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¿Puede aparecer ChatGPT cómo autor o coautor de artículos científicos?

Stokel-Walker, Chris. «ChatGPT Listed as Author on Research Papers: Many Scientists Disapprove». Nature 613, n.o 7945 (18 de enero de 2023): 620-21. https://doi.org/10.1038/d41586-023-00107-z.

Varios científicos han expresado su desaprobación al ver que ChatGPT, la herramienta de IA, figura como coautor en al menos cuatro artículos de investigación. Esta situación ha llevado a las editoriales a tomar medidas rápidas para regular su uso.

El popular chatbot de inteligencia artificial ChatGPT ha hecho su entrada oficial en el ámbito de la literatura científica y ha sido citado como autor en al menos cuatro artículos y preprints. Este hecho ha suscitado debates entre directores de revistas, investigadores y editores sobre la inclusión de herramientas de IA en publicaciones académicas y la conveniencia de citar al bot como autor. Las editoriales se apresuran a establecer políticas para el chatbot, que OpenAI, una empresa tecnológica con sede en San Francisco (California), presentó en noviembre como herramienta de libre acceso.

Al ser consultados por el equipo de noticias de Nature, los editores y servidores de preprints coinciden unánimemente en que los sistemas de IA como ChatGPT no cumplen los requisitos para figurar como autores de estudios, ya que no pueden asumir la responsabilidad del contenido y la integridad de los artículos científicos. Sin embargo, algunos editores sugieren que la contribución de una IA a la redacción de artículos puede reconocerse en secciones distintas de la lista de autores. Es importante señalar que el equipo de noticias de Nature opera con independencia del equipo de su revista y de su editor, Springer Nature.

En un caso concreto mencionado, un editor informó a Nature de que ChatGPT había sido citado por error como coautor, y la revista tomaría medidas correctoras para rectificar el error.

En un preprint publicado en el repositorio médico medRxiv, ChatGPT aparece como uno de los 12 autores de un estudio que explora su uso en la educación médica. Richard Sever, cofundador del repositorio y de su sitio hermano bioRxiv, reconoce que la conveniencia de utilizar y atribuir herramientas de IA como ChatGPT en la investigación es un tema de debate. Sugiere que las convenciones relativas a los créditos de las herramientas de IA podrían evolucionar con el tiempo.

Sever subraya la necesidad de diferenciar entre el papel formal de un autor en un manuscrito académico y el concepto general de autor como redactor del documento. Dado que los autores son legalmente responsables de su trabajo, cree que sólo deben figurar en la lista las personas físicas. No obstante, reconoce que se han dado casos de personas que han intentado incluir como autores a entidades no humanas, como mascotas o personajes de ficción, pero considera que se trata más de una cuestión de comprobación y verificación que de una cuestión de política. Victor Tseng, autor correspondiente del preprint, no hizo comentarios cuando se le contactó.

En un número reciente de Nurse Education in Practice, un editorial citaba por error a ChatGPT como coautora junto a Siobhan O’Connor, investigadora en tecnología sanitaria de la Universidad de Manchester. Roger Watson, redactor jefe de la revista, reconoció el error y declaró que se corregiría con prontitud. Atribuyó el descuido al diferente sistema de gestión de los editoriales en comparación con los artículos de investigación.

Alex Zhavoronkov, director general de Insilico Medicine, una empresa de Hong Kong dedicada al descubrimiento de fármacos mediante IA, citó a ChatGPT como coautor en un artículo publicado en la revista Oncoscience. Zhavoronkov mencionó que su empresa ha publicado más de 80 artículos generados por herramientas de IA generativa y expresó su satisfacción por el rendimiento de ChatGPT a la hora de redactar un artículo de alta calidad en comparación con herramientas de IA anteriores.

En cuanto al cuarto artículo, fue coescrito por un chatbot anterior llamado GPT-3 y se publicó inicialmente en el servidor francés de preprints HAL en junio de 2022. La coautora, Almira Osmanovic Thunström, neurobióloga del Hospital Universitario Sahlgrenska de Gotemburgo (Suecia), mencionó que, tras recibir comentarios de los revisores, reescribió el artículo y lo envió a una segunda revista. Tras las revisiones, el artículo fue aceptado para su publicación con GPT-3 como autor.

