Archivo de la etiqueta: Invesgttigación

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

Texto completo

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.

‘ChatGPT Detector’ detecta documentos generados por IA con una precisión sin precedentes

Prillaman, McKenzie. «‘ChatGPT Detector’ Catches AI-Generated Papers with Unprecedented Accuracy». Nature, 6 de noviembre de 2023. https://doi.org/10.1038/d41586-023-03479-4.

Los grandes modelos lingüísticos como ChatGPT pueden generar textos que parecen auténticos a la velocidad del rayo, si bien, la gran mayoría de editores de revistas rechazan los modelos lingüísticos como autores de manuscritos. Por tanto, se necesita inmediatamente un medio para distinguir con precisión el texto generado por humanos del generado por inteligencia artificial (IA).

Según un estudio publicado el 6 de noviembre en Cell Reports Physical Science, una herramienta de aprendizaje automático puede identificar fácilmente cuándo los documentos de química están escritos utilizando el chatbot ChatGPT. El clasificador especializado, que superó a dos detectores de inteligencia artificial (IA) existentes, podría ayudar a las editoriales académicas a identificar documentos creados por generadores de texto de IA.

Se trata de un detector preciso de texto de IA para revistas científicas probando su capacidad en una serie de situaciones complejas, incluido el texto humano de una amplia variedad de revistas de química, el texto de IA del modelo de lenguaje más avanzado disponible públicamente (GPT-4) y, lo que es más importante, el texto de IA generado mediante mensajes diseñados para ocultar el uso de IA. En todos los casos, los textos humanos y de IA se asignaron con gran precisión. El texto generado por ChatGPT puede detectarse fácilmente en las revistas de química; este avance es un requisito previo fundamental para entender cómo afectará la generación automatizada de texto a las publicaciones científicas de ahora en adelante.

«La mayoría de la comunidad de análisis de texto busca un detector realmente general que funcione en cualquier cosa», dice la coautora Heather Desaire, una química de la Universidad de Kansas en Lawrence. Pero al crear una herramienta que se centra en un tipo específico de documento, «realmente estábamos buscando la precisión».

Los hallazgos sugieren que los esfuerzos para desarrollar detectores de IA podrían mejorar al adaptar el software a tipos específicos de escritura, dice Desaire. «Si puedes construir algo rápidamente y fácilmente, entonces no es tan difícil construir algo para diferentes dominios».

Métricas de la producción académica : evaluación de la investigación desde América Latina y el Caribe

Métricas de la producción académica : evaluación de la investigación desde América Latina y el Caribe / Lorena Ruiz Serna … [et al.] ; compilación de Gabriel Vélez Cuartas … – 1a ed . – Ciudad Autónoma de Buenos Aires: CLACSO; Medellín : Latmétricas, 2022.

Texto completo

Este libro propone una alternativa concreta, así como acciones conjuntas para la evaluación científica a nivel regional. Los criterios impuestos por parte del paradigma internacional de calidad, con fuerte influencia de empresas comerciales que producen las bases de datos bibliográficas y de las oficinas de fomento a la investigación que actúan como organismos evaluadores, tienen consecuencias perversas para las revistas de nuestra región, muchas de las cuales tienen un rol importante en la comunicación científica regional, ya que abordan temáticas de interés local, llenan brechas y tienden puentes de conocimiento, al tiempo que contribuyen a la capacitación de investigadores en principio de carrera.

Un artículo aprobado y aceptado en una revista de Springer Nature aparece con la frase «Regenerate response» comando de ChatTGPT para reformular los resultados

Joelving, Author Frederik. «Signs of Undeclared ChatGPT Use in Papers Mounting». Retraction Watch (blog), 6 de octubre de 2023. https://retractionwatch.com/2023/10/06/signs-of-undeclared-chatgpt-use-in-papers-mounting/.

La semana pasada, una revista ambiental publicó un artículo sobre el uso de energía renovable en la limpieza de tierras contaminadas, con un costo de acceso de 40 euros, y aparentemente escrito por investigadores chinos. El artículo incluía una frase peculiar, «Regenerate response», lo que planteó dudas sobre la posibilidad de contenido generado por IA. Este incidente destaca una tendencia creciente de uso de IA, en particular ChatGPT, en la investigación sin una debida declaración. El autor del artículo y la persona de contacto de la empresa no respondieron a las solicitudes de comentarios. Springer Nature, el editor, declaró que están investigando cuidadosamente el asunto de acuerdo con las mejores prácticas, pero no pudieron proporcionar más detalles en este momento.

