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Los artículos cuyos informes de revisión por pares están disponibles tienen menos probabilidades de ser retractados

Nature. “AI in the lab: how artificial intelligence is changing scientific research”. Nature, 2026. Disponible en: https://www.nature.com/articles/d41586-026-02282-1

Los investigadores señalan que las prácticas de publicación transparentes podrían estar asociadas con una mayor calidad de la investigación, aunque todavía se necesitan más evidencias.

Los artículos científicos cuyos informes de revisión por pares son públicos tienen menos probabilidades de ser retractados que aquellos cuyos informes permanecen confidenciales, según concluye un estudio. Sus autores sugieren que este fenómeno podría reflejar, al menos en algunos casos, una mayor confianza de los investigadores que optan por hacer transparente el proceso de evaluación.

El análisis, publicado este año como preprint en el servidor MetaArXiv, examinó 116.359 artículos publicados desde mayo de 2019 en revistas de acceso abierto de la Public Library of Science (PLOS), con sede en San Francisco (California). Las revistas de PLOS permiten a los autores decidir, una vez aceptado el manuscrito, si desean publicar junto al artículo los informes de revisión por pares. De los trabajos analizados, 46.920 artículos —algo más del 40 %— fueron acompañados por estos informes abiertos.

Entre los artículos con informes públicos de los revisores, 105 fueron posteriormente retractados, frente a 321 retractaciones entre aquellos cuyo proceso de revisión permaneció cerrado.

El estudio no pretende explicar directamente la relación entre la revisión abierta y la menor tasa de retractaciones. Sin embargo, en un trabajo de seguimiento aún no publicado, descrito a Nature Index, el coautor Matt Spick, especialista en integridad de la investigación de la Universidad de Surrey (Reino Unido), investigó si el tono o sentimiento de los informes de los revisores podía aportar alguna explicación.

Una posibilidad era que los autores de PLOS, que deciden si publican los informes únicamente después de que el artículo ha sido aceptado, tendieran a hacerlo cuando las evaluaciones eran especialmente favorables. Para comprobar esta hipótesis, Spick comparó el contenido de los informes de revisión de PLOS con los informes públicos de artículos publicados en revistas de BMC, editorial con sede en Londres y perteneciente a Springer Nature, la misma empresa que publica Nature. No encontró diferencias significativas entre ambos conjuntos de datos, lo que sugiere que la menor tasa de retractaciones no puede explicarse simplemente porque los autores publiquen únicamente las revisiones más positivas.

En su lugar, Spick y Adrian Barnett, estadístico de la Queensland University of Technology (Australia) y coautor del preprint de MetaArXiv, plantean otra hipótesis: los investigadores que tienen una mayor confianza en la calidad de su trabajo y que, además, apoyan las prácticas de ciencia abierta, podrían estar más predispuestos a elegir la revisión por pares abierta. En consecuencia, la decisión de hacer públicos los informes de revisión podría constituir, por sí misma, un indicador indirecto de la calidad del artículo.

Esta interpretación es compartida por Jessica Polka, responsable del desarrollo de materiales docentes de biología en MIT Open Learning, quien considera que publicar los informes de los revisores constituye «una señal muy útil para el lector de que los autores confían en la solidez de sus resultados».

Los autores advierten de que existen numerosos factores que dificultan atribuir esta relación a una única causa.

Por ejemplo, el estudio no analiza las razones concretas por las que algunos artículos fueron retractados. Además de los casos de fraude o mala conducta científica, las retractaciones también pueden producirse por errores honestos o por problemas de reproducibilidad, circunstancias que no necesariamente influyen en la confianza que los autores tienen en su trabajo cuando deciden si desean hacer públicos los informes de revisión.

Asimismo, el estudio no evaluó si el modelo de revisión utilizado por las revistas de PLOS —como la revisión simple ciega (single-blind), en la que los revisores conocen la identidad de los autores pero no al contrario, o la doble ciega (double-blind), en la que autores y revisores permanecen mutuamente anónimos— influye en la proporción de autores que optan por publicar los informes de evaluación.

