolescentes.

Promueve la discusión sobre temas éticos en torno a la Inteligencia Artificial generativa, junto al plan de estudios del MIT “Creative AI: A middle school curriculum about Creativity, Generative AI and Ethics” (Inteligencia artificial creativa: un currículum sobre creatividad, inteligencia artificial generativa y ética para la enseñanza media), en español.

Compuesto por 6 módulos con actividades autoexplicativas y recursos para el trabajo teórico y práctico (suma equivalente a 14 clases de 45 minutos). Está desarrollado para las asignaturas de Tecnología e Historia, Geografía y Ciencias Sociales de 7° básico a I medio, con oportunidades de integración curricular con Artes Visuales, Historia, Geografía y Ciencias Sociales y Orientación. Estas actividades son perfectamente adaptables, a otras asignaturas o niveles, así como a talleres y actividades extracurriculares.

Ciudadanía Digital para los desafíos de las comunidades educativas

Ciudadanía Digital para los desafíos de las comunidades educativas. Santiago de Chile: Ministerio de Educación, 2023

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El documento “Ciudadanía Digital para los desafíos de las comunidades educativas” entrega el nuevo marco propuesto por el Ministerio de Educación para comprender la Ciudadanía Digital en un contexto educativo.

Este documento contiene la definición de Ciudadanía Digital y sus cuatro dimensiones: Alfabetización digital crítica y reflexiva, Cuidado y responsabilidades digitales, Participación ciudadana digital y Creatividad digital e innovación, además de la vinculación de estos conceptos con los desafíos de Formación Ciudadana y de Desarrollo Profesional Docente.

Guía para Docentes – Cómo usar ChatGPT para potenciar el aprendizaje activo

Guía para Docentes – Cómo usar ChatGPT para potenciar el aprendizaje activo. Santiago de Chile: Ministerio de Educación, 2023

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En el marco del fortalecimiento de la Ciudadanía Digital impulsado por el Mineduc, este documento ofrece una guía práctica para que los y las docentes exploren cómo aprovechar estas nuevas herramientas para potenciar el aprendizaje activo de los y las estudiantes.

El 85% de los trabajadores estadounidenses han utilizado herramientas de IA para realizar tareas en el trabajo

«Insights from American Workers: A Survey on AI in the Workplace». Checkr. Accedido 30 de mayo de 2023. https://checkr.com/resources/articles/ai-workplace-survey-2023.

En el panorama tecnológico en rápida evolución, ha surgido una tendencia que ha cambiado las reglas del juego para las empresas de todo el mundo: la adopción generalizada de la Inteligencia Artificial (IA) en el lugar de trabajo. A medida que nos adentramos en 2023, la IA ha pasado de ser una palabra de moda a una fuerza transformadora que está revolucionando la forma en que las organizaciones operan, innovan e interactúan con sus clientes.

Checkr encuestó a trabajadores estadounidenses de cuatro generaciones para conocer sus opiniones sobre la adopción de herramientas de IA generativa en el trabajo; si los trabajadores creen que la IA podría sustituirles algún día; su uso de herramientas de IA en el trabajo; cómo podría afectar la IA a los puestos de trabajo y a la remuneración en 2023; el impacto de la IA en el equilibrio entre la vida laboral y personal; qué generación de trabajadores teme más el papel de la IA en el lugar de trabajo, y mucho más.

