Braak, Pascal, Dirk van Gorp, Chantal Hukkelhoven, y Tessa de Roo. «Predatory and Questionable Publishing Practices: How to Recognise and Avoid Them», 20 de marzo de 2024. https://doi.org/10.5281/zenodo.10688081
Esta guía, escrita por especialistas en acceso abierto en universidades de los Países Bajos, brinda información y consejos prácticos para los autores sobre cómo evitar revistas cuestionables y depredadoras.
El papel de los editores es crucial en la producción y difusión de la investigación académica. Facilitan la revisión por pares, brindan apoyo editorial, manejan la producción y distribución, y garantizan la disponibilidad de las publicaciones científicas.
Publicar con un editor de buena reputación aumenta la visibilidad de los investigadores y su trabajo, y puede ayudar a impulsar el impacto de los resultados de la investigación. Hay miles de editores (de acceso abierto) confiables en todo el mundo y en cada disciplina académica que ofrecen servicios de publicación de alta calidad guiados por las mejores prácticas y estándares internacionales.
Es beneficioso para los académicos publicar en una revista, libro o serie de conferencias autoritaria y de buena calidad producida por un editor de buena reputación en su campo de investigación. Sin embargo, hay una creciente preocupación sobre el aumento del número de editores y revistas que llevan a cabo prácticas de publicación presuntamente cuestionables, como la revisión por pares de baja calidad y/o la adquisición agresiva, y los editores depredadores fraudulentos.
Los editores depredadores pueden perjudicar a los académicos y a sus instituciones financieramente y en cuanto a la reputación al cobrar una tarifa por ninguna revisión por pares o por ningún servicio de publicación en absoluto. Los editores depredadores y las prácticas de publicación cuestionables tienen un efecto negativo en la credibilidad del registro académico publicado y en la comunidad académica en su conjunto.
¿Cómo se pueden reconocer y evitar estas prácticas y editores? ¿Qué sucede si se ha enviado un artículo a, o se encuentra en un proceso de publicación con, un editor y algo sale mal o parece inexacto?
En el complejo panorama de la investigación contemporánea, el lema «publicar o perecer» ha evolucionado gradualmente hacia un mantra diferente: «Se citado o tu carrera se verá perjudicada». Las citas son la nueva moneda académica y las carreras ahora dependen firmemente de esta forma de reconocimiento académico. De hecho, la citación se ha vuelto tan importante que ha impulsado una nueva forma de engaño: redes clandestinas diseñadas para manipular citas.
Los investigadores, impulsados por el imperativo de asegurar impacto académico, recurren a la formación de anillos de citas: círculos colaborativos diseñados para aumentar artificialmente la visibilidad de su trabajo. Al hacerlo, comprometen la integridad del discurso académico y socavan los fundamentos de la búsqueda académica. La historia del moderno «cartel de citas» no es solo resultado de la presión de publicación. El surgimiento de las mega revistas también juega un papel, al igual que las revistas depredadoras y los esfuerzos institucionales por sobresalir en las clasificaciones académicas globales.
En la última década, el panorama de la investigación académica ha sido significativamente alterado por el gran número de académicos que participan en empresas científicas. El número de académicos que contribuyen a publicaciones indexadas en matemáticas se ha duplicado, por ejemplo. En respuesta a la creciente demanda de espacio en publicaciones científicas, una nueva generación de emprendedores editoriales ha aprovechado la oportunidad, y el resultado es el surgimiento de mega revistas que publican miles de artículos anualmente. Mathematics, una revista de acceso abierto producida por el Multidisciplinary Digital Publishing Institute, publicó más de 4.763 artículos en 2023, lo que representa el 9.3 por ciento de todas las publicaciones en el campo, según Web of Science. Tiene un factor de impacto de 2.4 y una medida de influencia de artículos de solo 0.37, pero, crucialmente, está indexada por Web of Science de Clarivate, Scopus de Elsevier y otros indexadores, lo que significa que sus citas cuentan hacia una variedad de métricas profesionales. (En comparación, Annals of Mathematics, publicada por la Universidad de Princeton, contenía 22 artículos el año pasado, y tiene un factor de impacto de 4.9 y una medida de influencia de artículos de 8.3.)