Supuestamente escrito por investigadores en China, «Revitalizing our earth: unleashing the power of green energy in soil remediation for a sustainable future» incluye la frase superflua «Regenerate response» al final de una sección de métodos. Para aquellos que no están familiarizados, «Regenerate response» es un botón en ChatGPT de OpenAI que incita al chatbot a reformular una respuesta insatisfactoria.

«¿Los autores copiaron y pegaron la salida de ChatGPT e incluyeron por error la etiqueta del botón?» se preguntó Guillaume Cabanac, profesor de informática en la Universidad de Toulouse, en Francia, en un comentario en PubPeer..

Y agregó: «¿Cómo es que esta expresión sin sentido sobrevivió a la revisión de pruebas por parte de los coautores, editores, revisores, correctores de estilo y maquetadores?»

Este caso es el ejemplo más reciente de una creciente tendencia de uso descuidado y no declarado de ChatGPT en la investigación. Hasta ahora, Cabanac, cuyo trabajo fue cubierto en Nature el mes pasado, ha publicado más de 30 artículos en PubPeer que contienen esas dos palabras reveladoras y sueltas. Y eso no incluye los artículos que aparecen en revistas depredadoras, dijo el investigador científico a Retraction Watch.

«El software informático se ha utilizado durante décadas para ayudar a los autores», dijo Cabanac. «Solo piensa en Grammarly o DeepL para personas como yo. No soy hablante nativo de inglés, así que voy a WordReference, a veces voy a DeepL. Pero lo que hago es mirar el resultado y corregir los errores».

ChatGPT y otras herramientas que utilizan sistemas de IA conocidos como modelos de lenguaje a gran escala tienden a inventar cosas. Como informamos a principios de este año, ese trabajo independiente puede ser un problema para los investigadores que buscan ayuda para encontrar referencias.

«A veces elabora cosas que no estaban en la mente de los investigadores», dijo Cabanac. «Y ese es el punto de inflexión para mí. Cuando las personas utilizan el sistema para generar algo que no tenían en mente, como fabricar datos, generar texto con referencias a trabajos que ni siquiera leyeron, esto es inaceptable».

Según algunos editores, los chatbots tienen usos legítimos al escribir artículos. La clave es informar a los lectores sobre lo que se hizo.

El autor correspondiente del artículo ambiental, Kangyan Li de ESD China Ltd., no respondió a las solicitudes de comentarios. Tampoco lo hizo una persona de contacto mencionada en el sitio web de su empresa.

Un portavoz de Springer Nature, que publica la revista Environmental Science and Pollution Research en la que apareció el artículo, dijo que el editor estaba «investigando cuidadosamente el problema de acuerdo con las mejores prácticas de COPE» pero no pudo compartir más detalles en este momento.

No está claro cómo los autores, y mucho menos la revista, pudieron pasar por alto la extraña frase. «Tal vez no se trate de los autores, sino de una fábrica de papel», dijo Cabanac, refiriéndose a organizaciones poco fiables que venden espacios de autor en artículos científicos que pueden contener datos falsos.

«Regenerar respuesta» no es la única señal de participación no declarada de un chatbot que ha visto Cabanac. Un ejemplo aún más atroz es la frase «Como modelo lingüístico de IA, yo…«, que ha encontrado en nueve artículos hasta ahora.

A Cabanac le preocupa que un descuido tan flagrante, posiblemente la punta del iceberg, pueda pasar desapercibido tanto para el personal editorial como para los revisores.

Cómo llevar a cabo un proyecto de ciencia ciudadana en la biblioteca

Los proyectos de ciencia ciudadana en bibliotecas pueden enriquecer la experiencia de la comunidad al fomentar la participación activa en la ciencia y la investigación, al mismo tiempo que promueven la educación, la colaboración y la conexión con temas científicos y ambientales importantes.


La ciencia ciudadana, también conocida como «ciencia participativa» o «ciencia colaborativa», es una forma de investigación científica en la que individuos no profesionales, es decir, ciudadanos comunes y corrientes que no necesariamente tienen formación científica formal, colaboran con científicos y expertos en la recopilación de datos, observaciones y análisis de fenómenos naturales, culturales o científicos. En resumen, la ciencia ciudadana implica la participación activa de la comunidad en la investigación científica.

Ejemplos de proyectos de ciencia ciudadana incluyen la observación de aves, la identificación de especies en peligro de extinción, la monitorización de la calidad del agua, la recolección de datos meteorológicos, la búsqueda de patrones en grandes conjuntos de datos, la identificación de galaxias en imágenes astronómicas y mucho más. Estos proyectos a menudo se basan en la contribución voluntaria y el entusiasmo de los ciudadanos para abordar cuestiones científicas y ambientales importantes.