  • El 85% de los trabajadores estadounidenses han utilizado herramientas de IA para realizar tareas en el trabajo. Los Millennials lideran el grupo con un 89% que afirma haber utilizado la IA en el trabajo.
  • El 69% de los trabajadores estadounidenses -el 63% de los Boomers, el 65% de los Gen Xers, el 76% de los Millennials y el 71% de los Gen Zers- afirman estar de acuerdo o dudar si contar a sus jefes el uso de la IA en el trabajo por miedo a ser sustituidos por las herramientas que utilizan.
  • El 79% de los trabajadores estadounidenses se sienten presionados para aprender más sobre las herramientas de IA. Los Millennials lideran el grupo con un 85% sintiendo la mayor presión en el trabajo.
  • El 57% de los trabajadores estadounidenses -el 53% de los Boomers, el 49% de los Gen Xers, el 59% de los Millennials y el 65% de los Gen Xers- afirman que aceptarían un recorte salarial a cambio de una semana laboral de cuatro días con IA.
  • El 86% de los trabajadores estadounidenses -85% de los Boomers, 82% de los Gen Xers, 84% de los Millennials y 92% de los Gen Zers- afirmaron que aceptarían un recorte salarial para trabajar menos, en general, si la IA pudiera ayudarles a realizar todo su trabajo.
  • El 79% de los trabajadores estadounidenses -el 75% de los Boomers, el 81% de los Gen Xers, el 82% de los Millennials y el 76% de los Gen Zers- afirmaron tener miedo o estar indecisos sobre si la IA podría suponer una reducción salarial para las personas en sus puestos.
  • El 74% de los trabajadores estadounidenses -el 71% de los Boomers, el 70% de los Gen Xers, el 81% de los Millennials y el 73% de los Gen Zers- afirmaron estar de acuerdo o indecisos sobre la posibilidad de que la adopción de herramientas de IA les lleve a perder sus puestos de trabajo.
  • El 67% de los trabajadores estadounidenses -el 59% de los Boomers, el 61% de los Gen Xers, el 77% de los Millennials y el 69% de los Gen Zers- afirmaron que gastarían su propio dinero en mejorar sus conocimientos sobre IA para evitar ser sustituidos.
  • El 74% de los estadounidenses -el 70% de los Boomers, el 69% de los Gen Xers, el 78% de los Millennials y el 79% de los Gen Zers- dijeron que creen que se van a producir despidos por IA en los próximos seis meses a dos años.

En conclusión: la IA se utiliza cada vez más en diversos aspectos del trabajo, desde la automatización de tareas repetitivas hasta el análisis avanzado de datos y la toma de decisiones.

¿Sustituirá ChatGPT al motor de búsqueda de Google?

«Will ChatGPT Replace the Google Search Engine?», 26 de mayo de 2023. https://www.boldare.com/blog/will-chatgpt-replace-google-search-engine.

ChatGPT ha arrasado en el sector digital, conquistando corazones y mentes por igual. Y esto ha ocurrido por una razón. Es fácil de usar, gratuito y lleno de usos potenciales. Es potente, pero no ilimitado. En pocas palabras: no, ChatGPT no sustituirá al motor de búsqueda de Google. Puede que se haga con parte del tráfico pero, al menos por ahora

ChatGPT, o modelos lingüísticos similares, son potentes herramientas para generar textos de apariencia humana y ayudar a los usuarios a encontrar información. Sin embargo, es importante señalar que ChatGPT está diseñado como agente conversacional y no como motor de búsqueda.

Google Search y ChatGPT parecen similares. Hay un campo en el que se introduce la consulta y, a continuación, se obtiene un resultado: en el caso de Google, se trata de una lista de sitios web (aunque no sólo: en los últimos años, Google ha empezado a mostrar los denominados resultados enriquecidos, que pretenden responder a la pregunta del usuario a nivel de motor de búsqueda); en el caso de ChatGPT, se trata de una respuesta completa a una pregunta determinada.

Google vs ChatGPT no se trata simplemente de una competición entre un motor de búsqueda clásico y la IA. Google lleva tiempo utilizando algoritmos de IA para responder a las consultas de los usuarios. RankBrain, Neural Matching, Bert, MUM: estos son los algoritmos de IA más populares que Google ha introducido en su motor de búsqueda en los últimos años.

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) se lanzó en 2018 y ayuda al motor de búsqueda a procesar y comprender el lenguaje natural. Se basa en la arquitectura Transformer – al igual que el modelo GPT utilizado por ChatGPT.

¿Cómo funciona ChatGPT?

