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¿Por qué se siguen citando algunos artículos retractados?

Schmidt, Marion. «Why Do Some Retracted Articles Continue to Get Cited?» Scientometrics, 4 de noviembre de 2024. https://doi.org/10.1007/s11192-024-05147-4.

El artículo de Marion Schmidt explora por qué algunos artículos retractados continúan recibiendo citas incluso después de su retractación. A pesar de la retracción, estos estudios siguen siendo citados, y se sabe poco sobre las causas de este fenómeno y el posible riesgo o daño epistemológico asociado. Este estudio de caso examina cómo las comunidades académicas manejan la incertidumbre en la recepción de publicaciones retractadas y analiza el impacto de las citas continuas o decrecientes de estas publicaciones.

Para llevar a cabo este análisis, el estudio utiliza varias técnicas de procesamiento de lenguaje natural y lectura cualitativa detallada. En particular, se identifica el apoyo y la disensión en las publicaciones que citan o co-citan los artículos retractados; además, se rastrean los términos conceptuales y su contexto de uso, y se analizan las funciones retóricas en los contextos de citación.

Los resultados muestran que en los casos con citas continuas, se encuentran tanto apoyo empírico como disputas no resueltas. Los autores tienden a destacar ciertos valores informativos en artículos que siguen siendo citados tras la retractación, mientras que en otros prevalecen argumentos metodológicos o afirmaciones generales. Esto sugiere que el impacto continuo de una cita no necesariamente perpetúa un daño epistemológico, sino que refleja una valoración entre el riesgo epistemológico y el valor informativo.

Revistas con altos índices de artículos sospechosos señalados por una start-up de integridad científica



Van Noorden R. Journals with high rates of suspicious papers flagged by science-integrity start-up. Nature. 2024 Oct 23;doi: 10.1038/d41586-024-03427-w. Available from: https://www.nature.com/articles/d41586-024-03427-w

El artículo de Richard Van Noorden analiza el impacto de investigaciones científicas fraudulentas o sospechosas en revistas académicas, señaladas por la herramienta Argos, desarrollada por la empresa tecnológica Scitility. Esta plataforma, lanzada en septiembre de 2024, asigna a los artículos un puntaje de riesgo basado en los antecedentes de los autores y en las citas a investigaciones previamente retractadas. Un puntaje alto no prueba que un artículo sea de baja calidad, pero sugiere que debe investigarse más a fondo.

Entre las editoriales con más artículos de alto riesgo, destaca Hindawi, un sello ahora cerrado, subsidiario de Wiley, con más de 10.000 retractaciones en dos años (alrededor del 4% de su cartera en la última década). Aunque Wiley ha limpiado una gran parte de su catálogo, Argos señala que todavía persisten más de 1.000 artículos de alto riesgo. Otras editoriales, como Elsevier, MDPI y Springer Nature, también figuran con miles de artículos sospechosos, pero con proporciones más bajas en relación a su volumen de publicaciones.

Argos es parte de una creciente cantidad de herramientas diseñadas para detectar señales de alerta en la integridad científica, como Papermill Alarm y Signals, que ayudan a identificar posibles fraudes en manuscritos. Aunque algunas editoriales han implementado tecnologías para detectar irregularidades, la proporción de artículos problemáticos aún es considerable. Las editoriales Impact Journals, Spandidos e Ivyspring presentan las mayores proporciones de artículos de alto riesgo, con cifras superiores al 0.6%.

Además de analizar la situación a nivel de editorial, Argos también proporciona datos sobre revistas específicas. La revista Scientific Reports de Springer Nature, por ejemplo, cuenta con 450 artículos de alto riesgo y 231 retractaciones, lo que representa el 0.3% de su producción total. Otras revistas con grandes brechas entre artículos retractados y sospechosos son Sustainability de MDPI y Materials Today Proceedings de Elsevier.