La ciencia ciudadana ha crecido en popularidad en todo el mundo debido a la disponibilidad de tecnologías digitales y plataformas en línea que facilitan la participación y la colaboración entre ciudadanos y científicos. Esta forma de investigación amplía la base de conocimientos científicos y empodera a las comunidades para involucrarse activamente en la resolución de problemas y en la toma de decisiones basadas en la evidencia.

El papel de las bibliotecas en la Ciencia Ciudadana

Los proyectos de ciencia ciudadana ofrecen una valiosa oportunidad para que los miembros de la comunidad se sumerjan en el mundo de la ciencia de una manera práctica y participativa. Al hacerlo, se fomenta la alfabetización científica al volver la ciencia accesible y relevante para un público más amplio. Estos proyectos no solo tienen el potencial de estrechar los lazos dentro de la comunidad al involucrar a los residentes en actividades colaborativas que impactan directamente su entorno, sino que también generan datos que pueden resultar invaluables para la investigación científica.

Además, la ciencia ciudadana tiene el poder de avivar la curiosidad y el interés por la ciencia en individuos de todas las edades. Las bibliotecas, con su oferta de recursos como acceso a internet, computadoras y espacios de reunión, se convierten en el entorno perfecto para que las personas exploren su fascinación por la ciencia de manera informal.

Por otro lado, estos proyectos pueden ser una poderosa herramienta para atraer a nuevos usuarios a la biblioteca y elevar su visibilidad en la comunidad. Esto se vuelve especialmente relevante para aquellas bibliotecas que buscan ampliar su alcance y consolidar su relevancia en la era moderna.

Finalmente, la ciencia ciudadana en las bibliotecas tiene el potencial de estimular la innovación y la creatividad al desafiar a los participantes a abordar cuestiones científicas y ambientales desde múltiples perspectivas. En última instancia, estos proyectos no solo contribuyen a la comunidad científica, sino que también enriquecen la vida de quienes participan y fortalecen los lazos entre la biblioteca y la sociedad que sirve.

Llevar a cabo un proyecto de ciencia ciudadana en una biblioteca es una excelente manera de involucrar a la comunidad local en la investigación científica y fomentar la participación ciudadana en cuestiones científicas. Aquí hay una guía general sobre cómo realizar un proyecto de ciencia ciudadana en una biblioteca:

  1. Identifica un tema o proyecto: Elige un proyecto de ciencia ciudadana que sea relevante para tu comunidad y que se adapte a los recursos de la biblioteca. Puedes buscar proyectos existentes en plataformas en línea de ciencia ciudadana o trabajar en colaboración con organizaciones de investigación científica.
  2. Forma un equipo: Recluta a un equipo de bibliotecarios y posiblemente a expertos en el tema del proyecto para liderar la iniciativa. Es importante tener un grupo comprometido y capacitado para coordinar y facilitar el proyecto.
  3. Capacitación de los bibliotecarios: Asegúrate de que los bibliotecarios estén bien informados sobre el proyecto y tengan las habilidades necesarias para guiar a los participantes y responder a sus preguntas.
  4. Comunicación y promoción: Promociona el proyecto entre los miembros de la comunidad utilizando medios de comunicación social, el sitio web de la biblioteca, carteles y otros métodos de marketing. Explica claramente los objetivos del proyecto y cómo las personas pueden participar.
  5. Registro de participantes: Establece un sistema para registrar a los participantes y recopilar su información de contacto. Esto facilitará la comunicación y el seguimiento del proyecto.
  6. Proporciona recursos y herramientas: Asegúrate de que los participantes tengan acceso a las herramientas y recursos necesarios para participar en el proyecto. Esto podría incluir kits de recolección de datos, acceso a bases de datos científicas, software de análisis, etc.
  7. Recopilación de datos: Ayuda a los participantes a recopilar datos de acuerdo con los protocolos del proyecto. Proporciona orientación y apoyo continuo para garantizar la calidad de los datos.
  8. Comunicación continua: Mantén una comunicación regular con los participantes a través de boletines informativos, reuniones, correos electrónicos u otros medios. Anima a los participantes a hacer preguntas y compartir sus experiencias.
  9. Análisis de datos: Trabaja con expertos o facilita el análisis de datos recopilados. Puedes organizar talleres o sesiones informativas para que los participantes comprendan los resultados y su relevancia.
  10. Presentación de resultados: Organiza eventos o presentaciones donde los resultados del proyecto se compartan con la comunidad. Esto puede incluir charlas, exposiciones o informes escritos.
  11. Evaluación y retroalimentación: Pide a los participantes que evalúen su experiencia y dales la oportunidad de proporcionar retroalimentación sobre el proyecto. Utiliza esta información para mejorar futuros proyectos.
  12. Fomenta la continuidad: Después de completar un proyecto, considera la posibilidad de continuar con otros proyectos de ciencia ciudadana o crear una comunidad de participantes activos en la biblioteca.