No obstante, la investigación sí detectó diferencias geográficas significativas. Los investigadores de Arabia Saudí, Corea del Sur, Pakistán, Polonia y China fueron los menos propensos a elegir la revisión abierta, mientras que los autores del Reino Unido, Países Bajos, Francia y Etiopía figuraban entre los más inclinados a hacerlo.

Según Barnett, estas diferencias pueden explicarse, al menos en parte, por factores culturales e institucionales. Las normas académicas, el grado en que universidades y organismos financiadores promueven la ciencia abierta y la transparencia, así como las políticas nacionales de publicación científica, influyen en la disposición de los investigadores a compartir públicamente los informes de revisión.

Las prácticas editoriales también están fuertemente condicionadas por las políticas de grandes financiadores de la investigación y organizaciones filantrópicas, como Wellcome, en Londres, o la Fundación Gates, en Seattle (Washington), que fomentan activamente la ciencia abierta y la publicación de los informes de revisión por pares como parte de una investigación más transparente y responsable.

Una editorial investiga a revisor por pares por presunto plan de soborno.

Gallegos, Alicia. Publisher investigating peer reviewer for alleged bribery scheme. Retraction Watch, 20 de julio de 2026 https://retractionwatch.com/2026/07/20/publisher-investigating-peer-reviewer-for-alleged-bribery-scheme/#more-135422

El investigador Tushar Sen denunció un presunto intento de soborno tras recibir correos de un supuesto revisor que le ofrecía aceptar su artículo a cambio de un pago. Wiley abrió una investigación y confirmó que la dirección de correo utilizada no coincidía con la de ningún revisor oficialmente asignado. Como medida cautelar, la editorial revisó nuevamente la decisión sobre el manuscrito sin considerar esa evaluación. El caso ha reavivado el debate sobre la integridad, la seguridad y la transparencia del proceso de revisión por pares.

El investigador independiente Tushar Sen, especializado en ciberseguridad y residente en Nueva Delhi, denunció un presunto intento de extorsión durante el proceso de revisión por pares tras enviar un manuscrito sobre modelado de malware polimórfico a la revista Security and Privacy, publicada por Wiley. Días después del envío recibió varios correos electrónicos de una persona que afirmaba ser uno de los revisores del artículo. En ellos le indicaba que el trabajo aún no estaba preparado para su publicación, pero le proponía un «proceso de revisión de pago», asegurándole que, si aceptaba, revisaría el manuscrito en una semana y recomendaría su aceptación. Sen interpretó el mensaje como un intento de obtener dinero a cambio de una evaluación favorable y decidió no responder.

Tras ignorar la propuesta, el supuesto revisor continuó enviándole mensajes en los que advertía que, si no recibía respuesta, recomendaría el rechazo del manuscrito. Finalmente, el mismo día en que el individuo afirmó haber recomendado la denegación del artículo, Sen recibió la comunicación oficial de la revista notificándole el rechazo de su trabajo. Las observaciones incluidas en los informes de evaluación coincidían en parte con las críticas expresadas previamente en los correos del supuesto revisor, lo que reforzó las sospechas del investigador sobre una posible manipulación del proceso editorial. Convencido de que había sido víctima de un intento de soborno, Sen denunció inmediatamente el caso ante la revista.

El episodio tuvo un importante impacto personal sobre el investigador, quien afirmó haber sufrido una intensa ansiedad y una profunda pérdida de confianza en el sistema de revisión por pares. Según explicó, cada nuevo mensaje recibido le provocaba una gran angustia, hasta el punto de impedirle continuar con su trabajo diario. Posteriormente amplió sus denuncias enviando numerosos correos a Wiley, a la revista, al Committee on Publication Ethics (COPE), a profesores, periodistas y organismos estadounidenses como el FBI y la Securities and Exchange Commission (SEC), solicitando una auditoría independiente de los registros editoriales, una revisión ética completa de la revista y una nueva evaluación de su política editorial.