ChatGPT es un modelo lingüístico probabilístico diseñado para seguir y ejecutar instrucciones. Ha sido entrenado con un conjunto específico de datos textuales para ejecutar las instrucciones con la mayor precisión posible. Lo hace generando tokens: secuencias de caracteres y palabras, basadas en una distribución de probabilidades.

En pocas palabras, lo que hace básicamente la inteligencia artificial es analizar las estadísticas y la secuencialidad del orden de las palabras y construir cadenas con las palabras más probables. El aspecto que aún no es visible en el propio ChatGPT -pero lo será en su iteración Bing o en el modelo fuente OpenAI Playground- es la posibilidad de definir el parámetro «temperatura». Esta característica permite a los usuarios decidir cuánto puede desviarse el modelo de la información que ha aprendido de su conjunto de datos.

En la práctica, el parámetro de temperatura indica si los tokens (palabras) utilizados deben tener el nivel de probabilidad más alto. Esto tiene un enorme impacto en el efecto final. Si decide añadir sólo las palabras más probables, el resultado será muy plano, repetitivo y esquemático. Si permite el uso de tokens de menor rango, más aleatorios, obtendrá un resultado más versátil e interesante.

Los posibles errores y elucubraciones en las respuestas se deben a que, aunque los modelos se entrenan con enormes cantidades de datos textuales, no son capaces de entender el mundo de forma humana ni de verificar la veracidad de la información como harían las personas. En su lugar, se basan en estructuras lingüísticas y patrones aprendidos a partir de los datos de entrenamiento.

Por ejemplo, cuando se le pregunta sobre algún tema científico, puede citar determinados trabajos de investigación, junto con sus títulos, autores, fechas de publicación, etc. Pero una vez que se empieza a buscar esos trabajos, a menudo resulta que nunca han existido. Todo depende de cuánta información y cuántas citas sobre un tema determinado había en el corpus de texto utilizado para entrenar el modelo.

Por consiguiente, aunque el resultado generado por un modelo sea gramaticalmente correcto y suene sensato, puede contener información falsa, o información «inventada» por el modelo. De ahí viene el concepto de «alucinación»

Y por eso hay que tener en cuenta que, aunque la IA sea una herramienta poderosa para la generación de textos, sigue requiriendo supervisión y evaluación humanas, sobre todo si la información que proporciona se va a utilizar para tomar decisiones importantes o en situaciones en las que el uso de datos precisos y exactos es esencial. Por eso, utilizar ChatGPT como alternativa a los motores de búsqueda -incluido Google- está prácticamente descartado.

ChatGPT no es un motor de búsqueda, es un procesador de texto. Como su nombre indica, su función es procesar texto. También puede generar textos, pero para ello debe recibir alguna entrada o un patrón a seguir. No escribirá una entrada de blog por ti (es decir, puede hacerlo, pero el escritor debe comprobar la información generada por el chatbot). ChatGPT puede resultar útil para varios usos: puede codificar, corregir, analizar y categorizar contenidos, etcétera. Pero no funcionará como motor de búsqueda.

Aunque los modelos de IA conversacional como ChatGPT pueden proporcionar respuestas instantáneas y ayudar a los usuarios en determinadas tareas, no tienen la misma amplitud y profundidad de información que un motor de búsqueda como Google. Es más acertado considerar los modelos de IA conversacional y los motores de búsqueda como herramientas complementarias que como competidores directos. La IA conversacional puede ser útil para proporcionar respuestas rápidas y entablar conversaciones interactivas, mientras que los motores de búsqueda destacan en la recuperación de una amplia gama de información de la inmensidad de Internet.

En conclusión: Hay que tener en cuenta que la tecnología está en constante evolución y que es posible que surjan nuevos avances en el futuro. Sin embargo, por ahora, es poco probable que los modelos de IA conversacional sustituyan por completo a los motores de búsqueda como Google Search. En cambio, es probable que sigan coexistiendo y complementándose de diferentes maneras para atender las diversas necesidades de información de los usuarios.