El crecimiento del fraude científico se debe en parte a la proliferación de «fábricas de artículos» y contenido generado por inteligencia artificial. Las editoriales están aumentando su inversión en supervisión humana y tecnología para enfrentar estos desafíos.

Argos se apoya en datos abiertos, como la base de datos de Retraction Watch, y también rastrea redes de autores con antecedentes de mala conducta. No obstante, una de las dificultades más grandes que enfrentan las herramientas de integridad es la correcta distinción entre autores con nombres similares, lo que puede sesgar los resultados.

¿Se deben citar los chatbots de Inteligencia Artificial en un trabajo de investigación?

Antunes Nogueira, L.; Rein, Jan Ove. «Guest Post – The Case For Not Citing Chatbots As Information Sources (Part I) and (Part II)». The Scholarly Kitchen, 20 de junio de 2024. https://scholarlykitchen.sspnet.org/2024/06/19/chatbots-to-cite-or-not-to-cite-part-1/

Este artículo invita a reflexionar sobre las implicaciones éticas y prácticas del uso de IA generativa en la producción académica y la necesidad de normas más claras para su uso y citación.

Se revisan las políticas de 17 editores y organizaciones académicas, encontrando un consenso general sobre que los chatbots no cumplen los requisitos para ser considerados autores, ya que no pueden asumir la responsabilidad por los textos generados. Sin embargo, no existe una postura clara sobre si deben ser citados como fuentes.

Algunos, como International Committee of Medical Journal Editors (ICMJE) y Elsevier, son tajantes en su recomendación de no citarlos, mientras que la American Psychological Association (APA) ha ofrecido directrices sobre cómo citar chatbots como herramientas, sin admitirlos como fuentes de información.

El problema radica en que los textos generados por chatbots, aunque coherentes, no son rastreables ni verificables, lo que lleva a muchos a cuestionar su validez como fuentes. El caso de la retracción de un artículo por el uso de citas incorrectas generadas por ChatGPT ejemplifica los riesgos involucrados.

Citar es una norma sociocultural y ética en la academia, y sus razones incluyen:

  • Atribuir crédito a las ideas ajenas.
  • Proveer evidencia para respaldar un argumento.
  • Situar el trabajo dentro de un debate académico.
  • Facilitar que otros verifiquen las fuentes de información.

El uso de chatbots introduce un nuevo desafío, ya que sus respuestas, aunque parecen coherentes, no representan fuentes verificables de información, sino productos generados probabilísticamente por algoritmos.

El debate sobre si los chatbots deben ser citados como fuentes se divide en dos posturas:

  1. Pro-citación: Se argumenta que si el contenido no es propio, debe citarse para evitar el plagio, lo que implicaría tratar al chatbot como una fuente.
  2. Anti-citación: Quienes se oponen a citarlos como fuentes destacan que los textos generados por IA no pueden ser rastreados ni verificados, lo que los hace inadecuados para ser tratados como fuentes. Sugieren que los chatbots deben considerarse como herramientas, similares a otras usadas en la investigación, y que su uso debe ser explicado en las secciones metodológicas del trabajo.

Los autores concluyen que la irrupción de los chatbots obliga a reconsiderar las prácticas de citación y a discernir entre herramientas de asistencia y fuentes de información verificables.

Se proponen varias razones para no citar chatbots. Primero, citar chatbots entraría en conflicto con las políticas académicas, ya que citar a estos sistemas podría legitimar a las empresas detrás de la tecnología como autores, lo que comprometería la responsabilidad intelectual. Además, citar chatbots podría contaminar el ecosistema informativo al difundir datos generados por IA, lo que erosionaría la calidad de los modelos de lenguaje y promovería la desinformación.

Otro punto relevante es que los chatbots no fueron diseñados como máquinas de verdad. Su funcionamiento se basa en cálculos probabilísticos de secuencias de palabras, no en la verificación de hechos. Por ello, los resultados que generan pueden incluir falsedades (hallucinations). Sin embargo, los chatbots podrían ser útiles en tareas de extracción de información, siempre que se basen en bases de datos confiables.