Recuerda que la clave para un proyecto exitoso de ciencia ciudadana en la biblioteca es la planificación adecuada, la comunicación efectiva y la participación activa de la comunidad. Además, debes estar dispuesto a adaptarte y aprender a medida que avanzas en este emocionante camino de involucrar a la comunidad en la investigación científica.

Algunos de los detectores de plagio por IA consideran que la Constitución de EE.UU. o el Génesis fueron escritos utilizando una herramienta de IA generativa

Harwood, Michelle. «AI Wrote the US Constitution, Says AI Content Detector». Medium (blog), 7 de septiembre de 2023. https://medium.com/@michellehwd/ai-wrote-the-us-constitution-says-ai-content-detector-f24681fdc75f.

Si se introdujeran algunos extractos de la Constitución de EE.UU. en las herramientas de detección de IA, éstas afirmarían que fue escrita por herramientas de IA como ChatGPT y Google Bard, etc. ZeroGPT parece estar seguro en un 94% de que la IA escribió la Constitución, mientras que originality.ai lo está en un 60%. La Constitución se redactó en el año 1787, es decir, hace más de 200 años. Entonces, ¿crees que es posible que ese viejo documento tenga orígenes de IA? Bueno, eso sólo puede ocurrir si los propios redactores eran robots o si utilizaron una máquina del tiempo para llegar a la era de la tecnología de IA.

La pregunta es, ¿por qué estas herramientas parecen estar tan seguras de etiquetar el documento de hace un año como generado por la IA? Cuando los detectores de IA reciben un texto para analizar, normalmente comprueban la estructura del texto, lo comparan con sus conocimientos y concluyen si ellos habrían escrito de la misma manera al recibir la misma consulta. En caso afirmativo, la herramienta simplemente clasifica el texto como escrito por la IA.

Al analizar la estructura del texto, las herramientas de detección de IA suelen utilizar dos variables diferentes: la perplejidad y la explosividad. Cuanto menor sea el porcentaje de estas dos variables detectadas en el texto, mayores serán las probabilidades de que el contenido esté generado por IA.

Los detectores de IA que etiquetan la Constitución de EE.UU. como generada por IA han suscitado dudas sobre su precisión. De hecho, este no es el único caso en que una herramienta de detección de contenidos de IA ha dado falsos positivos. Anteriormente, también se había descubierto que el Libro del Génesis había sido escrito por IA.

Varios expertos han cuestionado la fiabilidad de los detectores de IA y han expresado su preocupación por sus vulnerabilidades. «No existe ninguna herramienta que pueda detectar de forma fiable la escritura ChatGPT-4/Bing/Bard», tuiteó Mollick recientemente. «Las herramientas existentes están entrenadas en GPT-3.5, tienen altas tasas de falsos positivos (10%+), y son increíblemente fáciles de engañar». Además, ChatGPT por sí mismo no puede evaluar si el texto está escrito por IA o no, añadió, por lo que no se puede simplemente pegar un texto y preguntar si fue escrito por ChatGPT.

En el caso del detector de IA basado en marcas de agua, la robustez reveló que «un atacante puede utilizar un parafraseador para eliminar las firmas LLM de un texto generado por IA para evitar su detección» e incluso puede falsear el detector de marcas de agua para hacer que un texto humano auténtico se detecte como generado por IA.

En una conversación con Ars Technica, Tian de GPTZero pareció darse cuenta de lo que se avecinaba y dijo que planea redirigir su empresa lejos de la detección de IA convencional hacia algo más ambiguo. «En comparación con otros detectores, como Turn-it-in, estamos cambiando nuestra atención lejos de construir detectores para atrapar a los estudiantes, y en su lugar, la próxima versión de GPTZero no estará detectando IA, sino resaltando lo más humano y ayudando a profesores y estudiantes a navegar juntos el nivel de participación de la IA en la educación», dijo.