Herramientas gratuitas para detectar tesis, trabajos de investigación, tareas, documentación y blogs generados por modelos de IA. ChatGPT, GPT-4, Bard y Claude

«Top 10 Tools for Detecting ChatGPT, GPT-4, Bard, and Claude». KDnuggets (blog). Accedido 30 de mayo de 2023. https://www.kdnuggets.com/top-10-tools-for-detecting-chatgpt-gpt-4-bard-and-claude.html.

Vivimos en una época de auge de la inteligencia artificial (IA), en la que cada semana aparecen nuevos modelos lingüísticos de gran tamaño (LLM) que pueden escribir como los humanos. Estos modelos pueden generar contenidos muy creativos y, por desgracia, algunos estudiantes y profesionales los utilizan indebidamente para plagiar.

Como resultado, las herramientas de detección de IA se han convertido en algo esencial en todas las aulas, lugares de trabajo e institutos de investigación. Todas las herramientas mencionadas en este blog son gratuitas, y algunas de ellas incluso vienen con extensiones de Chrome para que puedas detectar contenidos sobre la marcha.

  1. GPTZero

GPTZero se ha mejorado significativamente. Ahora es muy preciso, fácil de usar e incluye una extensión para Chrome. Puede utilizarlo para detectar una amplia gama de texto generado por IA, incluido el texto de los últimos modelos como Bard (PalM 2), ChatGPT, GPT-4 y otros modelos de código abierto. Además, es rápido y resalta el texto generado para facilitar su identificación.

  1. OpenAI AI Text Classifier

AI Text Classifier de OpenAI es muy preciso, pero no proporciona información adicional sobre el contenido. Funciona para New Bard, ChatGPT, GPT-4 y otros modelos basados en LLaMA.

  1. CopyLeaks

CopyLeaks. Es un verificador de plagio rápido y preciso que viene con una simple extensión de Chrome. Incluso puedes pasar el ratón sobre el texto resaltado para comprobar la popularidad de la IA. Puede detectar Bard, ChatGPT, GPT-4 y otros grandes modelos lingüísticos (LLM).

  1. Typeset

Academic AI Detector es un poco diferente de las otras herramientas mencionadas. Es muy preciso, pero se diseñó específicamente para detectar contenido académico en PDF. No hay opción de copiar y pegar por el momento, pero el equipo técnico está trabajando para añadir esa característica. Puedes cargar cualquier tipo de trabajo académico como PDF y Typeset generará resultados. Typeset detecta contenido generado por Bard, ChatGPT y HuggingChat, y lo ha detectado todo con precisión.

  1. Moderación de Hive

La detección de contenidos generados por AI Generative Content Detection a veces identifica erróneamente contenidos generados por humanos como IA. Para garantizar resultados fiables, es aconsejable disponer de una herramienta de respaldo cuando se utilice como recurso principal. Además, ofrece la capacidad de detectar imágenes generadas por IA de plataformas como DALL-E, Midjourney y Stable Diffusion.

  1. Content at Scale

AI Content Detector de Content at Scale es fácil de usar y produce informes bastante precisos sobre predictibilidad, probabilidad y patrón. Funciona con todo tipo de modelos lingüísticos de gran tamaño (LLM) más recientes y destaca el contenido en función de la probabilidad variable de que la IA genere trabajo…

  1. Hello Simple AI

 ChatGPT Detector de Hello Simple AI es una herramienta gratuita y de código abierto que puede utilizarse para detectar texto generado por ChatGPT. Está alojada en Hugging Face Spaces y proporciona resultados rápidos y bastante precisos. El detector no es tan preciso como OpenAI AI Text Classifier, pero proporciona dos métricas (GLTR y probabilidad PPL) que pueden ayudar a determinar si el contenido está generado por IA o no.