El texto también plantea que crear reglas que obliguen a citar a los chatbots sería impráctico y enviaría un mensaje erróneo, ya que las herramientas actuales no pueden detectar de manera confiable el uso de textos generados por IA. Además, legitimar la práctica de citar chatbots como fuentes podría llevar al mal uso de estas herramientas, lo que resultaría contraproducente para la academia. En lugar de ello, se propone una inversión en alfabetización en IA y un enfoque normativo flexible, basado en normas socioculturales que evolucionen con el tiempo y que establezcan prácticas adecuadas para el uso de estas herramientas.

En conclusión, se sugiere que las instituciones académicas deben adoptar una postura clara que desincentive la citación de chatbots como fuentes de información, y que promueva su uso adecuado como herramientas de apoyo en el proceso de investigación. Las instituciones académicas, junto con editoriales y revistas, tienen el poder de guiar la normalización de las prácticas sobre la divulgación del uso de IA, lo cual sería crucial para mantener la integridad del ecosistema informativo.

La compra de citas de investigación en la publicación académica

Langin, Katie «Vendor Offering Citations for Purchase Is Latest Bad Actor in Scholarly Publishing». Science 12 feb. 2024, Accedido 20 de febrero de 2024. https://www.science.org/content/article/vendor-offering-citations-purchase-latest-bad-actor-scholarly-publishing.

Un nuevo estudio resalta que un vendedor que ofrece citas a la venta se suma a la lista de actores problemáticos en la publicación académica. Según la investigación, investigadores sin escrúpulos disponen de múltiples opciones para manipular las métricas de citas.

En 2023, apareció un nuevo perfil de Google Scholar en línea que presentaba a un investigador desconocido. En pocos meses, el científico, un experto en noticias falsas, fue catalogado por la base de datos académica como el 36º investigador más citado en su campo. Tenía un índice h de 19, lo que significa que había publicado 19 artículos académicos que habían sido citados al menos 19 veces cada uno. Fue un impresionante debut en la escena de la publicación académica.

Pero nada de eso era legítimo. El investigador y su institución eran ficticios, creados por investigadores de la Universidad de Nueva York en Abu Dhabi que investigaban prácticas editoriales cuestionables. Las publicaciones fueron escritas por ChatGPT. Y los números de citas eran falsos: algunas provenían de la excesiva auto-cita del autor, mientras que otras 50 fueron compradas por 300$ a un vendedor que ofrecía un «servicio de impulso de citas».

«La capacidad de comprar citas en gran cantidad es un desarrollo nuevo y preocupante», dice Jennifer Byrne, una investigadora de cáncer de la Universidad de Sídney que ha estudiado publicaciones problemáticas en la literatura biomédica. En la universidad, el índice h de un investigador y el número de citas que han recibido a menudo se utilizan para decisiones de contratación y ascenso. Y el perfil fabricado, que fue parte de un estudio publicado como preprint la semana pasada en arXiv, muestra tácticas «extremas» que se pueden emplear para manipularlos, agrega Byrne, quien no estuvo involucrada en el trabajo. (Los investigadores declinaron nombrar al vendedor para evitar darles más negocios).

El estudio comenzó cuando Yasir Zaki, un científico de la computación en la Universidad de Nueva York en Abu Dhabi, y sus colegas notaron patrones preocupantes entre investigadores reales. Después de examinar los perfiles de Google Scholar de más de 1.6 millones de científicos y mirar a autores con al menos 10 publicaciones y 200 citas, el equipo identificó a 1016 científicos que habían experimentado un aumento de 10 veces en las citas en un solo año. «Sabes que algo anda mal cuando un científico experimenta un aumento repentino y masivo en sus citas», dice Zaki.