Sin embargo, a pesar de los problemas inherentes con la precisión, GPTZero sigue anunciándose como «construido para educadores», y su sitio muestra con orgullo una lista de universidades que supuestamente utilizan la tecnología. Existe una extraña tensión entre los objetivos declarados de Tian de no castigar a los estudiantes y su deseo de ganar dinero con su invento. Pero sean cuales sean los motivos, el uso de estos productos defectuosos puede tener efectos terribles en los estudiantes. Quizá el resultado más perjudicial del uso de estas herramientas inexactas e imperfectas sea el coste personal de las falsas acusaciones.

Un caso publicado por USA Today pone de relieve la cuestión de forma llamativa. Un estudiante fue acusado de hacer trampas basándose en herramientas de detección de texto de IA y tuvo que presentar su caso ante una junta de honor. Su defensa incluyó mostrar su historial de Google Docs para demostrar su proceso de investigación. A pesar de que el tribunal no encontró pruebas de que hubiera hecho trampas, el estrés de prepararse para defenderse llevó al estudiante a sufrir ataques de pánico. Situaciones similares se han producido docenas (si no cientos) de veces en los EE.UU. y se documentan comúnmente en hilos desesperados de Reddit.

Las sanciones habituales por deshonestidad académica suelen incluir suspensos, libertad condicional académica, suspensión o incluso expulsión, dependiendo de la gravedad y la frecuencia de la infracción. Es una acusación difícil de afrontar, y el uso de tecnología defectuosa para imponer esos cargos parece casi una caza de brujas académica moderna.

Así pues, finalmente, no existe una fórmula perfecta en la que podamos confiar para diferenciar entre texto escrito por humanos y texto generado por máquinas.

Plataformas alternativas de publicación en el ecosistema de la comunicación académica abierta. ¿Qué hemos aprendido?

Lutz, Jean Francois, Jeroen Sondervan, Xenia van Edig, Alexandra Freeman, Bianca Kramer, y Claus Hansen Rosenkrantz. «Knowledge Exchange Analysis Report on Alternative Publishing Platforms». Alternative Publishing Platforms, 21 de septiembre de 2023. https://doi.org/10.21428/996e2e37.0eafc1a8.

En los últimos años han aparecido diferentes plataformas de publicación alternativas. Pero, ¿cuáles son sus pros y sus contras? ¿Difieren significativamente de las revistas académicas tradicionales? Para comprender mejor qué hacen las distintas plataformas de publicación y cómo encajan en el ecosistema de la comunicación académica abierta, Knowledge Exchange invitó a las plataformas que trabajan en la publicación de acceso abierto a participar en una encuesta. Los resultados de la encuesta ofrecen una visión valiosa e interesante del mundo de las plataformas de publicación alternativas. Este estudio, el conjunto de datos que lo sustenta y la herramienta de visualización interactiva revelan los primeros resultados. El trabajo servirá de base para la siguiente fase de nuestra actividad en torno a las plataformas de publicación alternativas.

En total, se plantearon 25 preguntas. Las preguntas iban desde el tipo de disciplinas de investigación para las que están diseñadas las plataformas, la estructura de gobierno que siguen, quién es su propietario, hasta las funciones que cubren, los tipos de publicación que abarcan y cuándo publican la investigación. Algunas conclusiones clave son:

  • La mayoría de las plataformas alternativas de este estudio piloto estaban basadas en instituciones e impulsadas por comunidades académicas o similares.
  • De la muestra no se desprende que ninguna disciplina sea más innovadora que las demás y, de hecho, la mayoría de las plataformas alternativas parecen estar abiertas a todos los campos.
  • La mayoría de las plataformas de este estudio sustituían la función de las editoriales existentes en la publicación de artículos de investigación, libros y actas de congresos.
  • Hubo alguna innovación en torno a la revisión por pares. Teniendo en cuenta estos dos aspectos, probablemente sólo un pequeño grupo de menos de 10 de las 45 plataformas debería describirse como que realmente exploran «formas alternativas de hacer las cosas».
  • Sólo 11 de las plataformas afirmaron que se centraban exclusivamente en la calidad metodológica del trabajo, 2 únicamente en el impacto del trabajo. La mayoría afirmó que correspondía a los editores decidir los criterios de evaluación; las propias plataformas se mostraron agnósticas. Se trata de un ámbito en el que la labor futura podría ayudar a dilucidar las filosofías de las distintas plataformas en lo que respecta a la evaluación de la investigación.