Política editorial

Se están elaborando y revisando las políticas de las editoriales sobre el uso de ChatGPT y otras herramientas de IA en la autoría. Los redactores jefe de Nature y Science, Magdalena Skipper y Holden Thorp, respectivamente, afirman que ChatGPT no cumple los criterios de autoría debido a la falta de responsabilidad que puede atribuirse a los grandes modelos lingüísticos (LLM). Se recomienda a los autores que utilicen LLM durante el desarrollo de un artículo que documenten su uso en las secciones de métodos o agradecimientos, según proceda.

Taylor & Francis, una editorial con sede en Londres, está revisando actualmente su política sobre la autoría de la IA. Sabina Alam, Directora de Ética e Integridad Editorial, está de acuerdo en que los autores son responsables de la validez e integridad de su trabajo y deben reconocer el uso de los LLM en la sección de agradecimientos. Sin embargo, Taylor & Francis aún no ha recibido ningún envío que acredite a ChatGPT como coautor.

El consejo del servidor de preprints arXiv, que se centra en las ciencias físicas, ha mantenido debates internos y está avanzando hacia el establecimiento de un enfoque para el uso de IA generativas. Steinn Sigurdsson, director científico y astrónomo de la Universidad Estatal de Pensilvania, subraya que una herramienta de software no puede figurar como autor, ya que no puede dar su consentimiento a las condiciones de uso y al derecho a distribuir contenidos. Hasta el momento no se ha identificado ningún preprints arXiv en el que ChatGPT figure como coautor, y próximamente se darán orientaciones a los autores sobre esta cuestión.

La ética de la IA generativa

La ética que rodea a la IA generativa, como ChatGPT, plantea importantes consideraciones. Matt Hodgkinson, responsable de integridad de la investigación en la Oficina de Integridad de la Investigación del Reino Unido, señala que las directrices de autoría vigentes indican que ChatGPT no debe ser acreditado como coautor. Aunque es posible que las herramientas de IA realicen una contribución académica significativa, el aspecto crucial es su capacidad para aceptar la coautoría y asumir la responsabilidad del estudio o de su contribución específica. Aquí es donde el concepto de conceder la coautoría a las herramientas de IA encuentra obstáculos.

Alex Zhavoronkov, director general de Insilico Medicine, explica que al intentar utilizar ChatGPT para escribir artículos más técnicos, se quedó corto. La IA genera a menudo afirmaciones que pueden no ser exactas, y hacer la misma pregunta varias veces puede dar respuestas diferentes. Esto suscita preocupación por el posible uso indebido del sistema en el mundo académico, ya que personas sin conocimientos especializados podrían intentar redactar artículos científicos utilizando contenidos generados por la IA.

Una lista de verificación de manuscritos para mejorar la ciencia

Peelle, Jonathan. (2016, marzo 23). A manuscript checklist for improving science. Blog Jonathan Peelle.

Lista de verificación en PDF

Una gran cantidad de esfuerzo y recursos se dedican a la investigación científica. Sin embargo, el potencial de la investigación para informar y transformar la sociedad solo se realiza si se lleva a cabo de manera rigurosa y se presenta de manera clara. Una buena escritura no solo ayuda a que los trabajos sean más atractivos para los revisores y editores, sino que también aumenta la probabilidad de que los hallazgos sean comprendidos y utilizados de manera efectiva.

Una forma de mejorar la calidad de la escritura científica es mediante la incorporación de elementos clave en el manuscrito. A continuación, presento una lista de verificación que puede ayudar a los autores a mejorar la calidad de sus trabajos.

  1. ¿Es clara la justificación de la investigación?
  2. ¿Se describe detalladamente el diseño del estudio?
  3. ¿Se especifica la hipótesis o preguntas de investigación?
  4. ¿Se describen las características de la muestra y su selección?
  5. ¿Se describe el procedimiento de selección de los participantes?
  6. ¿Se describe el procedimiento de medición de las variables?
  7. ¿Se presenta una descripción detallada de las variables dependientes e independientes?
  8. ¿Se especifica la fuente de los materiales utilizados en el estudio?
  9. ¿Se describe claramente el análisis estadístico?
  10. ¿Se especifican las pruebas de significación estadística utilizadas?
  11. ¿Se especifica el tamaño de la muestra y el poder estadístico?
  12. ¿Se presentan los resultados de manera clara y concisa?
  13. ¿Se discuten los resultados y se relacionan con la hipótesis?
  14. ¿Se discuten las limitaciones del estudio?
  15. ¿Se sugieren posibles áreas de investigación futura?
  16. ¿Se cita la literatura relevante?
  17. ¿Se proporciona una lista de referencias completa?
  18. ¿Se formatea correctamente el manuscrito según las pautas del diario al que se envía?