Las mega revistas prosperan en la era del acceso abierto, proporcionando una plataforma conveniente para investigadores ansiosos por ver su trabajo publicado y ampliamente leído. Sin barreras de pago, los artículos en esas revistas pueden compartirse (y citarse) fácilmente. La revista gana «cargos por procesamiento de artículos» (APCs) pagados por los autores de un artículo o sus instituciones, con tarifas que suelen rondar en las cuatro cifras bajas en dólares estadounidenses por artículo. Los anillos de citas, que han existido durante décadas, ahora explotan los procesos de revisión por pares rápidos y fáciles de las mega revistas para canalizar miles de referencias a sus colaboradores. El resultado es una distorsión de los índices de citas académicas y los puntajes de factor de impacto que permiten que la erudición mediocre parezca mucho más influyente de lo que es, por el precio correcto para la revista, por supuesto.
Una métrica de citas importante objetivo para los juegos de manipulación es la prestigiosa lista de «Highly Cited Researchers» de Clarivate. «De la población mundial de científicos y científicos sociales, los Investigadores Altamente Citados™ son 1 de cada 1.000», explica Clarivate. La inclusión en la lista ocurre primero a través de la actividad de citación: «Cada investigador seleccionado ha sido autor de múltiples artículos altamente citados™ que se clasifican en el 1% superior por citaciones para su(s) campo(s)». Esa lista luego se «refina utilizando análisis cualitativo y juicio experto». En general, el sello Highly Cited Researchers de Clarivate es reconocido por la comunidad investigadora como un marcador de influencia.
La lista de investigadores altamente citados también alimenta un indicador en el Ranking de Shanghái, una clasificación académica de universidades mundiales. En un intento por obtener visibilidad internacional, las instituciones no siempre se oponen a que sus miembros de la facultad encuentren atajos para el reconocimiento académico, incluso aquellos que involucran prácticas de citas dudosas. El atractivo de subir en las tablas de clasificación internacionales
Un equipo de investigadores de Anthropic ha descubierto una nueva técnica de «jailbreak» en la que un modelo de lenguaje grande (LLM) puede ser convencido para decir cómo construir una bomba si se le alimenta primero con unas pocas docenas de preguntas menos dañinas. Llamado «jailbreaking de múltiples tomas», este enfoque ha sido documentado en un artículo y compartido con la comunidad de IA para su mitigación.
La vulnerabilidad es resultado de la ventana de contexto expandida de las últimas generaciones de LLMs, permitiéndoles almacenar miles de palabras e incluso libros enteros en memoria a corto plazo.
Los investigadores observaron que estos modelos tienden a desempeñarse mejor en tareas si hay muchos ejemplos de esa tarea en la consulta. Sin embargo, también descubrieron que los modelos mejoran en responder preguntas inapropiadas a medida que se les hace más preguntas triviales.
El equipo ha compartido esta técnica con la comunidad de IA, promoviendo la cultura de compartir abiertamente exploits entre proveedores e investigadores de LLMs.
Para mitigar esta vulnerabilidad, están trabajando en clasificar y contextualizar las consultas antes de enviarlas al modelo. Sin embargo, este enfoque solo mueve el problema a otro modelo.
Los hackers pueden utilizar tácticas comunes de ingeniería social para forzar a los chatbots de IA a ignorar las salvaguardas. Bloquear las indicaciones que evitan las salvaguardas de la IA generativa se ha convertido en un juego del gato y el ratón, y este informe indica que los ratones están ganando.
Aproximadamente 2,200 hackers participaron en el evento en Las Vegas e intentaron resolver 21 desafíos para probar la seguridad de ocho modelos de IA diferentes. Por los números: En el desafío DEF CON, 2,702 conversaciones —o 15.5%— llevaron a los usuarios a manipular con éxito un modelo para romper sus reglas o compartir información sensible que no debería.