Jean Francois Lutz, Director de Apoyo a la Investigación (Biblioteca) de la Universidad de Lorena, y Jeroen Sondervan, Responsable del Programa de Comunicación Académica Abierta del Consejo de Investigación de los Países Bajos (NWO), han declarado lo siguiente: «Nos embarcamos en este trabajo con la intención de concienciar a la comunidad investigadora y a las instituciones de apoyo sobre las plataformas de publicación alternativas y ofrecer una imagen más clara de cómo son. Esperamos que este informe ayude a la comunidad a comprender mejor las funciones, las similitudes y las diferencias de dichas plataformas. Esperamos que este trabajo dé lugar a más debates y compromisos entre todas las partes interesadas sobre cómo podemos trabajar para facilitar la evaluación de estas plataformas.»

Comenzar a escribir un artículo científico

«Comenzar a escribir un artículo científico«. Organización Panamericana de la Salud. Metodologías de la OPS/OMS para intercambio de información y gestión del conocimiento en salud. Washington, D.C.: OPS; 2018.

Texto completo

Esta metodología breve tiene como objetivo proporcionar algunos consejos prácticos sobre “cómo comenzar” a escribir un artículo científico. Se analizan la planificación, el desarrollo y la revisión del artículo, con énfasis en sus secciones clave. Se exponen recomendaciones sobre cómo responder a los comentarios de los árbitros.

Frontiers retira 38 artículos vinculados a la «venta de autoría»

Kincaid, Author Ellie. «Frontiers Retracts Nearly 40 Papers Linked to ‘Authorship-for-Sale’». Retraction Watch (blog), 8 de septiembre de 2023. https://retractionwatch.com/2023/09/08/frontiers-retracts-nearly-40-papers-linked-to-authorship-for-sale/.

La editorial Frontiers ha retractado casi 40 artículos en varias revistas que estaban vinculados a la «práctica no ética de comprar o vender autoría en artículos de investigación», según un comunicado de prensa publicado en el sitio web de la empresa el lunes.

El fenómeno conocido como «Authorship-for-Sale» se ha convertido en una preocupación creciente en el mundo académico y científico. Se refiere a la práctica de vender o comprar posiciones de autor en artículos de investigación académica, especialmente en revistas científicas indexadas por el Índice de Citas de la Ciencia (SCI) y otras bases de datos prestigiosas. Esta problemática se ha convertido en un síntoma de la creciente presión para publicar y obtener reconocimiento en la comunidad científica (Publish or Perish).

En estos días Frontiers retracto 38 artículos vinculados a la venta de autoría después de una investigación de su unidad de integridad de la investigación. Los investigadores que publicaron en PubPeer identificaron anuncios para comprar posiciones de autor en algunos de los artículos retirados, lo que alertó a la editorial. El comunicado también señala que Frontiers está adoptando nuevas políticas para prevenir la venta de autorías en los artículos que publica.

La antigua política de la editorial simplemente establecía que «las solicitudes para modificar la lista de autores después de la presentación deben hacerse a la oficina editorial utilizando el formulario de cambio de autoría».

Ahora, tales solicitudes «solo se concederán en circunstancias excepcionales y después de una evaluación exhaustiva por parte de la unidad de integridad de la investigación de Frontiers», según el comunicado. La editorial también llevará un registro de las solicitudes «para identificar patrones y tendencias sospechosos».

La nueva política también establece que Frontiers rechazará los cambios en la autoría solicitados después de la aceptación como regla general, y:

«En caso de preocupaciones sobre posibles manipulaciones de autoría, Frontiers se reserva el derecho de contactar a la(s) institución(es) de los autores para una investigación adicional y/o rechazar los cambios solicitados.»


Las «fábricas de papers» (en inglés, «Paper mills») es un término coloquial utilizados para describir sitios web o empresas que se dedican a la producción y venta de artículos académicos o científicos fraudulentos o de baja calidad. Estos sitios a menudo ofrecen la posibilidad de comprar artículos de investigación que pueden ser utilizados para cumplir con requisitos académicos, como la publicación de investigaciones en revistas científicas.

