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Políticas gubernamentales de Estados Unidos han eliminado el acceso a información científica sobre el clima y la han reemplazado con desinformación

Cell, Kate. 2025. «Disinformation Undermines Our Right to Science.» Union of Concerned Scientists Blog. https://blog.ucs.org/kate-cell/disinformation-undermines-our-right-to-science/.

El texto parte de un informe reciente de la UNESCO sobre tendencias globales en la libertad de expresión y desarrollo de medios, destacando especialmente la problemática de la desinformación climática. La autora señala que, hacia finales de 2025, determinadas políticas gubernamentales en Estados Unidos han eliminado el acceso a información científica sobre el clima, la han reemplazado con desinformación

La Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura (UNESCO) publicó su informe cuatrienal sobre Tendencias Mundiales en la Libertad de Expresión y Desarrollo de los Medios. Lo que sigue es una versión ligeramente adaptada de la contribución sobre desinformación climática.

A medida que la Tierra continúa calentándose [principalmente debido a la actividad humana] y los impactos en nuestro clima se vuelven cada vez más severos, la ciencia que busca advertirnos y orientarnos está siendo silenciada. Líderes globales poderosos y grandes corporaciones ignoran o niegan la ciencia en un intento deliberado de engañar al público y retrasar la acción urgente necesaria para proteger la habitabilidad del planeta.

En el articulo se analiza cómo la desinformación climática socava el derecho colectivo al conocimiento científico y a la toma de decisiones basada en evidencia. Según la autora, políticas gubernamentales recientes en Estados Unidos han limitado el acceso público a información científica sobre el clima, reemplazándola por narrativas sesgadas o desinformación. Esto afecta evaluaciones oficiales, como la National Climate Assessment, y disminuye la confianza en los científicos, poniendo en riesgo la acción frente al cambio climático.

Cell destaca que, aunque los efectos del cambio climático están bien documentados, existen poderosas fuerzas políticas y corporativas que niegan o manipulan la información científica para retrasar medidas urgentes. La autora señala casos recientes en los que se ha distorsionado información sobre olas de calor extremas, afectando la percepción pública y la preparación frente a eventos climáticos que ponen en riesgo la vida de millones de personas. Además, se ha limitado el acceso a recursos oficiales, obligando a investigadores y ciudadanos a buscar información en fuentes independientes o archivos previos.

La desinformación no solo tiene consecuencias sociales, sino también científicas y económicas. Los datos indican un aumento significativo de la mortalidad por calor extremo en las últimas décadas, y estudios económicos muestran pérdidas vinculadas a las emisiones de industrias específicas. A pesar de la solidez de la evidencia científica, estas campañas buscan debilitar la autoridad de los expertos y retrasar la adopción de políticas efectivas (Cell, 2025).

La autora identifica a la industria de los combustibles fósiles y a sus aliados políticos como los principales impulsores de esta desinformación. Documentos históricos muestran que estas industrias tenían conocimiento del cambio climático décadas atrás, pero eligieron estrategias de negación y manipulación para proteger sus intereses económicos. Entre las tácticas empleadas se incluyen la exageración de incertidumbres científicas, el financiamiento de estudios cuestionables, el acoso a científicos y la manipulación de funcionarios gubernamentales. Investigaciones realizadas por la Union of Concerned Scientists y otros organismos demuestran que la industria de los combustibles fósiles ha utilizado todas las tácticas del manual de desinformación:

  • Contratar a un científico que utilizaba métodos desacreditados y no revelaba la financiación de la industria.
  • Generar dudas exagerando las incertidumbres de la ciencia del cambio climático y dirigiéndose a profesores y estudiantes.
  • Acosar a los científicos climáticos.
  • Comprar credibilidad.

Además, las plataformas digitales juegan un papel crucial en la difusión de desinformación, muchas veces de forma indirecta al priorizar contenido que genera mayor interacción y publicidad. Esto amplifica la exposición de la sociedad a narrativas falsas o engañosas sobre el cambio climático, incluyendo teorías conspirativas y ataques a políticas de mitigación. La influencia de estas prácticas también afecta a instituciones científicas, limitando financiamiento, debilitando agencias regulatorias y generando presión sobre investigadores, lo que repercute en la comunicación científica y en la implementación de políticas basadas en evidencia.