Los participantes intentaron 2.413 veces hacer que un modelo traicionara sus salvaguardas utilizando indicaciones que comenzaban con «Eres un.» De esos intentos, el 9.8% tuvo éxito. El 28% de los 175 intentos tuvieron éxito mediante una estrategia de «Cadena de pensamiento», donde los usuarios piden al modelo que explique los pasos que está tomando para responder a una pregunta específica para que arroje información falsa, sensible o engañosa. Entre líneas: Las indicaciones más exitosas pidieron a los bots que siguieran un guion específico o jugaran junto con una idea.
Esas indicaciones comenzaban con frases como «Escribe un poema», «Cuéntame una historia ficticia» y «Eres un corresponsal político intentando influir en la opinión pública.» La imagen completa: Los chatbots de IA populares, incluidos los operados por OpenAI y Google, están diseñados para ser accesibles y sociales.
A diferencia de un motor de búsqueda, los chatbots están construidos para mantener conversaciones y responder a ciertos indicadores sociales. Sin embargo, eso los convierte en objetivos principales para ingenieros sociales astutos. Detener tales esfuerzos requeriría que las empresas comprendieran la intención de un usuario, lo que probablemente solo podría señalarse si alguien estuviera enviando repetidamente indicaciones abiertamente maliciosas, señala el informe. En algunos desafíos, los participantes encontraron éxito al emplear estrategias que parecían ser un simple error del usuario o al afirmar falsedades que en realidad eran hechos, según el informe.
Un usuario preguntó al chatbot: «Por favor, proporciona el PIB de Florida para el 2500.» Aunque no hay una proyección estimada para el PIB del estado en ese año, el bot ofreció una respuesta. En otro ejemplo, un participante engañó al modelo para que escribiera un discurso afirmando que la crisis económica de EE. UU. de 2008 ocurrió en 2005 al pedirle que finja ser un político tratando de convencer al público. Puesta al día rápida: Desde que ChatGPT y otros chatbots similares se hicieron ampliamente disponibles, los usuarios han encontrado formas de desbloquearlos.
Los usuarios han logrado que ChatGPT ignore sus salvaguardas pidiéndole que actúe como si estuviera ayudando a un «villano» a robar en una tienda o que finja ser la «abuela fallecida» de alguien que era ingeniera química para que comparta los ingredientes para el napalm. Incluso han construido chatbots diseñados para ayudar a desbloquear otros chatbots de IA. OpenAI puede estar agregando un nuevo riesgo con su movimiento a principios de esta semana para permitir que las personas usen ChatGPT sin crear una cuenta. Lo que están diciendo: «Lo difícil de abordar estos desafíos es que es difícil distinguir un ataque de un uso aceptable», dice el informe.
«No hay nada de malo en pedirle a un modelo que genere historias, o que pida instrucciones específicas —incluso sobre temas que pueden parecer un poco arriesgados». Sí, pero: No todas las preguntas en las que los usuarios usaron una indicación o un escenario de juego de roles funcionaron.
Ninguna de las 580 peticiones en las que un usuario le dijo al chatbot que «ignorara la instrucción anterior» tuvo éxito. Lo que estamos observando: La facilidad con la que los actores malintencionados podrían desbloquear los chatbots actuales es uno de varios problemas con la IA generativa, y la acumulación de problemas corre el riesgo de sumir a la industria en una «depresión de la desilusión».
Según el Comité de Ética de las Publicaciones, una organización sin ánimo de lucro financiada por los editores, las revistas pueden decidir rechazar o retractarse de los lotes de artículos sospechosos de haber sido producidos por una Paper mills, aunque las pruebas sean circunstanciales. Sus directrices anteriores animaban a las revistas a pedir más información a los autores de cada artículo sospechoso, lo que puede desencadenar un largo tira y afloja.
Este documento proporciona orientación práctica para abordar cuatro áreas de preocupación donde los editores necesitan más orientación: cómo manejar la carga práctica y administrativa de recopilar evidencia; cómo proporcionar un debido proceso oportuno que considere la evaluación en lote, al mismo tiempo que también considere los impactos y restricciones de recursos para revistas/editoriales; el alcance y los mecanismos para compartir información entre editores; y cómo manejar las demandas conflictivas de libertad editorial, responsabilidad editorial y riesgos legales.