Por su parte, Wiley confirmó que su equipo de integridad de la investigación abrió una investigación formal tras recibir la denuncia y las copias de las conversaciones aportadas por Sen. La editorial recordó que los revisores tienen prohibido contactar directamente con los autores y que cualquier solicitud de compensación económica constituye una grave violación de las normas éticas. Sin embargo, también señaló que la dirección de correo electrónico utilizada por la persona que contactó con Sen no coincidía con la de ninguno de los revisores oficialmente invitados, por lo que no podía confirmar que realmente se tratara de un evaluador asignado al manuscrito ni garantizar la autenticidad de todos los mensajes. Aun así, como medida cautelar, Wiley decidió revisar nuevamente la decisión editorial sin tener en cuenta la evaluación atribuida al supuesto revisor implicado.

La investigación periodística realizada por Retraction Watch tampoco logró confirmar la identidad del individuo que envió los correos. La dirección electrónica dejó de estar operativa y las dos universidades argelinas con las que supuestamente estaba vinculado negaron que esa persona hubiera pertenecido a sus instituciones. Incluso un antiguo colaborador declaró que había interrumpido su relación científica precisamente porque nunca pudo verificar la identidad ni la afiliación académica del supuesto investigador, quien se presentaba como un investigador palestino independiente interesado en matemáticas y astronomía.

El caso se complicó además por el intercambio de mensajes entre Sen y el editor jefe de la revista, Mohammad S. Obaidat. En su denuncia, Sen acusó a la revista de estar «infectada por revisores corruptos» y sugirió que el editor podía estar implicado en el escándalo. Obaidat respondió agradeciendo la comunicación, pero reprochó al autor el uso de un lenguaje poco profesional y las acusaciones dirigidas contra la revista y sus responsables, advirtiéndole de las posibles consecuencias de formular imputaciones sin pruebas concluyentes.

En conjunto, el episodio pone de manifiesto las vulnerabilidades que pueden afectar al sistema de revisión por pares, desde posibles intentos de extorsión o suplantación de identidad hasta la dificultad de verificar la autenticidad de determinadas comunicaciones. Aunque Wiley considera que se trata de un caso aislado, la investigación ha reabierto el debate sobre la necesidad de reforzar los mecanismos de seguridad, confidencialidad y supervisión de los procesos editoriales para preservar la confianza en uno de los pilares fundamentales de la comunicación científica.

La expansión de las paper mills: un análisis bibliométrico de más de 10.000 artículos científicos retractados

Retracted Paper Mill Papers across Year (2016–2024)

Cheng, Michelle W. T., Xinhua Yang y Ryan M. Allen. Tracking the Retracted Paper Mill Articles: A Bibliometric Study. Scientometrics (2026). https://doi.org/10.1007/s11192-026-05751-6

Las denominadas paper mills —empresas que elaboran manuscritos científicos fraudulentos y venden la autoría de esos trabajos a investigadores— se han convertido en una de las amenazas más serias para la integridad de la investigación científica. Este estudio constituye el análisis bibliométrico más amplio realizado hasta la fecha sobre este fenómeno, examinando 10.409 artículos retractados por estar vinculados a paper mills registrados en la base de datos Retraction Watch desde su creación hasta finales de 2024.

El objetivo de los autores es determinar la magnitud del problema, su evolución temporal, su distribución geográfica y disciplinaria, así como las principales características de estos trabajos fraudulentos. Los resultados muestran un crecimiento explosivo de las retractaciones, especialmente a partir de 2020, alcanzando un máximo histórico en 2023, lo que confirma que las paper mills han pasado de ser un problema marginal a representar un desafío estructural para el sistema mundial de publicación científica.

Uno de los hallazgos más llamativos es la enorme concentración geográfica de los artículos retractados. De los 10.409 trabajos analizados, 9.137 (87,8%) corresponden a autores cuya afiliación principal se encuentra en China, muy por delante de otros países como Etiopía, India, Pakistán o Arabia Saudí. No obstante, los autores advierten que estos datos describen únicamente la distribución de los casos registrados en la base de datos utilizada y no deben interpretarse automáticamente como una medida exacta de la prevalencia real del fraude científico en cada país. También destacan que la expansión de estas prácticas está estrechamente relacionada con la presión creciente por publicar en revistas indexadas, la utilización de indicadores bibliométricos para evaluar la carrera académica y la existencia de organizaciones comerciales que ofrecen manuscritos completos y plazas de coautoría a cambio de dinero.