Hace dos años, Retraction Watch informó sobre un sitio web con sede en Rusia que afirmaba haber intermediado en autorías para más de 10.000 investigadores. Y ahora, se da noticias de lo que parecen ser dos sitios muy similares: uno de Irán y otro de Letonia

El sitio en Irán, Teziran.org, afirma ofrecer una variedad de servicios, desde ayuda con problemas de inmigración hasta formación científica. Lo que llamó especialmente nuestra atención fue una sección del sitio que enumera una serie de «artículos listos para su aceptación»:

«La impresión de artículos colaborativos ISI o la impresión de artículos colaborativos ISI es una forma de ayudar a los investigadores que tienen dificultades para realizar su investigación; También, a los investigadores que no tienen suficiente experiencia para escribir un artículo y, por ejemplo, no dominan el inglés o la edición especializada; O personas que no tienen las instalaciones (espacio, herramientas, taller, etc.) para realizar la investigación que desean de manera completa y suficiente; O aquellos que no tienen el conocimiento necesario para recopilar datos y no conocen completamente el método de investigación, y muchos otros investigadores con diversos problemas. Este grupo de personas puede utilizar el método de impresión de artículos colaborativos ISI y contribuir a la escritura del artículo en la medida de lo posible».

Varios de los artículos ya habían sido publicados. Sin embargo, cuando se intentó verificar si la autoría de los artículos listados realmente estuvo a la venta, los autores correspondientes de dos de los artículos negaron haber ofrecido alguna vez la venta de autorías en el sitio. Ambos dijeron que nuestras solicitudes de comentarios fueron lo primero que escucharon sobre Teziran.org.

En Letonia, la empresa Science Publisher Company también afirma ofrecer autorías a la venta:

Como uno de los mayores proveedores en publicaciones científicas, SIA Science Publisher ofrece sus servicios para publicar artículos ya elaborados sobre una amplia variedad de temas. Puedes comprar la posición de un autor o un artículo completo. Inicialmente, los artículos terminados están diseñados para un equipo de seis autores. Al comprar un artículo completo, se puede aumentar el número de colaboradores para el mismo. Los coautores también pueden hacer sus sugerencias y correcciones al texto del artículo. La empresa enumera docenas de artículos cuyas autorías dicen estar disponibles, con tarifas que comienzan en 650$ USD.

En conclusión decir que la venta de autorías representa un desafío para la integridad de la investigación científica y la ética académica. También es necesario recordar la importancia de mantener altos estándares en la publicación científica y de abordar la presión excesiva para publicar de manera más equitativa y transparente en la comunidad académica.

¿Se puede ser experto en el impacto de la investigación?

Ged Hall and Tamika Heiden Impact of Social Sciences. «Can You Ever Be an Expert in Research Impact?», LSE 12 de septiembre de 2023. https://blogs.lse.ac.uk/impactofsocialsciences/2023/09/12/can-you-ever-be-an-expert-in-research-impact/.


Cada vez más, se valora la especialización en la evaluación del impacto de la investigación por parte de académicos, profesionales de la investigación y un creciente número de expertos en esta área. Ged Hall y Tamika Heiden, basándose en su experiencia en la creación de un curso sobre los principios fundamentales del impacto de la investigación, investigan tres aspectos clave de esta especialización en el ámbito de la evaluación de impacto de la investigación.

En 2019, Ged fue coautor de un capítulo titulado ‘Uncertainty and Confusion: the starting point of all expertise’ en el libro ‘Research Impact and the Early Career Researcher‘. El capítulo hace hincapié en que la noción de lo que es un investigador evoluciona constantemente. Estos cambios pueden producirse de forma sistémica, a través de elementos como la «agenda de impacto», y a lo largo de la carrera de cada investigador, a medida que asume nuevas responsabilidades (por ejemplo, convertirse en Director de Escuela, etc.), lo que genera ciclos regulares de incertidumbre y confusión.

El capítulo también señalaba que McAlpine et al. (pp.125-154) veían esa identidad en evolución a través de 3 lentes o retos: intelectual (normalmente un sustituto de experto), de redes (redes sociales adecuadas que crecen y cambian con el tiempo) e institucional (tener la infraestructura y la cultura adecuadas). Estos retos y ciclos de incertidumbre conducen a un alto grado de síndrome del impostor en el mundo académico

El diccionario de la lengua inglesa Oxford define experto como «una persona que tiene muchos conocimientos o es muy hábil en un área determinada». Entonces, ¿qué conocimientos o habilidades necesita un «experto en impacto»? Bayley et al. describieron un marco para la movilización de conocimientos y competencias de impacto que comprende 80 competencias en 11 ámbitos. Si consideramos la amplitud de lo que se entiende por impacto de la investigación (económico, social, cultural, sanitario, de bienestar, político, etc.), también debemos tener en cuenta la miríada de contextos o sistemas (también en constante cambio) en los que deben desplegarse estas competencias. Si añadimos esas «insignias» de conocimiento a los 80 ámbitos que ya hemos mencionado, el camino para llegar a ser un «experto» se vuelve arduo en las tres ópticas.