No se trata de una lista exhaustiva, sino de una lista de verificación inicial que puede ayudar a los autores a comenzar a mejorar la calidad de sus trabajos. También puede ayudar a los revisores a proporcionar comentarios más efectivos y específicos sobre los manuscritos que reciben.

Al mejorar la calidad de los trabajos científicos, se puede aumentar la confianza en los resultados publicados y fomentar la replicación de los estudios. Por lo tanto, es importante prestar atención a la calidad de la escritura científica y trabajar para mejorarla siempre que sea posible.

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.

Guía para la producción de artículos académicos con fines de publicación

Elvia Estefanía López Vera. Guía para la producción de artículos académicos con fines de publicación. Veracruz: Universidad Veracruzana, 2021. ISBN: 978-607-502-952-8

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Este libro busca ser una guía para quienes han decidido iniciar el proceso de escritura de un artículo académico, con el objetivo de publicarlo. A diferencia de los manuales de redacción comunes, esta guía ofrece, en primer lugar, una orientación sobre la búsqueda de la revista, de la que dependerá en buena medida el formato del artículo; en segundo lugar, estrategias de escritura insertadas en el lenguaje formal de las publicaciones académicas. Su contenido puede aplicarse a cualquiera de las áreas del conocimiento, pues tanto la explicación sobre la entrada al mundo editorial como las herramientas de escritura planteadas son de utilidad para fortalecer cualquier producción académica

Escribir y publicar artículos científicos en revistas indexadas paso a paso

Cando, Fabiola & Herrera, Milton & Drobchak, Bohdan & Drobchak, Volodymyr. Escribir y publicar artículos científicos en revistas indexadas paso a paso –   Latacunga : UTC, 2017

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En la investigación se genera la capacidad de indagación y búsqueda, creación e innovación, a partir de la habilidad para cuestionar y cuestionarse, a través de la investigación aportamos al desarrollo académico, económico y social de la provincia y del país. Por esta razón el presente libro realizado por el equipo de nuestro investigador PhD.Volodymyr Drobchak es una importante contribución académica para ampliar la cultura investigativa en nuestra institución; señala pautas, normas y directrices metodológicas que facilitan la escritura científica que sin lugar a dudas apertura el camino a nuestros docentes e investigadores en el fascinante mundo de la escritura científica, para que la misma sea puesta a consideración de la comunidad académica a nivel nacional e internacional.

TLDR sistema de inteligencia artificial que resumen los contenidos de investigación de un artículo en una sola frase

Los TLDR (Too Long; Didn’t Read) son resúmenes super-cortos del objetivo principal y los resultados de un artículo científico generados usando el conocimiento de fondo de los expertos y las últimas técnicas de procesamiento del lenguaje natural (PLN) . Esta nueva característica está disponible en versión beta para casi 10 millones de artículos y contando en el dominio de la informática en Semantic Scholar.

Mantenerse al día con la literatura científica es una parte importante del flujo de trabajo de cualquier investigador, y analizar una larga lista de artículos de diversas fuentes mediante la lectura de los resúmenes de los artículos requiere mucho tiempo. TLDR: Extreme Summarization of Scientific Documents, es una nueva forma de resumen extremo, para documentos científicos, utilizando un novedoso protocolo de anotación que produce resúmenes de alta calidad a la vez que reduce al mínimo la carga de anotación.

El motor de búsqueda de información científica Semantic Scholar ahora incluye un nuevo modelo de inteligencia artificial que ofrece un breve extracto sobre cada artículo científico para ayudar a los investigadores en su día a día.

Según la MIT, el sistema ofrece un resumen de una frase junto al famoso indicador TLDR (too long; didn’t read en inglés, demasiado largo; no leído) que aparece debajo de cada artículo de ciencias de la computación (por ahora) cuando los usuarios utilizan la función de búsqueda o van a la página de un autor, lo que le permite localizar rápidamente los documentos adecuados y dedicar el tiempo a leer lo que realmente importa, ya que TLDR ayuda a los usuarios a tomar decisiones rápidas e informadas sobre qué documentos son relevantes, y dónde invertir el tiempo en lecturas adicionales.