El equipo señaló a 114 científicos que habían recibido más de 18 citas de un solo artículo, un signo sospechoso, según Zaki, «ya que es raro que incluso los científicos establecidos tengan más de un puñado de citas provenientes de la misma fuente». En un caso particularmente flagrante, el 90% de las referencias en un solo artículo citaban las publicaciones de un científico. «Fue… publicado en una revista de la que el científico sospechoso es editor», dice Zaki.

Muchas de las citas asociadas con los 114 científicos sospechosos provenían de publicaciones de baja calidad, dicen los investigadores, incluidos preprints, que no están sujetos a revisión por pares. Algunas de las publicaciones citantes ni siquiera mencionaban el trabajo del investigador en el texto principal del artículo; la cita simplemente se había añadido a la lista de referencias al final.

El equipo también notó que uno de los autores había recibido muchas citas de documentos alojados por una cuenta en ResearchGate, un sitio de redes sociales para científicos. «Para nuestro asombro, ¡esa cuenta estaba anunciando abiertamente un servicio de compra de citas!», dice el autor del estudio, Talal Rahwan, un científico de informática en la Universidad de Nueva York en Abu Dhabi.

Fue entonces cuando decidieron crear el perfil ficticio de Google Scholar y ver si podían comprar citas ellos mismos. Le pidieron a ChatGPT que escribiera 20 artículos de investigación sobre el tema de las noticias falsas, incluyendo muchas auto-citas, referencias a documentos escritos por el mismo autor ficticio, imitando una práctica que algunos investigadores usan para aumentar sus números de citas.

Luego, publicaron los artículos en varios servidores de preprints. Google Scholar detectó esos artículos en su exploración de la literatura académica y se recogieron en el perfil del autor ficticio, enumerando esos preprints como publicaciones y dándole al investigador crédito por 380 auto-citas contenidas en ellos.

A partir de ahí, fue relativamente fácil comprar citas adicionales. Utilizando el nombre del científico ficticio, el equipo de investigación contactó al vendedor a través de WhatsApp y compró el «paquete de 50 citas». Dentro de 40 días, se publicaron cinco artículos que incluían cada uno 10 citas al trabajo del investigador de noticias falsas ficticio. Cuatro de los cinco aparecieron en una sola revista de química. «Esto no tenía sentido, ya que los documentos de nuestro investigador ficticio no estaban ni remotamente relacionados con la química», señala Rahwan.

El estudio sugiere que algunos investigadores están utilizando tácticas similares a las empleadas por el equipo de la Universidad de Nueva York en Abu Dhabi para aumentar sus clasificaciones de citas. «La evidencia que muestran en este documento es bastante sólida», dice Naoki Masuda, un matemático de la Universidad de Buffalo que ha estudiado citas anómalas.

Los autores no pueden decir cuan extendidos son estos problemas en la literatura académica. «Solo nos enfocamos en los casos escandalosos», dice Rahwan. Pero vieron señales de que otros artículos publicados por la misma revista de química pueden haber incluido citas que fueron compradas: Once otros (reales) científicos habían recibido al menos 10 citas de un solo artículo publicado en esa revista.

Bernhard Sabel, un neuropsicólogo de la Universidad Otto von Guericke en Magdeburgo que ha estudiado fábricas de papel que venden autoría en artículos científicos, dice que la comunidad académica debería estar «muy preocupada» por este tipo de manipulaciones. «El problema es grande, y ha estado creciendo rápidamente en los últimos 10-15 años», agrega Sabel. En su opinión, Google Scholar y otras bases de datos

Las citaciones en Google Scholar son manipulables


Ibrahim, Hazem, Fengyuan Liu, Yasir Zaki, y Talal Rahwan. «Google Scholar is manipulatable». arXiv, 7 de febrero de 2024. https://doi.org/10.48550/arXiv.2402.04607.