  1. OpenAI Detector

OpenAI Detector es una herramienta gratuita y de código abierto que puede utilizarse para detectar texto generado por el modelo de lenguaje GPT de OpenAI. Está alojado en Hugging Face Spaces y proporciona resultados rápidos. Sin embargo, el detector puede ser muy impreciso, especialmente cuando se trata de detectar versiones más recientes de los modelos de OpenAI y otros modelos de lenguaje de gran tamaño de código abierto.

  1. AI Detector 

AI Detector  es una herramienta bastante precisa que puede utilizarse para detectar texto generado por ChatGPT, Bard y otras versiones antiguas de grandes modelos lingüísticos (LLM). Sin embargo, no es capaz de detectar versiones más recientes de LLM. Esto se debe a que funciona analizando la sintaxis y la semántica del texto, y los LLM más recientes son mejores generando texto que no se distingue del texto escrito por humanos.

  1. Writer.com

El Detector de Contenido AI de Writer se presenta como la opción menos precisa con una limitación de 1500 caracteres. Sirve como solución alternativa cuando otras herramientas no están disponibles o son ineficaces.

Un programa de la biblioteca del condado de San Luis ofrecerá a los ex reclusos formación empresarial

Andrea Henderson. «St. Louis County Library Program to Offer Formerly Incarcerated People Business Skills». STLPR, 24 de mayo de 2023. https://news.stlpublicradio.org/economy-business/2023-05-24/st-louis-county-library-program-to-offer-formerly-incarcerated-people-business-skills.

La Biblioteca del Condado de St. Louis pone en marcha un programa sobre creación de pequeñas empresas para ayudar a los ex reclusos de la región a aprender a convertirse en empresarios.

El programa Small Business Launchpad, que comenzará en agosto, ofrecerá a 12 participantes talleres de planificación empresarial y sesiones sobre financiación de empresas dirigidas por expertos. El programa también enseñará a las personas a desarrollar ideas de negocio, entender los precios y preparar materiales de marketing.

Conseguir un trabajo después de haber sido encarcelado es difícil, por lo que aprender sobre el espíritu empresarial podría ayudar a la gente a encontrar otro camino hacia el éxito, dijo Megan Phifer-Davis, gerente del departamento de referencia de la Biblioteca del Condado de St.

La biblioteca del condado recibió una subvención de 3.500 dólares de la Asociación de Bibliotecas de Missouri para financiar el programa de seis meses en la sucursal de la biblioteca en Natural Bridge.

Las personas que salen de la cárcel tienen dificultades para obtener préstamos empresariales de los bancos, dijo Phifer-Davis. Para ayudar a los participantes a superar esa barrera, el programa les permitirá consultar a Grow con Google business y formación en línea, Great Southern Bank, la empresa de planificación financiera Justine Petersen y otros sobre cómo gestionar las finanzas personales y empresariales. Las instituciones también sugerirán a los participantes formas de encontrar apoyo financiero. Las sesiones de presentación empresarial ayudarán a los participantes a presentar sus empresas a posibles financiadores al final del programa.

Según Kristen Sorth, directora general de la biblioteca del condado, aprender a crear y hacer crecer una empresa podría ayudar a las personas excarceladas a tener más oportunidades económicas. «Queremos darles los recursos y herramientas y experiencias para que puedan hacer una nueva vida por sí mismos y para que no vuelvan a un centro penitenciario», dijo.

El programa también proporcionará a las personas ordenadores portátiles Chromebook gratuitos y un punto de acceso para conectarse a Internet. Habrá disponibles diversas bases de datos empresariales y guías de referencia para ayudar a las personas a analizar a sus competidores e informarse sobre datos del sector.

«Mi esperanza es que al final hayan construido una idea de negocio que les entusiasme y hayan creado ese plan de negocio en el que puedan entrar», dijo Phifer-Davis. «La mayor habilidad que quiero que tengan es esa mentalidad empresarial, pero también la comprensión de que pueden ser líderes».

