Lawrence, Rebecca. Could this be the start of a new era in scholarly communication?. F1000, 9 jul 2020

Ver original

Rebecca Lawrence, Directora Gerente de F1000 Research Ltd, analiza cómo debemos aprender y aprovechar los nuevos enfoques empleados durante la pandemia de COVID-19 para dar forma a la «nueva normalidad». de comunicación académica.

A pesar de todo el impacto devastador que la pandemia de coronavirus ha tenido en todos nosotros, también ha demostrado cómo es posible cambiar rápidamente las culturas y mentalidades previamente arraigadas. Tomemos, por ejemplo, la capacidad de una gran proporción de la población activa para trabajar ahora con la misma eficacia desde su hogar, sin el impacto ambiental y de viaje significativo habitual causado por los viajes diarios y de larga distancia a reuniones y conferencias en todo el mundo.

Mientras tanto, en el ámbito de la investigación académica, se ha ejercido una presión cada vez mayor en las últimas dos décadas para repensar cómo revisamos y difundimos nuevas investigaciones: para alejarnos del modelo basado en la revista tradicional que ha sido el pilar central de la comunicación académica en los últimos 300 años. y maximizar las oportunidades y el potencial que pueden aportar las nuevas tecnologías y enfoques. Se han hecho algunos progresos, pero el ritmo del cambio ha sido mucho más lento de lo que muchos esperaban. ¿Podría esta pandemia ser el desencadenante que finalmente permite un cambio total en la forma en que llevamos a cabo, nos comunicamos y discutimos nuevas investigaciones?

Acelerar la investigación y su comunicación.

El mundo de la investigación ha demostrado que es posible  avanzar en el descubrimiento de fármacos y vacunas  [1] durante esta pandemia a velocidades mucho más rápidas que las obtenidas anteriormente mediante el uso de infraestructuras para apoyar el intercambio, la reutilización y la colaboración en torno a los datos; publicación rápida y herramientas de discusión / revisión (como se discute a continuación); y a través de una mayor transparencia y accesibilidad a nuevas investigaciones.

Hemos visto un  gran aumento en el uso de servidores de preprints  [2] como  bioRxiv  [3],  medRxiv  [4] y otros, para compartir rápidamente nuevas ideas sobre el coronavirus. Dichos servidores de preprints (por ejemplo,  arXiv  [5]) se desarrollaron originalmente para permitir a los investigadores recibir comentarios tempranos sobre los artículos antes de enviarlos a la revista y reclamar prioridad sobre los resultados. Durante el brote de coronavirus, los preprints se han utilizado cada vez más como una forma de compartir rápidamente nuevas investigaciones antes de pasar por una revisión por pares para que otros investigadores en el campo evaluaran rápidamente los resultados y, cuando fuera apropiado, comenzar a desarrollarlos sin el retraso normal (a menudo meses) en espera de la publicación formal de la revista.

Otro enfoque nuevo ha sido el desarrollo de  Outbreak Science  [6] (financiado por Wellcome), una plataforma que permite a los investigadores (públicos o anónimos) proporcionar una revisión estructural de un preprint con el objetivo de proporcionar un triaje inicial de la comunidad. Varios editores y grupos relacionados también se han reunido para analizar cómo pueden  maximizar la eficiencia en la revisión por pares  [7] para la investigación relacionada con el coronavirus, para minimizar las solicitudes directas de revisión por pares de expertos en coronavirus ya sobrecargados a través de un triaje efectivo antes de la revisión por pares, y para reducir la revisión entre los lugares de publicación para aportaportar ganancias en términos de coste y eficiencia al sistema.

La velocidad no debe ser a expensas de la confianza

Sin embargo, algunas experiencias de publicación rápida durante la pandemia han puesto de relieve una serie de fallas inherentes en estos procesos que simplemente no se pueden ignorar. Aunque la mayoría de los servidores de preprints incluyen advertencias claras de que los preprints que alojan no han sido revisadas por pares, ha habido algunos casos desafortunados en los que se han usado preprints de baja calidad para  alimentar noticias falsas y fragmentar el debate público  [8]. Dado el impacto potencial de esta investigación en el área salud,  muchos servidores de preprints ahora han introducido controles adicionales  [9] para ayudar a aumentar la confianza en el contenido para tratar de minimizar el potencial de mal uso y la mala interpretación de los resultados que se informan.