El documento proporciona evidencia de fraude en la compra de citas en Google Scholar. A través de un análisis de perfiles en Google Scholar y encuestas a profesores de universidades de alto prestigio, se descubre la amplia utilización de esta plataforma en la evaluación de científicos. Los investigadores también revelan la existencia de un servicio para aumentar citas y demuestran que es posible comprar citas en grandes cantidades. Este hallazgo subraya la importancia de no depender exclusivamente de los recuentos de citas en la evaluación académica.

En este estudio, se compiló un conjunto de datos de aproximadamente 1.6 millones de perfiles en Google Scholar para examinar casos de fraude de citas en la plataforma. Se encuestó a profesores de universidades altamente clasificadas, confirmando que Google Scholar se utiliza ampliamente en la evaluación de los científicos. Intrigados por un servicio de aumento de citas descubierto durante la investigación, los investigadores contactaron con el servicio encubiertos como autores ficticios y lograron comprar 50 citas. Estos hallazgos proporcionan evidencia concluyente de que las citas pueden ser compradas en grandes cantidades, resaltando la necesidad de ir más allá de los recuentos de citas.

Los estilos de cita más populares en Mendeley Cite

«The Most Popular Citation Styles, Revealed!» Mendeley Blog (blog). 27 de noviembre de 2023. https://blog.mendeley.com/2023/11/27/the-most-popular-citation-styles-revealed/.

La importancia de las citas es fundamental tanto para el proceso de trabajo de un investigador como para el reconocimiento de un autor. Los dos formatos de citas más reconocidos son las citas en el texto y las citas a pie de página.

Recientemente, se informó sobre el lanzamiento de estilos de citas a pie de página en Mendeley Cite, y al incorporar esta función, se notó que la información sobre los estilos de citas no está fácilmente disponible. Por esta razón, se han recopilado los datos de esta aplicación para identificar los estilos de cita más utilizados.

Top 15 Citation Styles in Mendeley Cite (October 2023) Percentage Share (%) 
APA (American Psychological Association) 56
IEEE 10
Vancouver 8
Nature 3
American Medical Association (AMA)2
Cite Them Right – Harvard2
Vancouver (Superscript)1
Associacao Brasileira De Normas Tecnicas1
Chicago Manual of Style (Author Date)1
Elsevier – Harvard (with titles)0.5
American Sociological Association (ASA)<0.5
American Chemical Society (ACS)<0.5
Elsevier – Vancouver<0.5
American Political Science Association (APSA)<0.5
Royal Society of Chemistry<0.5

La tabla muestra los porcentajes de uso de los diferentes estilos de citas en Mendeley Cite en octubre de 2023. Aquí hay un análisis de los datos:

  1. APA (American Psychological Association): 56% Es el estilo de cita más utilizado, lo cual no es sorprendente, ya que APA es comúnmente preferido en campos como psicología, educación y ciencias sociales.
  2. IEEE: 10%. IEEE es prominente en campos de ingeniería, tecnología y ciencias de la computación, por lo que su presencia en el segundo lugar es coherente con las expectativas.
  3. Vancouver: 8% Vancouver es un estilo de cita común en ciencias de la salud y medicina, y su posición refleja su popularidad en estos campos.
  4. Nature: 3% Nature es un estilo asociado con las publicaciones de la revista Nature. Su presencia sugiere un interés en la literatura científica de alto impacto.
  5. American Medical Association (AMA): 2% AMA es utilizado principalmente en publicaciones médicas y de salud, y su posición en la tabla es consistente con su aplicación específica.
  6. Cite Them Right – Harvard: 2% Este estilo es popular en entornos académicos británicos y su inclusión destaca la diversidad de preferencias de estilo.
  7. Vancouver (Superscript): 1% Una variante del estilo Vancouver, que utiliza superíndices para las referencias, es menos común pero aún tiene presencia.
  8. Associação Brasileira De Normas Técnicas: 1% La presencia de este estilo sugiere una utilización en contextos académicos y científicos brasileños.
  9. Chicago Manual of Style (Author Date): 1% El estilo Chicago es común en humanidades y ciencias sociales, y su variante de fecha de autor parece ser menos utilizada en comparación con otras variantes.
  10. Elsevier – Harvard (with titles): 0.5% Este estilo específico de Harvard, asociado con Elsevier, indica preferencias específicas en ciertos campos académicos.
  11. a 15. Estilos con menos del 0.5% de participación: Estos estilos, como ASA, ACS, Elsevier – Vancouver, APSA y Royal Society of Chemistry, tienen una presencia mínima en la plataforma, sugiriendo un uso menos frecuente en comparación con los estilos principales.