Small Business Launchpad es un programa de 6 meses para individuos con condenas estatales o federales previas para aprender lo básico para empezar y manejar un negocio. Con suministros proporcionados por SLCL, los participantes desarrollan habilidades a través de presentaciones y talleres dirigidos por expertos. Este programa se desarrollará de agosto a enero.

Al final del programa, los participantes:

  • Habrán creado una idea de negocio que les apasione y aprenderán cómo ponerla en marcha.
  • Crearán un plan de negocio
  • Entender los recursos que la biblioteca tiene para apoyar a su pequeña empresa
  • Se pondrán en contacto con organizaciones de la comunidad que ofrecen apoyo para la creación y el desarrollo de empresas.
  • Comprender la financiación y el marketing de las pequeñas empresas
  • Crear un discurso de ascensor para presentar a los posibles financiadores en el evento de presentación final

Guía del bibliotecario para el aprendizaje práctico de ChatGPT: creación y evaluación de citas

«Librarian Guide to Hands-on Learning ChatGPT Activities for Bibliographic Instruction: Citation Creation and Evaluation». Accedido 29 de mayo de 2023. https://www.chatgptlibrarian.com/2023/04/librarian-guide-to-hands-on-learning.html.

La enseñanza de habilidades bibliográficas es fundamental para que los estudiantes desarrollen competencias en la investigación y la escritura académica. Una herramienta cada vez más popular para brindar instrucción bibliográfica interactiva es ChatGPT, un modelo de lenguaje de inteligencia artificial desarrollado por OpenAI. Este artículo presenta una guía práctica para los bibliotecarios que deseen utilizar ChatGPT como una herramienta de aprendizaje práctico en la creación y evaluación de citas.

Desarrollo:

  1. Breve introducción a ChatGPT: Se proporciona una descripción general de ChatGPT y cómo puede ser utilizado como recurso para la enseñanza bibliográfica.
  2. Actividad 1: Creación de citas: Se ofrece una actividad práctica en la cual los estudiantes pueden interactuar con ChatGPT para aprender a crear citas bibliográficas correctamente utilizando diferentes estilos de citación (APA, MLA, Chicago, etc.). Se brindan ejemplos y se resuelven dudas comunes.
  3. Actividad 2: Evaluación de citas: Se presenta una actividad en la cual los estudiantes deben evaluar la calidad y precisión de diferentes citas bibliográficas generadas por ChatGPT. Se discuten los criterios para evaluar una cita adecuada y se promueve la reflexión crítica sobre la información utilizada.
  4. Consejos para la implementación: Se ofrecen sugerencias y recomendaciones prácticas para los bibliotecarios que deseen incorporar estas actividades en sus sesiones de instrucción bibliográfica, incluyendo el tiempo estimado, las mejores prácticas y las posibles adaptaciones.

I. Introducción

  • Explicar la importancia de crear citas precisas y con el formato adecuado
  • Discutir las ventajas de utilizar ChatGPT para la creación y evaluación de citas


II. Creación de citas

  • Discutir los diferentes estilos de citación (por ejemplo, APA, MLA, Chicago)
  • Proporcionar recursos para aprender las normas y directrices de cada estilo de citación
  • Demostrar cómo utilizar ChatGPT para generar citas en diferentes estilos
  • Proporcionar ejemplos de citas influyentes y precisas

III. Evaluación de citas

  • Discutir la importancia de evaluar la precisión y el formato de las citas
  • Explicar cómo utilizar ChatGPT para evaluar la precisión y el formato de las citas.
  • Demostrar cómo introducir citas en ChatGPT para su evaluación
  • Proporcionar ejemplos de citas con formato correcto y citas con errores

IV. Buenas prácticas

  • Proporcionar consejos para la creación y evaluación de citas, como el uso de fuentes fiables y la comprobación del formato.
  • Discutir los errores comunes que deben evitarse al crear citas, como la información inexacta o incompleta.
  • Ofrecer recursos para aprender más sobre la creación y evaluación de citas

V. Ejercicios prácticos

  • Proporcione ejercicios de práctica para que los estudiantes generen y evalúen citas utilizando ChatGPT.
  • Proporcionar comentarios sobre los ejercicios y ofrecer sugerencias para mejorarlos
    VI. Conclusión

Recapitule los puntos principales de la guía

  • Animar a los alumnos a seguir practicando la creación y evaluación de citas mediante ChatGPT.
  • Ofrécete para ayudarles con cualquier pregunta o problema que puedan tener al utilizar ChatGPT para la creación y evaluación de citas.