Para cualquier investigador o investigador adyacente que desee ser eficaz en el desarrollo del impacto de la investigación, recomendamos establecer una base que abarque tanto el aprendizaje teórico como el práctico. Lo teórico forma parte de la perspectiva intelectual y lo práctico probablemente proceda de las perspectivas institucional y de creación de redes.

Afortunadamente, las universidades y los organismos interinstitucionales están empezando a reconocer este reto multidimensional y están invirtiendo en recursos y en un cambio de cultura tanto a nivel institucional (funciones y financiación del impacto de la investigación) como sectorial (por ejemplo,  Research Impact Canada, Knowledge Equity Network, etc.). Los que trabajamos en este ámbito somos conscientes de la importancia de compartir y colaborar para generar impacto en la investigación. Dadas esas numerosas competencias, no es de extrañar que ninguna persona pueda hacerlo todo. Afortunadamente, la comunidad internacional de investigación de impacto es increíblemente generosa a la hora de compartir conocimientos y colaborar, como demuestran series de seminarios como Impact through Culture Change de la Universidad de Auckland y las sesiones Next Generation Impact de la Universidad de Kent y, esperamos, a través de nuestro propio trabajo (Tamika a través de la cumbre anual  Research Impact Summit, y sus colegas, a través del podcast  Research Culture Uncovered).

Este enfoque colaborativo es la razón por la que cuando tuvimos la oportunidad de trabajar con 21 universidades y una serie de brillantes investigadores de impacto, profesionales y profesionales para crear el programa Research Impact: Creating Meaning and Value, nos pusimos manos a la obra. Sabíamos que la experiencia mejoraría nuestra propia capacidad intelectual, nuestras redes y nuestros recursos institucionales. Lo que significa que hemos aprendido tanto como hemos ayudado a aprender a nuestros colaboradores. También sabíamos que este nivel de apertura, intercambio y colaboración era necesario para generar un recurso de aprendizaje que ayudara a quienes se inician en la investigación de impacto a desarrollar sus conocimientos fundamentales.

Entonces, ¿cómo puede alguien desarrollar estos conocimientos básicos para convertirse en un experto en impacto? La respuesta es sencilla de enunciar y difícil de poner en práctica: es trabajo en equipo y aprendizaje continuo. El equipo necesita una amplia gama de conocimientos diferentes (teóricos y prácticos) y la capacidad de compartir, pensar, actuar y reflexionar desde las múltiples perspectivas que implican esas posiciones de conocimiento. El impacto de la investigación y los conocimientos necesarios para llevarla a cabo no pueden producirse sin él.

La creación de estos equipos es muy compleja porque tienen que cruzar diferentes fronteras, como las disciplinarias y las organizativas. Esto se denomina a veces colaboración radical y estos equipos son necesarios porque el impacto de la investigación es un problema sociotécnico. Sean cuales sean los conocimientos técnicos necesarios, hay que conectarlos, mediarlos y movilizarlos a través de las personas.

El trabajo en equipo parece sencillo, pero requiere compromiso y tiempo para establecer relaciones sólidas. Sin embargo, el tiempo es el recurso más escaso en el mundo académico, por lo que crear equipos es una gran exigencia. Esto pone de relieve otro consejo: concéntrese en los tipos de impacto de la investigación que realmente valora. Por usted nos referimos a las personas que forman el equipo y al propósito negociado del propio equipo: este enfoque basado en valores es el pegamento esencial que les mantiene unidos y sostiene el compromiso necesario para impulsar el cambio.

Para responder a nuestra pregunta, la pericia de impacto es una propiedad colectiva del equipo y no de un individuo. Identificarse como experto en impacto podría considerarse presuntuoso, incluso arrogante. El concepto de «experto» es insano en un sistema de investigación verdaderamente abierto y democrático. Por eso buscamos continuamente oportunidades de colaboración, para poder seguir aprendiendo y formando el equipo adecuado, con la experiencia adecuada, para el reto de impacto adecuado. Nuestros más de 20 años colaborando y formando parte de equipos brillantes, significa que podemos, desde nuestras dos posiciones, estimular los atributos adecuados en esos equipos, que son el pensamiento innovador, la resolución de problemas, una fuerte determinación (quizás terquedad) para encontrar soluciones, y un auténtico deseo de comprometerse con las personas y organizaciones que poseen esos conocimientos diferentes. Si pretende convertirse en un experto en impacto por sí solo, es de esperar que su incertidumbre y confusión nunca se disipen.