El análisis revela igualmente una transformación en los ámbitos científicos afectados. Tradicionalmente, las paper mills se concentraban en áreas biomédicas, especialmente investigaciones relacionadas con cáncer, biología celular o genética. Sin embargo, el estudio muestra que durante los últimos años se ha producido un desplazamiento significativo hacia disciplinas como informática, ciencia de datos, inteligencia artificial, aprendizaje automático, algoritmos y modelos computacionales. La categoría con mayor número de retractaciones corresponde a Business and Technology (5.217 artículos), seguida por Business and Life Sciences (3.369) y Health Sciences (1.217). En cambio, las ciencias sociales y las humanidades presentan cifras mucho menores, aunque los autores advierten que ello no significa que estén exentas del problema. El análisis de palabras clave confirma esta evolución temática: mientras entre 2011 y 2016 predominaban términos biomédicos como cell, cells o cancer, entre 2021 y 2024 aparecen con mayor frecuencia conceptos como model, data, algorithm, learning y network.

Otro resultado relevante se refiere al tipo de publicaciones afectadas y a los modelos editoriales. La inmensa mayoría de los trabajos retractados son artículos de investigación, aunque en los últimos años también aumentan las retractaciones de comunicaciones a congresos, revisiones, metaanálisis y estudios clínicos, lo que indica que las paper mills están diversificando su actividad. Además, aproximadamente el 80 % de los artículos retractados se publicaron en revistas de acceso abierto, porcentaje muy superior al observado en revistas híbridas o de suscripción. Los autores aclaran, sin embargo, que esto no implica que el acceso abierto sea responsable del problema, sino que probablemente refleja una combinación de factores relacionados con los procesos editoriales, los sistemas de revisión y los mecanismos de detección utilizados por las editoriales. El estudio también calcula que el tiempo medio entre la publicación y la retractación fue de 709 días, aunque este intervalo ha variado considerablemente a lo largo del tiempo, reduciéndose de forma notable tras las grandes campañas de retractación derivadas del caso Hindawi.

En las conclusiones, los autores sostienen que las paper mills representan una amenaza incluso mayor que las revistas depredadoras, ya que consiguen infiltrar artículos fraudulentos en revistas consolidadas y aparentemente fiables, erosionando la confianza en el sistema de revisión por pares y en la literatura científica. Asimismo, advierten de que el desarrollo de la inteligencia artificial generativa podría facilitar la producción masiva de manuscritos falsos cada vez más difíciles de detectar, incrementando la sofisticación de estas organizaciones. Frente a esta situación, proponen reforzar la cooperación entre universidades, editoriales y organismos de integridad científica, desarrollar mejores herramientas de detección, ampliar la investigación empírica sobre las paper mills y fortalecer la formación ética de investigadores y estudiantes. En definitiva, el trabajo constituye una de las radiografías más completas disponibles sobre un fenómeno que amenaza la credibilidad de la comunicación científica internacional y que previsiblemente seguirá creciendo en los próximos años.

Cambridge alcanza un hito al lograr que el 75 por ciento de los artículos de revistas sean de acceso abierto.

Albanese, Andrew Richard. Cambridge University Press Announces Open Access Milestone. Publishing Perspectives, 22 de julio de 2026.

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Cambridge University Press ha anunciado uno de los hitos más importantes de su estrategia de ciencia abierta al comunicar que, durante 2026, el 75 % de los artículos de investigación publicados en sus revistas aparecerán en acceso abierto (Open Access). Además, la mitad de todas sus revistas científicas ya funcionan íntegramente bajo modelos de acceso abierto, lo que supone una transformación profunda de una de las editoriales académicas más prestigiosas y antiguas del mundo. Este avance refleja el cambio estructural que está experimentando la comunicación científica, cada vez más orientada a eliminar las barreras económicas para el acceso al conocimiento.