Aunque los resultados se alinean con las expectativas, esta coincidencia es comprensible dado que los estilos de citas a pie de página representan solo alrededor del 1% del uso total de estilos de citas en Mendeley Cite. De manera interesante, «Chicago Manual of Style 17th edition (full note)» se posiciona como el estilo de citas a pie de página más popular, según los datos de Mendeley Cite de octubre de 2023.

La elección de APA, IEEE y Vancouver como los tres estilos más populares en general no fue sorprendente, ya que con frecuencia son mencionados como algunos de los estilos de citación más utilizados. No obstante, en contraste con las suposiciones, MLA (Modern Language Association) no figura entre los 15 primeros, a pesar de ser citado con frecuencia como uno de los estilos de citación más populares.

En resumen, la tabla revela una diversidad de preferencias de estilos de citas en Mendeley Cite, reflejando también la variedad de disciplinas académicas y regiones geográficas que utilizan la plataforma.

Cómo y por qué citar fuentes en trabajos académicos

Ayala Aceves, Marcela [et al.]. Cómo y por qué citar fuentes en trabajos académicos México: UNAM, 2023

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El conocimiento se construye de manera colectiva, requiriendo la síntesis, análisis y reflexión sobre saberes previos y fuentes de información para generar ideas o conocimientos innovadores.

En el ámbito académico, es esencial otorgar crédito de manera sistemática y precisa a las fuentes y trabajos previos, reconociendo que el conocimiento se forma de manera colaborativa. El propósito de esta obra es mostrar la forma adecuada de citar fuentes y libros, resaltando la importancia de llevar a cabo este proceso, según señala en una entrevista.

Hacer referencia a las fuentes que respaldan el trabajo de manera sistemática es fundamental. Al hacerlo, reconocemos adecuadamente la autoría, permitimos la verificación de la información y tomamos conciencia de la naturaleza colaborativa del conocimiento.

Esta guía ofrece una explicación concisa sobre cómo y por qué citar diversos tipos de fuentes. Se recomienda utilizarla como referencia principal y consultar recursos adicionales, como los enlistados en la bibliografía. Para enriquecer los ejemplos y adaptarlos a casos específicos, se sugiere revisar las páginas siguientes en compañía de otras personas.

Los investigadores que aceptan manipular las citas tienen más probabilidades de que se publiquen sus trabajos

Singh Chawla, Dalmeet. «Researchers Who Agree to Manipulate Citations Are More Likely to Get Their Papers Published». Nature, 3 de mayo de 2023. https://doi.org/10.1038/d41586-023-01532-w.


Un estudio publicado en la revista Research Policy revela que los investigadores que son presionados por los editores para agregar citas superfluas en sus manuscritos tienen más probabilidades de tener éxito en la publicación de sus artículos que aquellos que se resisten.

El estudio se basa en una encuesta realizada en 2012 a 1.169 académicos que informaron haber sido solicitados para agregar citas innecesarias, de los cuales 1.043 cumplieron con la solicitud y agregaron al menos una cita.

Cuando los científicos son presionados para inflar sus trabajos con citas, el editor de la revista puede estar buscando aumentar el recuento de citas de su propia revista o el suyo propio. En otros casos, los revisores por pares pueden tratar de persuadir a los autores para que citen su trabajo. Los «anillos de citas», en los que varios académicos o revistas acuerdan citarse excesivamente entre sí, pueden ser más difíciles de detectar, ya que involucran a varias partes interesadas en lugar de solo dos académicos citándose desproporcionadamente.