Además, la mayoría de las investigaciones sobre servidores de preprints no incluyen el intercambio de datos, códigos y materiales subyacentes, lo que minimiza la capacidad de un escrutinio completo (incluida la revisión por pares) de los resultados para respaldar su reutilización. De hecho, los problemas con esto se han puesto de manifiesto con las recientes retractaciones de dos documentos de COVID-19 en  The Lancet  [10] y  NEJM  [11], así como de un preprints adicional, todo lo cual había comenzado a influir en el tratamiento. En cada caso, la  falta de acceso a los datos subyacentes. [12] para permitir la verificación independiente de los resultados en última instancia, llevó a cuestionar sus afirmaciones importantes. Esto pone de relieve no solo cuán crucial es que tales datos subyacentes estén disponibles para su revisión, sino también que la revisión por pares de la investigación debe ser abierta y transparente, para que quede claro para todos qué nivel de revisión de expertos ha tenido lugar, por quién, y sus comentarios.

De hecho, hay una serie de modelos de publicación de investigación de uso generalizado que están diseñados precisamente para permitir la publicación rápida de nuevos hallazgos (como lo hace un preprints) mientras se asegura la revisión por expertos y transparente para apoyar la confianza y la toma de decisiones en torno a un artículo. y su uso potencial. F1000Research  [13] desarrolló un modelo de publicación de este tipo para las ciencias de la vida en 2013, con el requisito obligatorio de que los datos y el código subyacentes sean FAIR (Finable, Accesible, Interoperable y Reutilizable) para respaldar la reproducibilidad de los hallazgos y su uso y reutilización. Además, las publicaciones se pueden actualizar a medida que entran nuevos datos o se desarrolla una nueva comprensión, lo que permite que la publicación rastree el flujo de trabajo de investigación en curso, como un «artículo vivo».

Este modelo ahora se está extendiendo a todas las disciplinas de investigación, y los principales financiadores de todo el mundo ahora también tienen sus propias plataformas de publicación para sus beneficiarios utilizando este mismo modelo de publicación rápida y transparente, incluyendo  Wellcome [14], the Bill & Melinda Gates Foundation [15], the Irish Health Research Board [16], y más adelante este año, la  Comisión Europea  [17]. De hecho, estas plataformas han visto un gran aumento en las presentaciones en COVID-19 durante este tiempo debido a los beneficios obvios de este enfoque durante tal emergencia [para ejemplos ver 18, 19 y 20]. Además, este modelo puede generar considerables ganancias en costos y eficiencia: los costos promedio de procesamiento de artículos en Wellcome Open Research son  67% más baratos que el promedio de Wellcome paga a otras plataformas por el acceso abierto [21], y además el modelo permite la publicación de una gama mucho más amplia de resultados.

La punta del iceberg

A medida que el ritmo de la investigación se acelere mediante el uso de flujos de trabajo más automatizados y enfoques basados ​​en inteligencia artificial, la velocidad y la eficiencia en la comunicación y la revisión académica serán cada vez más cruciales. Necesitamos pensar cuidadosamente sobre el papel y el valor de la revisión por pares, y qué tipo de proceso de revisión es más relevante y beneficioso en diferentes circunstancias y contextos. Por ejemplo, algunos productos pueden requerir listas de verificación simples para garantizar informes adecuados según los estándares de la comunidad; Algunos resultados de gran volumen y altamente estructurados pueden revisarse mejor a través de enfoques orientados a la IA seguidos de una revisión de la comunidad. Vamos a necesitar ser más inteligentes y más eficientes sobre el uso del recurso finito y cada vez más utilizado por los investigadores en ejercicio en la revisión por pares.