La transición ha sido posible gracias a una combinación de modelos de publicación. Cambridge ha ampliado significativamente sus acuerdos Read and Publish con universidades, consorcios bibliotecarios e instituciones de investigación de numerosos países. Estos acuerdos permiten que las bibliotecas financien conjuntamente tanto el acceso a las revistas como la publicación en abierto de los trabajos de sus investigadores, reduciendo la dependencia de las tradicionales suscripciones y facilitando que los resultados de la investigación financiada con fondos públicos estén disponibles para cualquier lector sin coste adicional.

El anuncio también pone de relieve que el acceso abierto ha dejado de ser una iniciativa experimental para convertirse en el modelo predominante dentro de una parte creciente de la edición académica. Cambridge subraya que la transformación se ha llevado a cabo preservando los procesos de revisión por pares, los estándares de calidad editorial y la sostenibilidad económica de las publicaciones. El objetivo es construir un ecosistema en el que la investigación sea más visible, reutilizable e influyente, favoreciendo una difusión más rápida del conocimiento científico entre investigadores, profesionales, responsables políticos y ciudadanía.

El avance de Cambridge refleja una tendencia más amplia en el sector editorial académico. Las políticas impulsadas por financiadores de la investigación, gobiernos y universidades, junto con iniciativas internacionales de ciencia abierta, están acelerando la conversión de revistas de suscripción hacia modelos completamente abiertos. Este cambio también responde a la creciente demanda de transparencia, colaboración y acceso equitativo al conocimiento, especialmente en disciplinas donde la investigación tiene un impacto directo sobre la salud, la educación, el medio ambiente o la innovación tecnológica.

Para las bibliotecas universitarias y los servicios de información científica, esta evolución supone una transformación estratégica. Su papel ya no se limita a gestionar suscripciones, sino que se amplía hacia la negociación de acuerdos transformativos, el asesoramiento a investigadores sobre publicación en acceso abierto, la gestión de repositorios institucionales y el apoyo al cumplimiento de los mandatos de los organismos financiadores. En este contexto, el anuncio de Cambridge confirma que el acceso abierto se está consolidando como el modelo dominante para la difusión de la investigación científica y que las bibliotecas continúan siendo actores fundamentales en esta transición.

¿Ha llegado el fin de los nuevos Einstein? La IA desafía el concepto de genio científico

Rosenberg, Louis. Have We Seen the Last Einstein? Big Think, 20 de julio de 2026. https://bigthink.com/science-tech/have-we-seen-the-last-einstein/

Se plantea una cuestión provocadora: si la inteligencia artificial llega a ser capaz de realizar descubrimientos científicos comparables a los de Albert Einstein, ¿qué papel quedará para la creatividad humana?

El artículo parte de la figura de Einstein como paradigma del genio capaz de transformar radicalmente nuestra comprensión del universo mediante intuiciones extraordinarias, como las teorías de la relatividad especial y general. Rosenberg sostiene que el rápido progreso de los modelos de IA obliga a replantearse si esas capacidades creativas seguirán siendo exclusivas de la mente humana.

Uno de los conceptos centrales del texto es el denominado «Einstein Test», una propuesta para evaluar la llegada de una inteligencia artificial general (AGI). La idea consiste en entrenar un modelo únicamente con el conocimiento científico disponible antes de que Einstein formulara sus teorías y comprobar si es capaz de redescubrirlas de manera autónoma. Si una IA lograra alcanzar esas mismas conclusiones sin conocer previamente los resultados históricos, demostraría que puede realizar auténticos saltos creativos y no solo reproducir información aprendida. El autor considera que esta prueba representa un criterio mucho más exigente y significativo que el tradicional Test de Turing para medir la inteligencia artificial.

Rosenberg recoge además la valoración de Demis Hassabis, quien considera que pruebas de este tipo podrían convertirse en un referente para medir el desarrollo de la AGI y estima que existe una probabilidad significativa de alcanzarla antes de finalizar la década. De producirse ese escenario, miles de sistemas de IA podrían trabajar simultáneamente en problemas científicos complejos, acelerando el descubrimiento de nuevos materiales, medicamentos, teorías físicas o soluciones tecnológicas a una velocidad muy superior a la capacidad humana. El autor describe este posible escenario como una auténtica explosión de innovación científica impulsada por «Einsteins digitales».

