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De los acuerdos de “lectura y publicación” con editores a los acuerdos de “publicación pura” en 2024

 

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cOAlition S Responds to Open Access Publishers’ Statement on Transformative Agreements cOAlition S Responds to Open Access Publishers’ Statement on Transformative Agreements

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Sobre

 

cOAlición S ha tomado buena nota del documento de posición de cinco editoriales de acceso totalmente abierto en el que se critica el bajo potencial de transformación de los acuerdos de transformación, al tiempo que se pide que se dé prioridad a los mecanismos de apoyo a las publicaciones nativas de acceso abierto y a las plataformas alternativas de examen por homólogos. ESAC ha publicado recientemente una respuesta en la que se aclara la naturaleza y la función de los Acuerdos de transformación.

Como se indica en los Principios del Plan S y la guía de implementación, los financiadores de COOlition S reconocen la gama existente de revistas y plataformas de acceso abierto de alta calidad y respaldan la diversidad de modelos de negocios para las revistas y plataformas de acceso abierto. Cuando corresponda, los financiadores de la COOlition S o las instituciones de investigación cubrirán las tarifas de publicación de acceso abierto. Este es un compromiso financiero de los financiadores de cOAlition S que beneficia principalmente a los editores de acceso abierto. Por ejemplo, en 2017-2018, Wellcome gastó 2.8m £ en tarifas para revistas de acceso abierto. El objetivo de los financiadores es trasladar la mayor cantidad de revistas a Open Access como sea posible, a fin de permitir que sus investigadores publiquen en las revistas abiertas de su elección.

A pesar de las deficiencias percibidas que pueden presentar algunos acuerdos transformadores, los financiadores continúan viendo tales acuerdos como una herramienta poderosa en la transformación de revistas de suscripción hacia acceso abierto completo e inmediato. Los financiadores señalan que el soporte para los acuerdos transformativos finaliza a fines de 2024. Anticipando que todos los acuerdos con los editores serán del  tipo “publicación pura” después de esa fecha.

Además, las bibliotecas y los consorcios que negocian acuerdos de transformación también tienen acuerdos de publicación de acceso abierto con muchos de los editores de acceso totalmente abierto. Por ejemplo  Max Planck Digital Library tiene acuerdos con Copérnico, Frontiers, eLife, PLOS, MDPI, IOPP y muchos otros editores de acceso totalmente abierto.

Por su parte, para estimular la competencia y la fijación de precios justos, cOAlition S aboga por la transparencia de los precios de los servicios de acceso abierto, que permiten comparar los precios de los distintos servicios y modelos de negocio.

 

 

 

Revistas depredadoras: fraude en la ciencia

 

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Alonso Arévalo, J., Saraiva, R., & Flórez Holguín, R. (2020). Revistas depredadoras: fraude en la cienciaCuadernos De Documentación Multimedia31. https://doi.org/10.5209/cdmu.68498

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Las publicaciones académicas están pasando de un modelo de pago por lectura a otro de pago por publicación. Estas revistas son libres de leer, pero cobran por adelantado las tasas de publicación al autor (APCs). Aunque muchas de las revistas de acceso abierto son legales y de buena reputación, existe una próspera economía de mercado negro de revistas de acceso abierto que se aprovechan de los autores y de la creciente presión para publicar que se ejerce sobre la comunidad académica. Son las llamadas revistas depredadoras que enmascaran publicaciones existentes con el único objetivo de obtener un beneficio económico. En este artículo se analiza el fenómeno, las formas que presenta, los agentes, las consecuencias y la contaminación sobre el sistema de comunicación científica.

 

La evolución de los indicadores de impacto: de la bibliometría a la altimetría

 

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Williams, Catherine ; Padula, Danielle. The Evolution of Impact Indicators: From bibliometrics to altmetrics. Scholastica, 2020

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El auge del movimiento de acceso abierto y los avances en los flujos de trabajo de la publicación digital están creando más oportunidades que nunca para que la erudición tenga un impacto tanto dentro como fuera del ámbito académico. A medida que la investigación se mueve en línea y las referencias a la erudición divergen de los confines de las citas bibliométricas, muchos académicos y editores de revistas han comenzado a buscar nuevos indicadores de impacto para captar mejor estos comportamientos cambiantes. La altmetría ha surgido como un indicador alternativo que puede ofrecer a los investigadores y a los editores de revistas un panorama más holístico del alcance y la utilidad de sus publicaciones.

Este libro analiza la evolución del impacto desde el punto de vista de los académicos y las revistas, y cómo la altmetría encaja en el contexto. Ya sea usted editor o autor, este libro proporciona casos de uso en la vida real para ayuda a comenzar a rastrear los indicadores de impacto de la altmetría para las publicaciones.