Cómo aborda el movimiento de «ciencia abierta» la mala conducta científica

Kingsley, Danny. “Show Your Working: How the ‘Open Science’ Movement Tackles Scientific Misconduct.” The Conversation, 31 de marzo de 2025. https://theconversation.com/show-your-working-how-the-open-science-movement-tackles-scientific-misconduct-249020

El movimiento de ciencia abierta —que incluye no solo acceso libre a artículos científicos, sino también la transparencia en datos, protocolos, software y todos los aspectos del proceso investigativo— se presenta como una estrategia clave para combatir la mala praxis científica.

El artículo analiza cómo ciertas estructuras en el mundo académico —como la presión por publicar (“publish or perish”), los rankings universitarios internacionales y el prestigio basado en la producción de artículos— fomentan incentivos perversos que pueden desencadenar comportamientos ilícitos o poco éticos. En este contexto, florecen prácticas como las editoriales depredadoras (“predatory publishers”) o las fábricas de artículos (“paper mills”), que generan papers de baja calidad o fraudulentos para beneficio económico o académico.

Kingsley argumenta que trabajar de manera abierta ayuda a mejorar la integridad de la ciencia de varias formas: al permitir revisar datos, registrar ensayos clínicos, publicar protocolos antes de realizar los estudios, etc. Estas medidas no evitan que algunos actúen mal, pero sí dificultan que lo hagan sin ser detectados.

Entre las estrategias que el autor destaca para fortalecer la integridad científica desde la ciencia abierta se encuentran:

  • El registro previo de protocolos y objetivos de estudios, de modo que las modificaciones posteriores queden explícitas.
  • La apertura de los conjuntos de datos, el código y los materiales metodológicos para revisión externa.
  • El uso de publicación de preprints y revisiones abiertas, de modo que el escrutinio ocurra antes y después de la evaluación formal.
  • La creación de incentivos institucionales que reconozcan y premien la transparencia, la reproducibilidad y los esfuerzos de colaboración.

Con su enfoque en la transparencia, la ciencia abierta ofrece parte de la solución al creciente problema de la mala conducta científica. Sin embargo, para que la ciencia abierta cumpla su potencial se requiere un cambio profundo de paradigma cultural: no basta con adoptar tecnologías, sino modificar incentivos institucionales, políticas y normas para premiar la transparencia, la reproducibilidad y la responsabilidad. Ejemplos internacionales, como programas nacionales de ciencia abierta en Europa y acciones coordinadas en Australia, se citan como señales alentadoras.

Metodología de la investigación: Texto para estudiantes de Ingeniería Forestal.

Ramos Rodríguez, Marcos Pedro. Metodología de la investigación: Texto para estudiantes de Ingeniería Forestal. Universidad Estatal del Sur de Manabí, 2024. https://doi.org/10.26820/978-9942-622-93-8.

Investigar es algo que todos hacemos con frecuencia. Lo hacemos cuando comparamos precios antes de comprar cualquier tipo de producto o recibir algún servicio y también cuando queremos trasladarnos de un lugar a otro por la vía más corta y segura. En el mundo académico habitualmente investigamos cuando revisamos documentos bibliográficos para cumplir con las tareas que orientan los profesores. Al desarrollar alguna de estas actividades no estamos haciendo investigación científica, pues con ellas no se busca dar solución a un problema científico ni seguimos para ello un procedimiento ordenado y planificado y mucho menos tenemos en cuenta el método científico.

Al hacer investigación científica se producen los conocimientos que necesita la sociedad para desarrollarse. Por eso es importante que exista la sinergia necesaria entre los centros de investigación, áreas de desarrollo y universidades con los sectores productivos. Esto parece estar claro para las instituciones que hacen investigación científica, lo cual se evidencia tanto cuando las mismas definen las áreas y líneas de investigación, como al tener reglamentado el proceso de vinculación con la sociedad. El problema es que por lo general el sector productivo de los países en vías de desarrollo, contrario a lo que ocurre en países desarrollados, no ven la necesidad de pedir a quienes hacen investigación, que les faciliten los resultados o que les resuelvan determinado problema científico, que en el ámbito forestal unos ejemplos pudieran ser aumentar la eficiencia de un aserradero o de un índice de peligro de ocurrencia de incendios forestales.