Sin embargo, el artículo no se limita a destacar los beneficios potenciales de esta revolución tecnológica. Rosenberg advierte sobre sus consecuencias psicológicas, culturales y sociales. Si las máquinas llegaran a superar sistemáticamente a los seres humanos en creatividad científica, artística e intelectual, podrían erosionar la percepción del valor del talento humano y provocar una profunda desmoralización colectiva. A diferencia de otros debates sobre la seguridad de la IA, el autor considera que apenas se presta atención al impacto que tendría perder la supremacía cognitiva que la humanidad ha mantenido durante toda su historia.

Como alternativa, Rosenberg propone desarrollar una «superinteligencia colectiva», un modelo híbrido en el que personas e inteligencias artificiales colaboren estrechamente en lugar de competir. Inspirándose en fenómenos naturales como la inteligencia de enjambre observada en abejas, peces o aves, defiende sistemas que integren el juicio, los valores y la diversidad de perspectivas humanas con la enorme capacidad de procesamiento de la IA. Según el autor, esta vía permitiría mantener a los seres humanos en el centro del proceso de descubrimiento y aprovechar las fortalezas de ambas inteligencias. Incluso cita investigaciones realizadas por su empresa en colaboración con la Universidad de Stanford que muestran que equipos formados por médicos e IA obtienen mejores resultados que cualquiera de los dos trabajando por separado.

Rosenberg sostiene que probablemente no estemos asistiendo al final del genio científico, sino al nacimiento de una nueva forma de inteligencia compartida. En lugar de sustituir a figuras excepcionales como Einstein por máquinas autónomas, propone construir sistemas donde la inteligencia artificial amplifique la creatividad colectiva de millones de personas. Desde esta perspectiva, el próximo «Einstein» podría no ser un individuo extraordinario, sino una comunidad de seres humanos conectados y potenciados por la inteligencia artificial, capaces de abordar juntos los grandes desafíos científicos del futuro.

Las citas fantasma en la literatura científica: un estudio empírico sobre referencias inexistentes e imposibles de verificar

Han, C., Manoharan, S., Ye, X., & Speidel, U. (2026). Phantom citations: An empirical study of non-existent and unverifiable references in scholarly literature. Journal of the Association for Information Science and Technology. https://doi.org/10.1002/asi.70104

La integridad de la comunicación científica depende en gran medida de la precisión de las referencias bibliográficas. Las citas permiten verificar las fuentes utilizadas, contextualizar nuevos hallazgos y facilitar la reproducibilidad de la investigación. Sin embargo, la rápida incorporación de herramientas de inteligencia artificial generativa en la redacción académica ha incrementado la preocupación por la aparición de referencias inexistentes o imposibles de verificar, conocidas como phantom citations o citas fantasma.

Estas referencias presentan una apariencia completamente legítima —con autores, títulos, revistas e incluso DOI— pero no corresponden a ninguna publicación real. El estudio de Han y colaboradores aborda este problema mediante dos preguntas fundamentales: si es posible desarrollar una herramienta automática y auditable capaz de detectar este tipo de referencias y cuál es la magnitud real del fenómeno en publicaciones científicas recientes relacionadas con la inteligencia artificial y la educación.

Los autores revisan la literatura previa sobre errores bibliográficos y demuestran que el problema de las referencias incorrectas precede a la aparición de la IA generativa. No obstante, destacan que los grandes modelos de lenguaje han introducido una nueva modalidad de error: la generación automática de referencias completamente inventadas pero altamente plausibles. Diversos estudios previos muestran que modelos como GPT-3.5, GPT-4 o Bard producen porcentajes significativos de citas fabricadas, mientras que investigaciones recientes han detectado miles de referencias inexistentes incluso en artículos ya publicados y sometidos a revisión por pares. Estas referencias falsas no solo dificultan la verificación de los trabajos, sino que pueden propagarse a través de nuevas publicaciones, contaminar las redes de citación, alterar indicadores bibliométricos y comprometer revisiones sistemáticas y metaanálisis.