Aunque los datos de la encuesta se recopilaron hace una década, los hallazgos siguen siendo relevantes hoy y la situación es poco probable que haya cambiado significativamente, según el autor del estudio, Eric Fong, de la Universidad de Alabama en Huntsville.

El estudio también encontró que los investigadores que cumplían plenamente con las solicitudes coercitivas de los editores tenían una tasa de aceptación del 85%, en comparación con el 77% para aquellos que cumplían parcialmente y el 39% para aquellos que se negaban a cumplir.

Para abordar este problema, Fong sugiere que las autocitas de las revistas deben excluirse de métricas como el factor de impacto de la revista, lo que reduciría la razón para solicitar más citas a otros trabajos publicados en la misma revista.

El director de integridad de la investigación en la Oficina de Integridad de la Investigación del Reino Unido y miembro del Consejo de Ética de Publicación (COPE), Matt Hodgkinson, está de acuerdo y afirma que es necesario eliminar el incentivo para realizar estas prácticas distorsionadoras.

Los editores que toman decisiones basadas en la coerción están distorsionando la literatura, y la educación de los editores individuales es una tarea pendiente. Los editores y revistas deben monitorear activamente las solicitudes de citas por parte de revisores y editores.

En febrero, una revista de la editorial holandesa Elsevier generó controversia al afirmar en una carta de rechazo a un autor que una de las razones para rechazar su artículo era la falta de citas a trabajos publicados en la misma revista. Elsevier aclaró que tenía una política clara contra la manipulación de citas y que los editores no deben intentar aumentar la clasificación de la revista inflando artificialmente las métricas.

El desarrollo de herramientas para detectar y señalar el exceso de referencias entre revistas y personas podría ser una solución para combatir estas prácticas.

Los artículos de coautoría con varios autores tienen una ventaja significativa de citación

Tian, Wencan, Ruonan Cai, Zhichao Fang, Yu Geng, Xianwen Wang, y Zhigang Hu. «Understanding Co-Corresponding Authorship: A Bibliometric Analysis and Detailed Overview». Journal of the Association for Information Science and Technology n/a, n.o n/a. Accedido 11 de octubre de 2023. https://doi.org/10.1002/asi.24836.

El fenómeno de la autoría compartida es cada vez más frecuente. Para comprender la práctica de compartir los créditos de autoría entre varios autores correspondientes, se analizaron exhaustivamente las características del fenómeno de la autoría corresponsal desde el punto de vista de los países, las disciplinas, las revistas y los artículos.

Esta investigación se basó en un conjunto de datos de casi 8 millones de artículos indexados en la Web of Science, que proporciona pruebas sistemáticas, interdisciplinarias y a gran escala para comprender por primera vez el fenómeno de la autoría corresponsal.

Los resultados revelan que en los países asiáticos, especialmente en China, existe una mayor proporción de autores corresponsales. Desde el punto de vista de las disciplinas, existe una proporción relativamente mayor de autores corresponsales en los campos de la ingeniería y la medicina, mientras que la proporción es menor en los campos de las humanidades, las ciencias sociales y la informática. Desde el punto de vista de las revistas, las de alta calidad suelen tener una mayor proporción de autores corresponsales. A nivel de artículo, los resultados demuestran que, en comparación con los artículos con un único autor de correspondencia, los artículos con varios autores de correspondencia tienen una ventaja significativa en las citas.