La utilización de ChatGPT como herramienta de aprendizaje práctico en la instrucción bibliográfica puede ser una forma efectiva y atractiva de ayudar a los estudiantes a desarrollar habilidades en la creación y evaluación de citas. Esta guía del bibliotecario proporciona actividades concretas y consejos útiles para aprovechar al máximo esta herramienta en el proceso de enseñanza y aprendizaje.

Revistas de acceso totalmente abierto: el tamaño sí importa

Fig. 2. Evolución de la situación a lo largo de los años

Michael, Dan Pollock and Ann. «News & Views: Fully Open Access Journals – Size Does Matter». Delta Think, 23 de mayo de 2023. https://deltathink.com/news-views-fully-open-access-journals-size-does-matter/.


¿Cuál es la relación entre el volumen de artículos y el número de revistas publicadas en el contexto de la publicación académica? En el caso de la publicación en acceso abierto, donde los artículos son de libre acceso para los lectores, los ingresos generados dependen principalmente del número de artículos publicados. Por otro lado, en la publicación por suscripción, donde los lectores pagan por acceder a las revistas, los ingresos dependen principalmente del número de revistas publicadas.

La mayoría de las editoriales necesitan garantizar que sus ingresos cubran al menos sus costes, tanto si se basan en la misión como si se orientan a los beneficios. Suponiendo que los precios sean constantes, en el caso de la publicación en acceso abierto los ingresos dependen principalmente del número de artículos publicados. En el caso de la publicación por suscripción, dependen principalmente del número de revistas publicadas. En ambos casos, los costes varían en función del número de artículos. Por tanto, sería lógico suponer que los editores se centran cada vez más en el volumen de artículos que en el número de revistas a medida que publican más en acceso abierto. Pero, ¿qué nos dicen los datos?

A efectos de comparación, se divide las editoriales en dos tipos:

  • Editoriales de modelo mixto, que publican una mezcla de tipos de revistas: totalmente abiertas, híbridas y las que no tienen opción de AA. Esta categoría incluye muchas editoriales establecidas.
  • Editoriales que sólo publican revistas totalmente OA. Esta categoría incluye PLOS, Frontiers y MDPI. A efectos de análisis, también incluye F1000 e Hindawi. Éstas pertenecen ahora a editoriales de modelo mixto, pero nacieron como editoriales digitales totalmente OA y, por tanto, pueden compararse con otras editoriales similares.

Fig. 2. Las pautas de producción varían entre los distintos tipos de editoriales y por tipo de revista

Las editoriales «Sólo OA» publican más artículos por revista. (Fig. 1)

  • Las revistas de las editoriales «sólo de OA» contienen entre 4 y 5 veces más artículos que las revistas de las editoriales de modelo mixto.
  • Aunque esto es ciertamente esperable para las revistas de suscripción e híbridas, también es cierto para las revistas totalmente OA publicadas por editoriales de Modelo Mixto. Las revistas totalmente OA de las editoriales de modelos mixtos publican muchos menos artículos que sus homólogas de «sólo OA.»
  • Cuando se analizan las revistas totalmente OA, parece que el tipo de editorial, más que el tipo de revista, es un mejor predictor del tamaño de la revista.