Hay muchas otras ‘emergencias’ más allá de la pandemia actual que garantizan una escalada en velocidad y transparencia a través de la comunicación rápida de conocimientos sólidos para ayudarnos a abordar algunos de los mayores desafíos del mundo, como el cambio climático u otras enfermedades y trastornos que afectan a las vidas de las personas, desde campos más prominentes como el cáncer y trastornos de salud mental, hasta enfermedades raras. ¿Pero por qué parar allí? Muchas disciplinas más allá de las ciencias de la Salud también necesitan esta urgencia: las nuevas innovaciones en las Ciencias Físicas y la Ingeniería, nuestra comprensión de la Sociología, la Geografía, la Cultura, etc., tienen sus propios impactos significativos en la vida y el bienestar humanos, y merecen beneficiarse igualmente de la rapidez y enfoques de publicación transparentes.

¿El comienzo de una nueva era?

Para hacer una transición más amplia a enfoques de publicación rápidos y transparentes, necesitaremos un cambio cultural adicional en la forma en que la investigación y los investigadores son evaluados e incentivados para permitirles utilizar estos nuevos enfoques para ayudarlos a trabajar de manera más eficiente y efectiva. Este ya ha sido el foco de muchas iniciativas importantes, incluida  DORA  (la Declaración de Evaluación de Investigación de San Francisco) [22] y el reciente  informe final de la Plataforma de Política de Ciencia Abierta de la CE  [23].

Con las instituciones de investigación y educación superior de todo el mundo enfrentando una nueva realidad tras la pandemia de coronavirus, ahora es el momento de repensar cómo se involucran en la comunicación académica de los resultados de sus investigadores, junto con los financiadores, las organizaciones de formulación de políticas y las comunidades de investigación, para maximizar el costo potencialmente significativo y las ganancias de eficiencia del uso de nuevas herramientas y enfoques.

La pandemia de coronavirus ha demostrado la necesidad y la importancia de contar con formas de trabajo eficaces y colaborativas y ha demostrado el valor de los procesos y herramientas que respaldan un intercambio y una participación más rápida en la investigación. Necesitamos aprender de lo que funcionó mejor cuando nos vimos obligados a concentrarnos en un desafío urgente, y no simplemente volver a las viejas formas de hacer las cosas, sino asegurarnos de utilizar los mejores elementos de estos modelos para tender. a esto como una «nueva normalidad».

Referencias

[1]  https://cen.acs.org/pharmaceuticals/drug-development/COVID-19-vaccines-antibodies-advance/98/i24

[2]  https://www.nature.com/articles/d41586-020-01394-6

[3]  https://www.biorxiv.org/

[4]  https://www.medrxiv.org/

[5]  https://arxiv.org/

[6]  https://outbreaksci.prereview.org/

[7]  https://oaspa.org/scholarly-publishers-working-together-during-covid-19-pandemic/

[8]  https://blogs.lse.ac.uk/impactofsocialsciences/2020/04/03/between-fast-science-and-fake-news-preprint-servers-are-political/

[9]  https://www.nature.com/articles/d41586-020-01394-6

[10]  https://www.thelancet.com/journals/lancet/article/PIIS0140-6736(20)31180-6/fulltext

[11]  https://www.nejm.org/doi/full/10.1056/NEJMoa2007621

[12]  https://www.sciencemag.org/news/2020/06/two-elite-medical-journals-retract-coronavirus-papers-over-data-integrity-questions

[13]  https://f1000research.com/

[14]  https://wellcomeopenresearch.org/

[15]  https://gatesopenresearch.org/

[16]  https://hrbopenresearch.org/

[17]  https://ec.europa.eu/research/openscience/index.cfm

[18]  https://f1000research.com/gateways/disease_outbreaks/coronavirus

[19]  https://wellcomeopenresearch.org/collections/covid19

[20]  https://hrbopenresearch.org/collections/coronavirus

[21]  https://blog.wellcomeopenresearch.org/2020/01/27/wellcome-open-research-a-summary-of-year-3/

[22]  https://sfdora.org/

[23]  https://ec.europa.eu/research/openscience/pdf/ec_rtd_ospp-final-report.pdf#view=fit&pagemode=none