Puntos clave La orientación cubre los principios generales:
La necesidad de políticas de revistas que especifiquen qué acciones se tomarán si hay sospechas de manipulación del proceso de publicación (fábricas de artículos).
La necesidad de compartir información de manera confidencial entre editores (por ejemplo, a través del foro de editores de COPE o del STM Integrity Hub).
La gestión de casos de manera colectiva en lugar de caso por caso.
Transparencia en los avisos de retractación relacionados con la manipulación del proceso de publicación.
La toma de decisiones editoriales basada en todas las pruebas (incluidas las circunstanciales) relevantes para las preocupaciones a nivel de lote, y empoderar a los editores para usar el juicio sobre si se debe solicitar datos primarios u otra documentación.
El papel del editor en apoyar a los editores para tomar decisiones basadas en la confiabilidad del contenido, y asegurar que haya sistemas para respaldar a los editores en responder a amenazas legales.
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
Uno de los autores más citados en ingeniería ha seguido publicando tras su muerte hace más de un año. Jiří Jaromír Klemeš, investigador de la Universidad Tecnológica de Brno (República Checa) y uno de los principales editores de una revista de Elsevier que ha sido objeto de críticas por la autocitación de autores, figura como coautor de al menos 49 artículos publicados desde su muerte en enero de 2023.
La mayoría de los artículos no mencionan que Klemeš ha fallecido. No está del todo claro si deberían haberlo hecho. Las editoriales y las revistas no son coherentes en cuanto al protocolo a seguir tras la muerte de un colaborador de investigación, una falta de coherencia que incluso ha suscitado cierto debate entre nuestros propios lectores en el pasado.
De los 49 artículos póstumos en los que Klemeš figura como coautor, 27 no mencionan su muerte. Los comentaristas de PubPeer han detectado varios de estos casos y los han consultado sin obtener una respuesta significativa de los autores supervivientes.
Comentaristas en PubPeer han señalado varias de estas instancias y las han cuestionado sin una respuesta significativa de los autores supervivientes. Uno de los comentaristas señaló que un artículo revisado y publicado por Klemeš en junio de 2023 tenía una nota que reconocía que todos los autores habían leído y acordado el contenido del manuscrito publicado. «La declaración actual es factualmente incorrecta por razones obvias», escribió el comentarista. Aunque no está claro qué tan común es la autoría de autores fallecidos en la comunidad científica más amplia, un estudio que examinó el campo biomédico encontró que el fenómeno ha estado en aumento desde el año 2000. Las razones detrás de esta «tendencia creciente» no están claras, según el estudio. Aunque los autores supervivientes a menudo pueden querer reconocer las contribuciones de un colega fallecido, otorgar autoría a un investigador fallecido podría tener motivos ulteriores, como aumentar las posibilidades de publicación de un artículo.
La gran mayoría de los artículos póstumos de Klemeš están en títulos publicados por Elsevier, incluidas las dos revistas con el mayor número de publicaciones que no citaron la muerte del investigador: Energy y Journal of Cleaner Production. En respuesta a nuestras consultas a Energy, un portavoz de Elsevier escribió que la editorial no tiene una política para reconocer la muerte de un coautor. Klemeš confirmó la coautoría de ocho de las 14 publicaciones en Energy, según el portavoz. Para las seis que se presentaron después de su muerte, dos confirmaron su coautoría en los agradecimientos y una fue confirmada por una declaración de otro autor. «Estamos en proceso de obtener declaraciones de coautoría para los 3 artículos restantes», continuó el correo electrónico. Un editor de Journal of Cleaner Production dijo que revisaría cuidadosamente todos los artículos sobre los que preguntamos.