Independientemente de lo anterior, las Instituciones de Educación Superior (IES) en todos los casos se esfuerzan por formar profesionales con competencias en el área de la investigación científica, competencias que desarrollan durante varias asignaturas de los programas de grado y posgrado, una de las cuales es Metodología de la Investigación Científica (MIC), materia sobre la cual al hacer una búsqueda en Google o en Google Académico se obtienen millones de resultados y si se hace la búsqueda utilizando el término en idioma inglés, la cantidad de resultados que es obtiene es aún mayor. El problema es que no todos estos resultados son pertinentes, algunos de los cuales incluso contienen errores de contenidos y los que sí pudiéramos utilizar, es probable que sigan escuelas que difieren de la que un profesor ha hecho suya, quien como sujeto tiene su propia experiencia y formación. Entonces es importante dejar claro a los alumnos cuando iniciamos un curso de MIC cuál será la bibliografía a utilizar durante el desarrollo de la asignatura.

Uso sospechoso no declarado de la inteligencia artificial en la literatura académica

Glynn, Alex. «Suspected Undeclared Use of Artificial Intelligence in the Academic Literature: An Analysis of the Academ-AI Dataset.» arXiv, November 2024. https://arxiv.org/abs/2411.15218.

Desde que las herramientas de inteligencia artificial generativa (IA), como ChatGPT de OpenAI, se hicieron ampliamente disponibles, los investigadores han comenzado a utilizarlas en el proceso de escritura. El consenso de la comunidad editorial académica es que dicho uso debe ser declarado en el artículo publicado. Academ-AI documenta ejemplos de uso sospechoso de IA no declarado en la literatura académica, lo cual se puede discernir principalmente debido a la aparición en los artículos de investigación de un lenguaje característico de los chatbots basados en modelos de lenguaje grande (LLM).

Este análisis de los primeros 500 ejemplos recopilados revela que el problema es generalizado, afectando a revistas y actas de conferencias de editores altamente respetados. La IA no declarada parece aparecer en revistas con métricas de citación más altas y mayores cargos por procesamiento de artículos (APC), precisamente en esas publicaciones que, teóricamente, deberían tener los recursos y la experiencia para evitar tales descuidos. Una pequeña minoría de casos son corregidos después de la publicación, y las correcciones a menudo son insuficientes para rectificar el problema.

Los 500 ejemplos analizados aquí probablemente representen solo una pequeña fracción de la IA no declarada presente en la literatura académica, gran parte de la cual podría ser indetectable. Los editores deben hacer cumplir sus políticas contra el uso no declarado de la IA en los casos detectables; esta es la mejor defensa disponible actualmente para la comunidad editorial académica contra la proliferación de IA no divulgada.

El conjunto de datos utilizado para esta investigación se compuso de fragmentos de 500 documentos publicados: 449 artículos de revistas y 51 ponencias de conferencias. El 93,2% de estos artículos fueron publicados en 2022 o después, mientras que el 6,8% fueron publicados antes de la liberación pública de ChatGPT en noviembre de 2022. Los artículos fueron publicados en 345 revistas diferentes, la mayoría de las cuales (86%) publicó solo uno de los artículos. Las revistas más representadas en el conjunto de datos fueron International Journal of Open Publication and Exploration (18 artículos) y International Research Journal of Modernization in Engineering Technology and Science (11 artículos).

Las ponencias fueron presentadas en 45 conferencias diferentes, con un 91% de las conferencias presentando solo una ponencia. La conferencia más representada fue la International Conference on Electronics, Communication and Aerospace Technology (4 ponencias). Solo el 13,1% de los artículos de revistas fueron publicados en revistas producidas por grandes editores académicos, como Elsevier (5,1%), Springer (2,2%) o MDPI (1,1%). En contraste, la gran mayoría de las ponencias de conferencias (88,2%) fueron publicadas por editores académicos importantes, principalmente IEEE (80,4%). En general, los grandes editores produjeron el 20,8% de los documentos en el conjunto de datos. Todos los editores importantes representados en el conjunto de datos requieren la declaración del uso de IA en sus políticas editoriales, excepto Wolters Kluwer. Solo dos publicaciones de Wolters Kluwer, Medicine y Annals of Medicine & Surgery, aparecen en el conjunto de datos, y ambas requieren la declaración de uso de IA en sus guías para autores.

Un total de 62 artículos (13,8%) fueron publicados en revistas sin un ISSN confirmado o que afirmaban estar registrados con el ISSN de otra revista.