Para afrontar este desafío, el artículo desarrolla una herramienta de verificación bibliográfica automatizada basada en un proceso de múltiples etapas. El sistema extrae automáticamente las referencias de los documentos PDF mediante GROBID y posteriormente verifica cada una utilizando varias fuentes bibliográficas internacionales, entre ellas Crossref, OpenAlex, Semantic Scholar y arXiv. La metodología combina la comprobación de DOI, la validación de URL, la comparación de títulos mediante algoritmos de similitud, la coincidencia de autores y la verificación de fechas de publicación. Además, todas las referencias que no pueden resolverse automáticamente son revisadas manualmente antes de ser clasificadas definitivamente como «no verificables». Esta estrategia permite reducir tanto los falsos positivos como los falsos negativos y proporciona un procedimiento transparente y reproducible para evaluar la autenticidad de las referencias bibliográficas.

La evaluación empírica constituye una de las aportaciones más relevantes del estudio. Los investigadores analizaron un corpus formado por 3.201 artículos científicos revisados por pares, publicados entre 2023 y 2025 en congresos relacionados con la inteligencia artificial aplicada a la educación e indexados en IEEE Xplore, ACM Digital Library y SpringerLink. Los resultados muestran que 69 artículos (2,16 %) contenían al menos una referencia imposible de verificar mediante el protocolo desarrollado. La distribución no fue homogénea entre congresos: algunos presentaban porcentajes muy reducidos mientras que otros alcanzaban cifras superiores al 12 %. Asimismo, los autores observaron un incremento temporal preocupante, ya que los artículos con referencias no verificables pasaron del 0,73 % en 2023 al 3,61 % en 2025, aunque advierten que parte de este aumento puede deberse a diferencias entre las sedes de publicación analizadas.

El trabajo incluye además un estudio de caso que ilustra cómo una referencia generada por IA puede parecer completamente auténtica pese a no existir realmente. En el ejemplo analizado, el DOI no resolvía ningún registro, el título no aparecía en Google Scholar ni en IEEE Xplore y, aunque la revista citada era real, el artículo mencionado nunca había sido publicado. Este tipo de referencias suele construirse combinando patrones extraídos de publicaciones auténticas, lo que dificulta enormemente su detección durante la revisión editorial y aumenta el riesgo de que pasen inadvertidas para autores, revisores y editores.

Para validar la eficacia de su sistema, los autores compararon su herramienta con Hallucinator, uno de los programas de código abierto más conocidos para detectar referencias alucinadas. Sobre un conjunto de prueba formado por 731 referencias pertenecientes a 37 artículos, el sistema propuesto obtuvo una precisión del 92,9 %, un recall del 93,1 % y un F1 del 93 %, superando a Hallucinator en precisión y equilibrio global. Además, el nuevo sistema completó el análisis en apenas 13 minutos, frente a los 351 minutos requeridos por Hallucinator en su configuración estándar, lo que representa una mejora muy significativa tanto en rendimiento como en eficiencia computacional.

En la discusión final, los autores sostienen que la presencia de referencias imposibles de verificar constituye un nuevo desafío para la integridad científica. Argumentan que el fenómeno responde a una combinación de factores: la presión por publicar, la utilización creciente de herramientas de IA para redactar manuscritos, las limitaciones del proceso tradicional de revisión por pares y la falta de comprobación sistemática de las bibliografías. Como consecuencia, proponen incorporar procedimientos automáticos de verificación de referencias en los flujos editoriales de revistas y congresos, así como fomentar entre investigadores y revisores una cultura de comprobación rigurosa de todas las citas antes de la publicación. El estudio concluye que, aunque el porcentaje de artículos afectados todavía es relativamente reducido, la tendencia observada justifica el desarrollo de nuevas herramientas y protocolos que preserven la fiabilidad de la comunicación científica en la era de la inteligencia artificial.

Una propuesta para transformar la comunicación científica mediante el acceso abierto diamante

Thomas, Camille, y Romain Vaucher. Guest Post — From Parasitism to Symbiosis: Escaping Peer-Pressure and For-Profit Publishers Through Diamond Open Access. The Scholarly Kitchen, 16 de julio de 2026.