En este libro encontrarás:

  • Las bibliometrías más comunes en uso hoy en día y sus fortalezas y limitaciones
  • Que es la altmetría: aplicaciones y conceptos erróneos
  • Cómo se benefician las revistas y los editores de todos los tamaños con el seguimiento de la altmetría
  • Cómo los estudiosos pueden usar la altrmétrica para encontrar nuevas formas de expresar el alcance de su trabajo
  • Casos de estudio de la vida real y consejos para empezar

¿Qué documentos citaron qué tweets? Un análisis empírico basado en datos de Scopus

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Haunschild, R. ;  Bornmann, R. Which papers cited which tweets? An empirical analysis based on Scopus data. ArXiv, 2020

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Muchos estudios altmetria analizan qué documentos se mencionaron con qué frecuencia en fuentes específicas de altmetrics. Para estudiar la potencial relevancia política de los tweets desde otra perspectiva, se investigó qué tweets fueron citados en los documentos. Si se citan muchos tweets en publicaciones, esto podría demostrar que los tweets tienen contenido sustancial y útil. En general, un número bastante bajo de tweets (n = 5506) fueron citados por menos de 3000 artículos. La mayoría de los tweets no parecen ser citados debido a la influencia cognitiva que podrían haber tenido en los estudios; más bien eran objetos de estudio. La mayoría de los documentos que citan tweets son de las áreas temáticas de Ciencias Sociales, Artes y Humanidades e Informática. La mayoría de los artículos citaban solo un tweet. Se encontraron hasta 55 tweets citados en un solo artículo. Esta investigación en curso no admite una alta relevancia de los tweets. Sin embargo, un análisis de contenido de los tweets y / o documentos podría llevar a una conclusión más detallada.

El manejo de datos. Aproximación desde los estudios de la información

 

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Torres Vargas, Georgina Araceli. El manejo de datos. Aproximación desde los estudios de la información. Universidad Nacional Autónoma de México. Coordinación General de Estudios de Posgrado, 2020

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En los estudios de la información, se ha vuelto necesario abordar cómo aprovechar las tecnologías y métodos que existen para efectuar el análisis de datos con el fin de derivar servicios y productos de información acordes con los requerimientos que se tienen en el ámbito de la investigación, de la empresa o de cualquier otro ámbito. Frente a la amplitud de temas que circundan el estudio de los datos, la presente obra tiene por objetivo ofrecer algunas reflexiones en torno al tema del manejo de datos, que por lo general consta de la obtención de datos, su almacenamiento y su tratamiento. Este libro conjunta varias voces de especialistas que nos ayudan a pensar en problemáticas y resoluciones actuales al respecto.

¿Qué tiene de malo el índice H? según Jorge Hirsch, su inventor

 

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Conroy, Gemma. What’s wrong with the H-index, according to its inventor “Severe unintended negative consequences”. Mature Index. 24 March 2020

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El índice H se ha convertido en una de las métricas más utilizadas en el mundo académico para medir la productividad y el impacto de los investigadores. Pero cuando Jorge Hirsch lo propuso como una medida objetiva del logro científico en 2005, no pensó que se usaría fuera de la física teórica.”Ni siquiera estaba seguro de si publicarlo o no”, dice Hirsch, físico de la Universidad de California en San Diego. “No esperaba que tuviera un impacto tan grande”.

 

La métrica tiene en cuenta tanto el número de artículos que ha publicado un investigador como la cantidad de citas que recibe. Se ha convertido en una herramienta popular para evaluar a los investigadores.

 

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También es uno de los temas más polémicos que discuten los científicos, como escribe Hirsch en el boletín de Física y Sociedad de enero.

“Aproximadamente la mitad de la comunidad científica ama el índice H y la mitad lo odia”, escribe Hirsch. “El índice H del propio científico es un gran predictor de si pertenece al primer o al segundo grupo”.

Si bien Hirsch cree que el índice H sigue siendo una de las mejores medidas objetivas del logro científico, también escribe que puede “fallar espectacularmente y tener graves consecuencias negativas no deseadas”.

Una desventaja es que puede disuadir a los investigadores del pensamiento innovador. Por ejemplo, un estudiante que trabaja con un profesor con un alto índice H puede ser reacio a cuestionar los conceptos que se le están enseñando, ya que es probable que asuman que el profesor es un experto en su campo en función de su puntaje.