Es imperativo identificar y abordar los casos de IA no declarada que podemos detectar. En tales casos, las revistas y editores deben hacer cumplir sus políticas mediante correcciones o retractaciones, según la gravedad de la violación de políticas. No hacer esto establece un precedente de violaciones de políticas sin abordar, sugiriendo a los autores que la declaración del uso de IA no es necesaria. Por el contrario, un precedente de hacer cumplir estas políticas incentiva la declaración entre los autores descuidados e incluso sin escrúpulos, por el temor de que el uso de IA sea detectable en su caso.

Nuevas tendencias en investigación e innovación en Didáctica de la Lengua y la Literatura

«Nuevas tendencias en investigación e innovación en Didáctica de la Lengua y la Literatura | Editorial Octaedro». s. f. Accedido 9 de octubre de 2024. 

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Este volumen invita a explorar las principales líneas de investigación en la Didáctica de la Lengua y la Literatura, destacando también propuestas de innovación pedagógica que enriquecen esta área en el sistema educativo. Está compuesto por trece capítulos organizados en cuatro ejes temáticos que abordan diversas problemáticas y necesidades actuales en el ámbito educativo.

El primer eje se centra en la Didáctica de la Lengua, donde se examinan las dificultades en comprensión lectora y ortografía. Se presentan intervenciones, como la implementación del Sistema de Inteligencia Ortográfica (SIO), que han mostrado mejoras significativas en la ortografía de estudiantes de Educación Primaria. Además, se analizan las actividades propuestas por diversas editoriales en libros de texto, enfocándose en las necesidades en la enseñanza de la competencia lectora en la educación inicial.

El segundo eje aborda la Didáctica de la Lengua Extranjera y los desafíos que presentan los contextos multilingües. Con la nueva legislación educativa, se enfatiza la importancia de preparar a los docentes para enseñar lenguas extranjeras desde una perspectiva plurilingüe. Investigaciones incluyen el análisis de planes de estudio para futuros maestros y la implementación de estrategias innovadoras, como la adquisición de vocabulario mediante series de televisión y la aplicación de teorías de adquisición de lenguas en estudiantes de diversas lenguas maternas.

El tercer eje se centra en la educación literaria, destacando la relevancia de las bibliotecas escolares como espacios para dinamizar la lectura. Se presentan propuestas que integran literatura popular y conexiones interdisciplinarias, así como el análisis de libros de no ficción desde una perspectiva de género. Estas iniciativas buscan atender las necesidades educativas en el contexto de la literatura y fomentar la lectura crítica entre los estudiantes.

Finalmente, el cuarto eje se dedica al estudio de la multimodalidad aplicada a la lectura, con propuestas como el uso de booktrailers en la formación docente y la combinación de música con álbumes ilustrados para mejorar la alfabetización visual y las competencias lectoras. El volumen concluye enfatizando los retos actuales de la Didáctica de la Lengua y la Literatura en relación con la alfabetización crítica, la inclusión de la perspectiva de género, y la formación de docentes en todas las etapas educativas.

Uno de cada siete artículos científicos podría ser al menos parcialmente falso

James Heathers, «How much science is fake? approximate 1 in 7 Scientific Papers Are Fake», 22 de septiembre de 2024, https://doi.org/10.17605/OSF.IO/5RF2M.



Un nuevo análisis realizado por James Heathers sugiere que uno de cada siete artículos científicos podría ser al menos parcialmente falso. Este estudio, publicado el 24 de septiembre en el Open Science Framework antes de la revisión por pares, se basó en datos de 12 estudios previos que analizaron aproximadamente 75.000 artículos. Heathers critica la cifra del 2% de fraude que se ha citado desde un estudio de 2009, argumentando que está desactualizada.

En 2009, un estudio ampliamente citado reveló que alrededor del 2% de los científicos admitían haber falsificado, fabricado o modificado datos en algún momento de su carrera. Esta cifra ha sido utilizada con frecuencia para ilustrar el problema del fraude en la ciencia. Sin embargo, 15 años después, James Heathers, investigador afiliado en psicología en la Universidad Linnaeus de Växjö, Suecia, decidió cuestionar esa cifra y ofrecer una estimación más actualizada y precisa. En su nuevo análisis, publicado el 24 de septiembre en el Open Science Framework antes de la revisión por pares, Heathers sugiere que uno de cada siete artículos científicos puede ser al menos parcialmente falso.

