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Base de datos de normas sobre Inteligencia Artificial

AI Standards Database

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AI Standards Database es una plataforma integral que permite acceder y buscar entre un amplio espectro de normas relacionados con la inteligencia artificial.

El recurso reúne normas publicadas o en desarrollo por importantes organismos internacionales de normalización, como World Standards Cooperation, que incluye entidades reconocidas como:

  • IEC (Comisión Electrotécnica Internacional)
  • ISO (Organización Internacional de Normalización)
  • ITU (Unión Internacional de Telecomunicaciones)
  • Y otros organismos globales dedicados al desarrollo de estándares técnicos.

Ofrece acceso a más de 700 normas y publicaciones técnicas vinculadas a la IA, lo que la convierte en una herramienta clave para profesionales, investigadores y empresas que trabajan en el ámbito de la inteligencia artificial. Estos estándares no solo están listados por organismo desarrollador, sino que también se clasifican por sectores industriales y áreas de aplicación específicas, facilitando su búsqueda y comprensión.

Una característica importante de esta base de datos es su enfoque en la relación entre las normas y las actividades humanas automatizadas por sistemas de IA. Esto significa que cada estándar está asociado a una actividad o función humana específica que la inteligencia artificial puede desempeñar o apoyar, facilitando así su aplicación en contextos reales. Por ejemplo, se pueden identificar normas orientadas a la salud, la manufactura, la educación, la movilidad, entre otros sectores.

ERIC en peligro: la mas importante base de datos de investigación educativa podría dejar de actualizarse esta semana

​Barshay, Jill. «Proof Points: A Treasure Trove of Education Reports and Studies Is Under Threat.» The Hechinger Report, April 21, 2025. https://hechingerreport.org/proof-points-eric-under-threat/

El centro de recursos educativos ERIC (Education Resources Information Center), una biblioteca pública digital con 2,1 millones de documentos educativos, podría dejar de actualizarse esta semana por falta de financiación. A pesar de tener un contrato vigente hasta 2028 y fondos ya autorizados por el Congreso, el Departamento de Eficiencia Gubernamental (DOGE) se ha negado a liberar el dinero necesario para su operación. ERIC, gestionado por el Departamento de Educación de EE.UU., es una herramienta esencial para investigadores, docentes y responsables de políticas educativas, comparable a PubMed en el campo de la salud.

Erin Pollard Young, la única empleada del Departamento de Educación dedicada a ERIC, fue despedida en marzo junto con otros 1.300 trabajadores. Antes de su salida, intentó recortar el presupuesto de ERIC a la mitad, como exigía DOGE, pero incluso esa propuesta fue rechazada. El contrato podría expirar el 23 de abril, lo que significaría que ya no se añadirían nuevos documentos al repositorio.

ERIC contiene artículos de revistas académicas, libros, informes gubernamentales y tesis doctorales, incluyendo una gran cantidad de «literatura gris» (estudios no publicados ni catalogados en bases privadas como EBSCO), lo que lo hace insustituible por herramientas como Google o IA.

Desde el Departamento de Educación han justificado los recortes con la necesidad de reestructurar el Instituto de Ciencias de la Educación (IES), del cual depende ERIC, acusándolo de ineficacia en la mejora de resultados educativos.

Pollard Young ha decidido hablar públicamente sobre la situación, a pesar del riesgo de represalias, para intentar salvar un recurso que ha sido clave para la investigación educativa durante más de 60 años.

BIP! Buscador de preprints sobre COVID-19 con medidas de impacto

 

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BIP! Finder

BIP! Buscador para COVID-19

 

Esta versión de BIP! Finder tiene como objetivo facilitar la exploración de la literatura relacionada con COVID-19 al permitir la clasificación de artículos basados ​​en varias métricas de impacto .

Proporcionó medidas de impacto:

  • La popularidad: Medida basada en citas que refleja el impacto actual.
  • Influencia: Medida basada en citas que refleja el impacto total.
  • Atención al lector: El número actual de lectores de Mendeley.
  • Atención de los medios de comunicación social: El número de tweets relacionados con este artículo.

 

Desde el comienzo de la pandemia de coronavirus 2019-20, se ha publicado una gran cantidad de artículos relevantes o están disponibles en servidores de preprints. Estos artículos, junto con la literatura relacionada anterior, componen una valiosa base de conocimiento que afecta los estudios de investigación contemporáneos o, incluso, las acciones gubernamentales para limitar la propagación de la enfermedad y las decisiones de tratamiento tomadas por los médicos. Sin embargo, el número de tales artículos está aumentando a un ritmo intenso, lo que dificulta la exploración de la literatura relevante y la identificación de conocimientos útiles. BIP4COVID19, es un conjunto de datos abiertos compilados para facilitar la exploración de literatura relacionada con el coronavirus, al proporcionar varios indicadores de impacto científico para los artículos relevantes.