La búsqueda de un índice H alto también puede alentar a los investigadores a elegir temas de investigación ‘candentes’ que sean más propensos a llamar la atención y tentarlos a publicar un artículo tras otro en un esfuerzo por aumentar su puntaje. “Es demasiado sensible a lo que es popular y de moda en la ciencia”, dice Hirsch. Mientras más se cita un artículo, más difícil resulta cuestionar su validez, señala.

Hirsch señala que la métrica no recoge la investigación que se desvía de la corriente principal, algo que ha observado en su propio trabajo sobre la superconductividad.

Un análisis realizado en 2012 sobre 2.307 investigadores muy citados reveló que los índices H varían mucho entre las distintas disciplinas. Los investigadores de Medicina y Química tienen los índices H más altos de promedio, mientras que los matemáticos y los nformáticos y los científicos tienen el más bajo. (Ver gráfico).

 

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“Uno tiene que mirar la naturaleza del trabajo”, dice Hirsch. “Si toma decisiones basadas en el índice H de alguien, puede terminar contratando a la persona equivocada o negando una subvención a alguien que es mucho más probable que haga algo importante. Tiene que usarse con cuidado.

Covid-19: cómo el intercambio de datos sin precedentes ha llevado a una investigación de brotes más rápida que nunca

 

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Covid-19: How unprecedented data sharing has led to faster-than-ever outbreak research Horizon, 23 March 2020 by Ian Le Guillou

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“El impulso hacia la ciencia abierta, los datos abiertos y los preprints realmente ha cambiado la forma en que experimentamos el discurso científico en este brote en comparación con los anteriores”, dijo el profesor Richard Neher, de la Universidad de Basilea, Suiza.

Los avances en la secuenciación de genes han permitido a los científicos rastrear y monitorear la pandemia de COVID-19 más rápido que cualquier brote anterior. Sin embargo, las lagunas en nuestro conocimiento de cómo funcionan los coronavirus ha dificultado la comprensión de lo que hace especial al nuevo coronavirus.

 

Cuando se identificó el nuevo coronavirus (conocido formalmente como SARS-CoV-2) en China en enero, los científicos de todo el mundo estaban listos para responder. Toda la composición genética del virus, o genoma, se publicó en línea en cuestión de días. En comparación, durante el brote de coronavirus del SARS en 2003, esto tomó casi tres meses, después de que la enfermedad se atribuyera originalmente a la clamidia

Los avances en la tecnología han reducido significativamente el costo de la secuenciación de genes y las máquinas ahora son lo suficientemente pequeñas como para caber en la palma de su mano. Esto ha facilitado la secuenciación de una gran cantidad de muestras en todo el mundo.

‘Puede ver en las secuencias cómo se propaga el virus, la velocidad a la que se propaga y estimar la cantidad de personas infectadas. A medida que tenemos más y más secuencias, los números son cada vez más precisos ”, dijo la profesora Anne-Mieke Vandamme de KU Leuven, Bélgica.

La secuenciación de próxima generación, o NGS, puede generar enormes cantidades de datos, y el desafío es encontrar formas de analizarlos adecuadamente.

Una de las herramientas desarrolladas, llamada Genome Detective, puede tomar los datos sin procesar de la máquina de secuenciación, filtrar los resultados de los no virus, juntar el genoma y usarlo para identificar el virus. No se basa en conjeturas o hipótesis anteriores, por lo que incluso puede identificar virus que no se han visto antes. Esto se utilizó para confirmar el primer caso de COVID-19 en Bélgica, identificándolo como un coronavirus relacionado con el SARS.

El poder de la secuenciación de genes proviene de comparar los resultados en diferentes casos. El profesor Vandamme dice que ha sido ‘fantástico’ ver el nivel de colaboración internacional: ‘Hay mucho más intercambio de datos y secuencias en línea … en comparación con el pasado porque tenemos muchas más herramientas de intercambio en línea disponibles’.

Una de estas herramientas es NextStrain, un recurso en línea que utiliza datos del genoma para monitorear la evolución de los organismos que causan enfermedades como los virus en tiempo real. Ha rastreado varios brotes, incluidos el zika, el ébola y el dengue, e incluso se ha utilizado para informar la política de la Organización Mundial de la Salud sobre la gripe estacional.

Los trabajos de investigación generalmente tardan meses en publicarse, un eón en la carrera actual para enfrentar la pandemia. La necesidad de compartir información rápidamente ha alentado un mayor intercambio de ‘preprints, borradores de documentos que aún no han sido revisados ​​por pares.

“El impulso hacia la ciencia abierta, los datos abiertos y los preprints realmente ha cambiado la forma en que experimentamos el discurso científico en este brote en comparación con los anteriores”, dijo el profesor Richard Neher, de la Universidad de Basilea, Suiza, que lidera el proyecto NextStrain.