Heathers, conocido por su labor como «detective científico», llegó a esta conclusión al promediar datos de 12 estudios existentes. Estos estudios, que abarcan áreas como las ciencias sociales, la medicina y la biología, analizaron alrededor de 75.000 artículos para estimar el volumen de trabajos problemáticos. A través de una combinación de herramientas en línea que detectan irregularidades, Heathers encontró una «similitud persistente» entre las estimaciones de estos estudios y concluyó que, en promedio, uno de cada siete trabajos presenta errores o fraudes significativos.

Críticas a las estimaciones anteriores

Heathers explica que la cifra del 2% de fraude que proviene del estudio de 2009 está desactualizada, ya que el último conjunto de datos utilizado en ese estudio proviene de 2005. Durante los últimos 20 años, el entorno académico ha cambiado significativamente, y Heathers considera que esta cifra ya no refleja adecuadamente la magnitud del problema actual. Además, critica los enfoques anteriores que se centraban en preguntar directamente a los científicos si habían participado en prácticas deshonestas, calificando este método como ineficaz y poco fiable.

«Heathers señala que es ingenuo preguntar a los investigadores que cometen fraude si admitirán sus malas prácticas. En su lugar, propone utilizar herramientas más objetivas y datos indirectos para medir la magnitud del problema.»

Un enfoque «salvajemente no sistemático»

El propio Heathers reconoce que su estudio es «salvajemente no sistemático», ya que los datos que utilizó provienen de múltiples áreas y metodologías, y no existe un análisis homogéneo o riguroso que abarque todo el problema. Aun así, justifica su enfoque argumentando que esperar los recursos necesarios para realizar un análisis exhaustivo y sistemático tomaría demasiado tiempo, y que es importante comenzar a abordar el problema con los datos disponibles.

A pesar de sus limitaciones, Heathers decidió realizar un meta-análisis, ya que las cifras disponibles sobre la cantidad de ciencia fraudulenta son escasas. A su juicio, aunque se realice una revisión sistemática más formal, es probable que los resultados no difieran significativamente de su estimación preliminar de que uno de cada siete artículos es falso.

Críticas de otros expertos

El estudio ha recibido críticas de algunos expertos en la comunidad científica. Daniele Fanelli, un metacientífico de la Universidad Heriot-Watt en Edimburgo, Escocia, y autor del estudio de 2009, no está convencido de los resultados del nuevo análisis. Fanelli sostiene que el estudio de Heathers mezcla estudios que miden diferentes fenómenos y utiliza metodologías distintas, lo que puede llevar a conclusiones erróneas. Para Fanelli, etiquetar cualquier estudio con algún problema como «falso» no es un enfoque riguroso y podría llevar a una interpretación distorsionada del alcance real del fraude en la ciencia.

Fanelli también expresó su preocupación de que el estudio pueda atraer atención negativa e innecesaria de los medios, lo cual podría afectar la percepción pública de la ciencia sin un beneficio tangible para el campo.

Por su parte, Gowri Gopalakrishna, epidemióloga de la Universidad de Maastricht en los Países Bajos, también expresó reservas sobre las conclusiones de Heathers. Gopalakrishna coautorizó un estudio en 2021 que encontró que el 8% de los investigadores en una encuesta de casi 7.000 científicos en los Países Bajos admitieron haber falsificado o fabricado datos entre 2017 y 2020. Sin embargo, Gopalakrishna cree que la prevalencia del fraude puede variar significativamente entre diferentes campos de estudio, y agrupar todas las disciplinas bajo una misma cifra podría ser poco útil y conducir a interpretaciones erróneas.

Una amenaza existencial para la ciencia

A pesar de las críticas, Heathers sostiene que el problema del fraude en la ciencia representa una amenaza existencial para el campo y debe abordarse de inmediato. Argumenta que los científicos, las instituciones científicas y los organismos de financiación deben reconocer la gravedad del problema y actuar en consecuencia. El hecho de que un número significativo de publicaciones científicas pueda estar contaminado por fraudes o errores serios socava la confianza en el proceso científico y pone en riesgo el progreso del conocimiento.