Ejemplo:

«Information overload is a top problem facing scientists. Semantic Scholar’s automatically generated TLDRs help researchers quickly decide which papers to add to their reading list.»Isabel Cachola, Johns Hopkins University PhD Student, Former Pre-Doctoral Young Investigator at AI2, and Author of TLDR: Extreme Summarization of Scientific Documents

Bibliografía:

  1. TLDR: Extreme Summarization of Scientific Documents | Semantic Scholar [Internet]. [cited 2020 Dec 3]. Available from: https://www.semanticscholar.org/paper/TLDR%3A-Extreme-Summarization-of-Scientific-Documents-Cachola-Lo/3502a542b2e98d9094e1880a30f652d4170b9534
  2. Una nueva IA resume “papers” de investigación en una sola frase | MIT Technology Review en español [Internet]. [cited 2020 Dec 3]. Available from: https://www.technologyreview.es/s/12886/una-nueva-ia-resume-papers-de-investigacion-en-una-sola-frase
  3. Cachola I, Lo K, Cohan A, Weld DS. TLDR: Extreme Summarization of Scientific Documents [Internet]. [cited 2020 Dec 3]. Available from: https://github.com/allenai/scitldr.

El artículo científico en inglés


Castel, Víctor M.; Hlavacka, Laura E.; Boccia, Cristina; Miret, Ana María; Rezzano, Susana; París, Luis; Diblasi, Ángela, (2010). El artículo científico en inglés. 1a. ed.. Mendoza, Argentina: Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Filosofía y Letras; Ediciones Biblioteca Digital UNCuyo. 315 p

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Ver además 200 libros GRATIS sobre Metodología de la investigación

Este libro da cuenta de estudios realizados entre 1999 y 2008 en el marco del proyecto “RedACTe: Modelización contextual y lingüística del artículo de investigación, y desarrollo de un sistema de escritura asistida» (Fases I-V: UNCuyo y CONICET).

Contenido: Capítulo 1: Introducción / Víctor M. Castel — Capítulo 2: El abstract: perfil de transitividad del “Anuncio de la investigación» / Laura E. Hlavacka — Capítulo 3: La sección Introduction: una macro-propuesta / Cristina Boccia — Capítulo 4: El potencial de la estructura genérica de la sección Discussion en Ciencias Médicas / Ana M. Miret — Capítulo 5: La regulación de los grados de certeza en la “Interpretación de resultados» de la sección Discussion/Conclusions, / Susana Rezzano — Capítulo 6: La relación retórica “Solución» en el abstract / Luis A. París y Víctor M. Castel — Capítulo 7: Relaciones retóricas y anafóricas en el abstract / Luis A. París — Capítulo 8: Generación asistida de abstracts: micro-planificacion experiencial del “Anuncio de la investigación» / Víctor M. Castel — Capítulo 9: Estadística para la investigación en Lingüística / Ángela M. Diblasi. El material publicado en este libro comunica resultados del proyecto RedACTe (Redacción Asistida por Computadora de Textos) obtenidos entre 1999 y 2008 en el marco de subsidios y evaluaciones de la Secretaría de Ciencia, Técnica y Posgrado de la Universidad Nacional de Cuyo (SCTP de la UNCuyo) y la Comisión Asesora de Filología, Lingüística y Literatura del Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CAFLL del CONICET).

Repositorios institucionales: claves para el éxito

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Giesecke, J.  Institutional Repositories: Keys to Success. Journal of Library Administration 51:5-6 (2011; Special Issue: Scholarly Communication: Trends, Economics and Future), pp. 529-542

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Los repositorios institucionales son relativamente nuevos en la educación superior. Suelen definirse como un conjunto de servicios ofrecidos por una institución para la gestión y difusión de materiales digitales creados por los miembros de la institución o comunidad científica. Este artículo describe los retos que las instituciones enfrentan en la creación de repositorios, explora los aspectos económicos de la gestión de repositorios y trata de ofrecer un modelo para la creación de un conjunto eficaz de servicios.