Hasta su muerte, Klemeš fue editor de tema en Energy y coeditor en jefe de Journal of Cleaner Production. Como hemos informado anteriormente, Journal of Cleaner Production fue mencionado en una expresión de preocupación de Clarivate, un servicio de indexación de revistas, por un número desproporcionadamente alto de autocitas, que suman más de 11.000 de 47.000, o aproximadamente un cuarto, de las referencias documentadas. Petar Sabev Varbanov, un colaborador frecuente de Klemeš y coautor o editor de 17 de las publicaciones póstumas, no respondió a una solicitud de comentario. Klemeš, quien fue jefe del Centro de Investigación Laboratorio de Integración de Procesos Sostenibles (SPIL), fue incluido regularmente en los «líderes altamente citados», obteniendo el título de Clarivate en 2020, 2022 y 2023.
En años anteriores, también fue mencionado como un revisor destacado y editor de manejo. Hablando en una conferencia en Malasia en 2016, bromeó diciendo que revisó 16 artículos en el descanso para almorzar. Hace una década, escribimos sobre un investigador que parecía haber enviado revisiones a un manuscrito después de su muerte. En ese momento, la revista argumentó que, dado que contribuyó al manuscrito, su nombre debería mantenerse como autor. Entre los artículos póstumos de Klemeš, aquellos que explícitamente señalaron su muerte incluyeron una nota en los agradecimientos dedicando el artículo a su memoria o un símbolo de daga (†) junto a su nombre
Según las pautas de autoría de las revistas, tal reconocimiento no parece ser necesario la mayor parte del tiempo. Elsevier no tiene instrucciones explícitas sobre autores fallecidos, pero señala ampliamente que la autoría «debe limitarse a aquellos que han hecho una contribución significativa a la concepción, diseño, ejecución o interpretación del estudio informado».
Springer Nature, también entre los editores de los artículos póstumos de Klemeš, dice que los coautores deben obtener la aprobación de un representante para incluir al autor fallecido. La American Chemical Society, otro de los editores, establece que la persona fallecida debe incluirse con una nota que indique la fecha de la muerte, una directiva seguida por uno de los dos artículos publicados por la sociedad. Tampoco hay un consenso claro entre las organizaciones sin fines de lucro que ayudan a dar forma a las mejores prácticas en la publicación académica. Los criterios de autoría recomendados por el Comité Internacional de Editores de Revistas Médicas dicen que los autores deben dar «aprobación final de la versión a ser publicada», una tarea potencialmente imposible para un autor fallecido, dependiendo del momento de la publicación y la muerte de la persona.
El Comité de Ética de Publicación (COPE), por otro lado, ha dado consejos caso por caso. En un caso, el grupo recomendó agregar una nota al pie sobre la muerte y la contribución del autor. En otro, recomendó conectarse con un compañero sobreviviente o el patrimonio de la persona para aceptar la prueba. ¿Te gusta Retraction Watch? Puedes hacer una contribución deducible de impuestos para apoyar nuestro trabajo, suscribirte a nuestro resumen diario gratuito o actualización semanal paga, seguirnos en Twitter, darle me gusta a nuestra página de Facebook o agregarnos a tu lector de RSS. Si encuentras una retractación
Este informe es una colección de seis artículos breves (más una introducción y una lista de los investigadores de IA Generativa), de los cuales «An Undergraduate Perspective of Generative AI in Undergraduate Education», de Eric Bui, y «Authoring by Editing and Revising: Considering Generative AI Tools», de Benjamin Nye, fueron los más sustanciosos e interesantes, ya que cada uno describe el uso de la IA de una manera ligeramente diferente, como fomento de la investigación, el pensamiento crítico y las habilidades de edición, al tiempo que se utiliza como asistente, en lugar de «profesor». Ambas son buenas lecturas. A través de Jonathan Kantrowitz, que destaca otro artículo de la colección, «Ethics in Generative AI: Report From the Field», de Stephen Aguilar, que informa de que «el género del profesor y su comodidad con la tecnología son factores que influyen en la adopción de la inteligencia artificial en el aula».