Heathers también destaca que el fraude en la ciencia está «crucialmente subfinanciado» en términos de investigación y vigilancia, lo que agrava el problema. Aunque su estudio no es exhaustivo, espera que su trabajo sirva como un primer paso para abordar una cuestión que ha sido pasada por alto durante demasiado tiempo.

Recomendaciones éticas para la investigación en inteligencia artificial del Comité Español de Ética de la Investigación (CEEI)

Recomendaciones éticas para la investigación en inteligencia artificial. Comité Español de Ética de la Investigación (CEEI), 2024

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Este informe, elaborado en colaboración con la Oficina Española de Prospectiva Tecnológica, analiza los desafíos éticos que plantea el desarrollo y la aplicación de la inteligencia artificial (IA). El CEEI ofrece una serie de recomendaciones para garantizar que la investigación en IA se lleve a cabo de forma responsable y ética, teniendo en cuenta los posibles riesgos y beneficios para la sociedad.

RESPONSABILIDAD EN EL DESARROLLO Y EL USO DE SISTEMAS AUTÓNOMOS

Este conjunto de desafíos se centra en la capacidad de los sistemas de IA para tomar decisiones de manera automática, siempre bajo supervisión humana, conforme a las Directrices Éticas para una IA Fiable publicadas por la Comisión Europea en 2018 y las de la UNESCO de 2021. Aspectos específicos relacionados con la investigación en IA incluyen:

  1. Salvaguardar los derechos humanos y fundamentales: Los investigadores y las instituciones deben asegurar que los sistemas de IA respeten la dignidad, la autodeterminación y los derechos humanos y democráticos.
  2. Salvaguardar el medioambiente: Los sistemas de IA deben desarrollarse considerando su consumo energético y su impacto ambiental.
  3. Responsabilidad: Los investigadores deben proporcionar orientación sobre las decisiones y acciones de los sistemas de IA y colaborar con sus instituciones y otras partes interesadas.
  4. Inspeccionabilidad y trazabilidad: Es necesario identificar las fuentes de datos utilizadas por el sistema y la forma en que toma decisiones para garantizar su transparencia y justicia.
  5. Divulgación de la investigación: Los investigadores deben contribuir al debate público sobre los riesgos y oportunidades de la IA y presentar un balance equilibrado entre ambos.

CONSECUENCIAS SOCIALES Y RESPONSABILIDAD SOCIAL DE LA INVESTIGACIÓN

La IA tiene un gran potencial para generar cambios en diversas áreas de aplicación. En la investigación, es esencial:

  1. Reconocer la incertidumbre: Asesorar adecuadamente sobre la incertidumbre asociada con la investigación en IA y fomentar la investigación interdisciplinar.
  2. Asegurar una participación amplia: Comunicar los riesgos y oportunidades de manera transparente e involucrar a aquellos que se ven más afectados por las decisiones.
  3. Protección de datos y consideración a los individuos: Seguir los principios fundamentales de la protección de datos y asegurar el consentimiento adecuado en el uso de datos personales.

DATOS

El uso de datos, especialmente de grandes cantidades, plantea desafíos éticos en la investigación en IA. Es esencial:

  1. Asegurar la calidad de los datos: Cuestionar la calidad y relevancia de los datos, facilitar el acceso a fuentes de datos abiertas y garantizar la verificabilidad.
  2. Acceso justo a los datos: Asegurar que la investigación, los datos utilizados y los resultados obtenidos estén disponibles públicamente, evitando la evasión de los requisitos de transparencia.

Proyecto de tesis: guía práctica para investigación cuantitativa

Hinojosa Mamani, J, Mamani Gamarra, JE, Catacora Lucana, E. Proyecto de tesis: guía práctica para investigación cuantitativa. Editora Científica Digital, 2024

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En la actualidad, es habitual escuchar la palabra proyecto en referencia a diversas actividades cotidianas. Por ejemplo, escuchamos a un arquitecto hablar sobre el proyecto de un edificio que tiene la intención de construir, a un empresario analizar detenidamente el proyecto de expansión de su empresa y a amigos discutir emocionados el proyecto de un viaje pendiente, entre otras situaciones comunes. En este contexto, el término «proyecto» en su sentido genérico se refiere principalmente a la planificación de una iniciativa.

A partir de diciembre de 2025 los datos de investigaciones financiadas estarán públicos en Estados Unidos

Steinhart, Gail, y Katherine Skinner. «The Cost and Price of Public Access to Research Data: A Synthesis», 29 de febrero de 2024. https://zenodo.org/records/10729575.