Evolución de la situación en el tiempo

Podemos ver que la gran diferencia en el tamaño medio de las revistas comentada anteriormente no siempre ha sido así. Los tamaños medios de las revistas totalmente OA de las editoriales de modelo mixto se muestran en gris (el lado izquierdo de cada par de barras), y los de las editoriales sólo OA en naranja. (Fig. 2)

  • Las revistas totalmente OA de las editoriales sólo OA siempre han sido mayores que las de las editoriales de modelo mixto.
  • Hace aproximadamente una década, la diferencia era pequeña, pero las revistas de las editoriales «sólo de OA» han crecido exponencialmente en los últimos años.
  • El salto en el tamaño de las revistas de editores de solo OA alrededor de 2012 fue impulsado por el verdadero despegue de PLOS One, en un contexto de relativamente pocos títulos en ese momento. A medida que salieron más títulos de editoriales «solo de OA», los promedios retrocedieron ligeramente a pesar de que la producción estaba creciendo.

Conclusión

El crecimiento de las revistas totalmente OA no debería sorprender. Sin las limitaciones de la impresión física, las revistas digitales pueden simplemente publicar más artículos para satisfacer la demanda, suponiendo que los flujos de trabajo de los editores puedan seguir el ritmo.

La economía de la publicación en OA también apoya esta idea. A medida que el editor publica más artículos, los ingresos que perciben aumentan directamente. El artículo es la unidad básica de la producción económica. Esto contrasta con una revista de suscripción, en la que una mayor producción implica más costes y menos margen (excedente) hasta que el editor puede aumentar los precios. La revista es la unidad básica de producción económica, por lo que la principal forma de justificar mayores precios de suscripción es publicar más revistas y vender colecciones más grandes. La economía de las revistas totalmente OA favorece el crecimiento del tamaño de la revista, pero la de las revistas que dependen de los ingresos por suscripción inhibe el crecimiento.

Sin embargo, parece que el tipo de editor, más que el tipo de revista, es un mejor indicador del tamaño de la revista. Cualquiera que sea la economía de la revista -y si la organización tiene ánimo de lucro o no- parece que las editoriales de Modelo Mixto continúan publicando revistas totalmente OA de tamaños similares a sus otros tipos de revistas. Los editores de «Sólo OA» han publicado históricamente revistas ligeramente más grandes, pero el tamaño de sus revistas ha despegado realmente en la última década.

Parece que los editores de modelos mixtos siguen aplicando su probada y fiable filosofía de suscripción a sus revistas totalmente OA. Esto significa que necesitan crear más y más revistas para mantener el ritmo de la demanda, con todos los gastos generales que ello implica. Mientras tanto, las nuevas empresas no tienen reparos. ¿Por qué publicar más revistas cuando se puede publicar más cosas?

La alineación de las bibliotecas de investigación con las prioridades institucionales en STEM

ARL and CARL Report on Research Libraries’ Alignment with Institutional STEM Priorities. Association of Research Libraries (ARL) y la Canadian Association of Research Libraries (CARL), 2023

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La Association of Research Libraries (ARL) y la Canadian Association of Research Libraries (CARL) han publicado un informe, Observations on Research Libraries’ Alignment with Institutional STEM Priorities.

Este informe sintetiza la exploración conjunta de ambas asociaciones sobre la necesidad y la naturaleza de la alineación de las bibliotecas de investigación con las prioridades STEM de sus universidades. El informe señala los retos que hay que superar, y proporciona ejemplos de las formas en que las bibliotecas ya están trabajando para fortalecer y apoyar STEM en sus instituciones. El informe incluye un resumen de los temas comunes, así como observaciones de cada institución visitada.

Para este estudio, ARL y CARL realizaron visitas de un día a cuatro instituciones de EE.UU. —Harvard University, Massachusetts Institute of Technology (MIT), Northwestern University, and Purdue University— la Universidad McMaster y la Universidad de Toronto-. Se trata de una mezcla de instituciones públicas y privadas que sirven como ejemplo, más que como representación, de la afiliación conjunta de las dos asociaciones.

ARL y CARL esperan que este informe sea de utilidad para sus miembros a la hora de considerar el camino a seguir en el ámbito de la alineación STEM con sus instituciones.