Destacadamente, las revistas de alta calidad mostraron una mayor aceptación de artículos con autoría co-correspondiente. A nivel de artículo, demostramos la ventaja en citas de la autoría co-correspondiente al considerarla como una variable adicional que afecta a las citas. Específicamente, en comparación con los artículos con un solo autor correspondiente, los artículos con autoría co-correspondiente recibieron un promedio de un 19% más de financiamiento (86% frente a 67%), participaron en un 10% más de colaboraciones internacionales (37% frente a 27%), tuvieron un 6% más de acceso abierto (42% frente a 36%) y contaron con 2 miembros adicionales en el equipo en promedio (7 frente a 5). Esta ventaja de citación es especialmente pronunciada en los campos de las Humanidades y las Ciencias sociales, así como en la informática. Sin embargo, hay que señalar que la magnitud de la ventaja de citación no aumenta necesariamente de forma proporcional al número de autores corresponsales, y que esta relación varía según las distintas áreas temáticas. en los campos de la ingeniería y la informática, la ventaja de citación es mayor cuando hay tres autores corresponsales. A partir de tres autores, la ventaja empieza a disminuir.

¿Cómo citar a ChatGPT?

Para citar ChatGPT en tu trabajo, puedes seguir las pautas de la Asociación Estadounidense de Psicología (APA) y adaptar la información a los detalles específicos.

Otra cosa es que se pueda o deba citar una fuente como ChatGPT, ya que algunas de las recomendaciones consideran que nos se puede citar, ya que no es ningún autor definido. Cambridge University Press que publicó los principios de política de ética en la investigación con IA, prohíbe tratarla como «autora» de artículos y libros académicos ya que no puede rendir cuentas ante un conflicto de intereses delante de un tribunal, por no ser ninguna entidad jurídica. Y que la IA debe declararse y explicarse claramente en publicaciones como los trabajos de investigación, al igual que hacen los académicos con otros programas informáticos, herramientas y metodologías en el apartado dedicado a estas dentro del artículo especificando claramente para que fue utilizada y con que fines. Tambien COPE: Committee on Publication Ethics incide en esta cuestión, cuando dice «Las herramientas de IA no pueden cumplir los requisitos de autoría, ya que no pueden asumir la responsabilidad del trabajo presentado. Como entidades no jurídicas, no pueden afirmar la presencia o ausencia de conflictos de intereses ni gestionar los derechos de autor y los acuerdos de licencia.»

Pero si se citta, según las pautas de American Psychological Association (APA), se sugiere el siguiente formato para citar ChatGPT:

  • Autor o entidad responsable: Si no hay un autor específico mencionado, puedes utilizar «OpenAI» como entidad responsable.
  • Fecha de publicación: Incluye la fecha de la interacción o la fecha en que accediste al contenido.
  • Título de la publicación o descripción: Utiliza el título «ChatGPT» o una descripción que identifique claramente el contenido como una interacción con el modelo de lenguaje ChatGPT.
  • [Mensaje de chat]: Incluye esta etiqueta para indicar que se trata de un mensaje de chat.
  • Recuperado de [URL]: Proporciona la URL completa y actualizada donde se encuentra el contenido.

A continuación se muestra un ejemplo de cómo podría verse la cita en formato APA:

Nombre del autor (año, mes día). Título de la publicación o descripción [Mensaje de chat]. Recuperado de [URL]

OpenAI. (2023). ChatGPT (Mar 14 version) [Large language model]. https://chat.openai.com/chat

CITA REAL

ChatGPT. (2023, Jan. 13, 19:19 GMT). Prompt: Budget for a 3 member family based in Zurich for 2023. ChatGPT Jan. 9 Version. https://chat.openai.com/chat/ff75c484-3417-4149-9264-d011d456dad3

Ver además

How to Cite ChatGPT APA Style, 2023. https://www.youtube.com/watch?v=6UYkxLaULHo.

«How to Cite ChatGPT». Accedido 13 de junio de 2023. https://apastyle.apa.org/blog/how-to-cite-chatgpt.

zakirtheresearchtl. «Citing and Referencing ChatGPT Responses: A Proposal», 13 de enero de 2023. https://www.theresearchtl.net/single-post/citing-and-referencing-chatgpt-responses-a-proposal.