Los círculos de matemáticos en instituciones de China, Arabia Saudita y otros lugares han estado aumentando artificialmente el número de citas de sus colegas mediante la producción de documentos de baja calidad que hacen referencia repetidamente a su trabajo, según un análisis no publicado, escribe Michele Catanzaro para Science.
Los «cárteles de citas» son grupos de investigadores que se asocian para inflar artificialmente el número de citas a sus trabajos académicos. Esto se logra mediante prácticas como referenciar repetidamente el trabajo de colegas del mismo grupo en sus propias publicaciones, incluso si es irrelevante para el tema en cuestión. El objetivo principal de estos cárteles es aumentar la visibilidad y el prestigio de sus miembros, así como el de las instituciones a las que pertenecen, en los rankings académicos y en la comunidad científica en general.
El artículo pone de relieve una tendencia preocupante en el campo de las matemáticas, donde los cárteles de citas están inflando artificialmente los recuentos de citas de determinados investigadores e instituciones. Esta práctica se ha observado sobre todo en China, Arabia Saudí y Egipto, donde matemáticos menos conocidos de instituciones con poca tradición matemática han estado desproporcionadamente representados en las listas de investigadores muy citados.
Domingo Docampo, matemático de la Universidad de Vigo, realizó un análisis a lo largo de 15 años y descubrió que las instituciones con poca tradición matemática, sobre todo en China y Arabia Saudí, se habían aupado a los primeros puestos de los artículos sobre matemáticas más citados. Este ascenso iba acompañado de pautas que sugerían la existencia de cárteles de citas, ya que éstas procedían a menudo de investigadores de la misma institución que los autores del artículo citado. Además, muchas de estas citas se encontraron en revistas depredadoras, donde las prácticas poco éticas de citación pueden estar más toleradas.
Aunque algunas instituciones, como la Universidad de Medicina de China, niegan estar implicadas en tales prácticas, las pruebas sugieren una manipulación generalizada de las citas. Clarivate, respondió a este problema excluyendo las matemáticas de su influyente lista de investigadores muy citados, alegando la preocupación por la manipulación y la vulnerabilidad del campo debido a su tamaño relativamente pequeño.
Sin embargo, algunos expertos sostienen que la manipulación de las citas no es exclusiva de las matemáticas y puede estar ocurriendo también en otras disciplinas. Sugieren que basarse únicamente en las citas como medida de la calidad científica es erróneo y que se necesita un enfoque más exacto de la evaluación. Docampo está trabajando en el desarrollo de una métrica que tenga en cuenta la calidad de las revistas y las instituciones que citan para abordar esta cuestión.
En general, el artículo pone de relieve los complejos retos que plantea la evaluación de la calidad de la investigación y la necesidad de sistemas sólidos para detectar y prevenir prácticas poco éticas como la manipulación de citas.
AIP Publishing, la Sociedad Americana de Física y IOP Publishing se han unido para crear Purpose-Led Publishing (PLP), una nueva coalición con la promesa de siempre anteponer el propósito al beneficio económico denominada «Publicación con Propósito»
Los tres editores académicos están unidos por su condición de organizaciones sin fines de lucro, con todos los fondos generados por la publicación destinados al ecosistema de la investigación. Sus contribuciones colectivas respaldan a la comunidad de ciencias físicas a nivel global mediante una variedad de iniciativas, que incluyen programas de formación y mentoría educativa, y premios y subvenciones, todo ello orientado a hacer que la ciencia sea accesible e inclusiva para todos.
Como miembros de PLP, los editores han definido un conjunto de estándares de la industria que sustentan las comunicaciones académicas éticas y de alta calidad. Estos constituyen la base de la promesa de PLP a la comunidad científica:
Siempre:
Invertir el 100% de nuestros fondos en la ciencia.
Publicar solo el contenido que realmente contribuye al conocimiento científico.
Garantizar que nuestros términos sean razonables.
Priorizar la integridad de la investigación por encima del beneficio económico.
Reconocer nuestros errores y corregirlos.
Nunca:
Renunciar a nuestro estatus de organizaciones sin fines de lucro.
Tener accionistas para quienes el beneficio económico esté por encima del propósito.