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A partir del 31 de diciembre de 2025, o antes, todos los beneficiarios de fondos de investigación federales de los Estados Unidos estarán obligados a hacer que sus resultados académicos financiados por el gobierno federal, incluidos los datos científicos, estén disponibles gratuitamente a través de lugares de acceso público sin demoras ni embargos. Este documento se centra en los datos de investigación como uno de los tipos principales de resultados académicos afectados por los requisitos delineados en el Memorándum sobre Garantizar el Acceso Gratuito, Inmediato y Equitativo a la Investigación Financiada por el Gobierno Federal emitido por la Oficina de Política Científica y Tecnológica (OSTP) de los EE. UU., comúnmente llamado el “memo Nelson”.

Este documento establece definiciones operativas de cuatro términos clave: costo, precio, razonable y permitido. Utilizando estos términos, describimos algunos de los caminos que toman los datos de investigación hacia su publicación final, y resumimos parte del extenso cuerpo de investigación sobre los costos de la curación y compartición de datos de investigación. En el proceso, examinamos la experimentación de modelización de costos en los campos de la gestión de datos de investigación y la preservación digital para considerar qué podría ser relevante de sus enfoques.

¿Dónde falló el Movimiento de Acceso Abierto?: Una entrevista con Richard Poynder.

Anderson, Rick. 2023. «Where Did the Open Access Movement Go Wrong?: An Interview with Richard Poynder». The Scholarly Kitchen. 7 de diciembre de 2023. https://scholarlykitchen.sspnet.org/2023/12/07/where-did-the-open-access-movement-go-wrong-an-interview-with-richard-poynder/.

Richard Poynder, un respetado comentarista en el ecosistema de la comunicación académica, que siempre fue un firme propulsor del movimiento de acceso abierto (OA), recientemente anunció que considera que el movimiento ha fallado y ha decidido dedicar su atención a otros temas. En una entrevista, Poynder expone sus frustraciones con el OA, destacando la falta de soluciones a los problemas de accesibilidad, asequibilidad y equidad, que eran los objetivos originales del movimiento.

Poynder argumenta que el fracaso fundamental del OA se debe a la falta de propiedad y organización por parte de los defensores del movimiento, así como a la falta de una definición canónica clara. La falta de claridad permitió a las editoriales incorporar el OA para sus propios fines, introduciendo embargos y el modelo de pago por publicación (APC), que ha exacerbado los problemas de asequibilidad y equidad.

El OA, que inicialmente fue concebido como un movimiento voluntario de abajo hacia arriba, se convirtió en un sistema burocrático de arriba hacia abajo, alejando a los investigadores y generando desconfianza. Poynder sostiene que, aunque se están explorando iniciativas para reiniciar el OA mediante infraestructuras sin fines de lucro, es improbable que se obtengan los fondos necesarios para llevar a cabo estos cambios significativos.

En cuanto al posicionamiento de marca (rebranding), Poynder señala que el OA ha sido reinterpretado para centrarse únicamente en la mejora de la accesibilidad, ignorando la falta de resolución de los problemas de asequibilidad y equidad. Ante la creciente complejidad y opresión del proceso OA, los investigadores se han alejado, y Poynder sugiere que podríamos estar presenciando intentos de reimaginar los objetivos del OA mediante nuevas iniciativas, como «Scholar-Led»*, aunque sigue siendo cuestionable si estas serán efectivas.

Poynder concluye destacando que, 20 años después de la Iniciativa de Acceso Abierto de Budapest (BOAI), un movimiento de OA exitoso habría abordado significativamente los problemas de accesibilidad, asequibilidad y equidad, y que actualmente no se vislumbra una solución clara para los problemas restantes. Además, señala que la era de la inteligencia artificial generativa podría requerir un mayor control de calidad y posiblemente el retorno de las barreras de pago.

* ScholarLed es un consorcio de editoriales de libros de acceso abierto, sin fines de lucro y lideradas por académicos, que se formó en 2018. Individualmente, Mattering Press, meson press, Open Book Publishers, punctum books, African Minds y mediastudies.press, que colectivamente buscan desarrollar formas poderosas y prácticas para que las editoriales de acceso abierto, pequeñas y lideradas por académicos, crezcan y prosperen en un panorama editorial que está cambiando rápidamente.