Los autores recurren a una metáfora inspirada en la ecología para describir la evolución de la publicación científica. Comparan el sistema actual de comunicación académica con una relación de parasitismo, en la que las editoriales comerciales obtienen importantes beneficios económicos a partir del trabajo de investigadores, revisores y editores, quienes producen, evalúan y mejoran los artículos sin recibir compensación directa por esas tareas.

Según esta visión, el sistema ha evolucionado hacia un modelo donde la presión por publicar en revistas de alto impacto ha consolidado la dependencia de los investigadores respecto a un reducido grupo de grandes editoriales, limitando la capacidad de la comunidad científica para controlar sus propios canales de difusión.

El artículo sostiene que esta situación está alimentada por la denominada «peer pressure» académica, es decir, la presión institucional y profesional para publicar en determinadas revistas como requisito para obtener financiación, promociones o reconocimiento científico. Esta cultura de evaluación incentiva a los investigadores a priorizar el prestigio de la revista por encima de la apertura, la colaboración o el impacto social de la investigación. En consecuencia, el conocimiento generado con fondos públicos acaba frecuentemente bajo modelos comerciales que restringen el acceso o trasladan elevados costes de publicación a los propios autores mediante las tasas APC (Article Processing Charges).

Como alternativa, los autores defienden el Acceso Abierto Diamante (Diamond Open Access), un modelo en el que ni los lectores pagan por acceder a los contenidos ni los autores deben abonar costes por publicar. Estas revistas son gestionadas por universidades, sociedades científicas o comunidades académicas y se apoyan en infraestructuras abiertas, financiación institucional y colaboración entre investigadores. Para Thomas y Vaucher, este enfoque devuelve el control de la comunicación científica a quienes producen el conocimiento, favoreciendo un ecosistema más equitativo, transparente y orientado al interés público en lugar del beneficio empresarial.

Los autores argumentan que la transición hacia un modelo verdaderamente sostenible no depende únicamente de crear más revistas de acceso abierto diamante, sino de transformar los sistemas de evaluación científica. Mientras las universidades y los organismos financiadores continúen otorgando un peso desproporcionado a indicadores como el factor de impacto o el prestigio de determinadas cabeceras, los investigadores seguirán teniendo incentivos para publicar en editoriales comerciales. Por ello, proponen revisar los criterios de evaluación de la carrera investigadora para valorar la calidad intrínseca de los trabajos, las prácticas de ciencia abierta, la reproducibilidad y la contribución a la comunidad científica.

El texto concluye con una llamada a construir un ecosistema editorial basado en la simbiosis en lugar del parasitismo. En este nuevo modelo, investigadores, instituciones, bibliotecas, financiadores y editores comunitarios colaborarían para compartir infraestructuras, conocimientos y responsabilidades, fortaleciendo una comunicación científica abierta, sostenible y gobernada por la propia comunidad académica. Los autores reconocen que el acceso abierto diamante afronta importantes desafíos relacionados con la financiación, la escalabilidad y la visibilidad internacional, pero sostienen que representa una vía realista para recuperar la soberanía de la ciencia sobre sus propios procesos de publicación y difusión.

Publicación lenta, impacto duradero: Robert Harington reivindica el valor de no ser siempre el primero

Harington, Robert. Slow Food, Slow Publishing: The Beauty of Not Being First. The Scholarly Kitchen, 15 de julio de 2026. The Scholarly Kitchen.

Robert Harington, director editorial de la American Mathematical Society (AMS), propone en este artículo una reflexión crítica sobre la creciente obsesión de la comunicación científica por la velocidad. Frente a un ecosistema dominado por la urgencia de publicar antes que los demás, la presión por adoptar inmediatamente cada nueva tendencia tecnológica y la acelerada irrupción de la inteligencia artificial, el autor defiende una filosofía de la «publicación lenta» (slow publishing). Inspirándose en movimientos como el slow food y el periodismo lento, sostiene que la calidad, la reflexión y el compromiso con la comunidad científica deben prevalecer sobre la carrera permanente por ser los primeros en innovar o difundir resultados.

El artículo parte de la experiencia cotidiana del propio Harington en la AMS, donde observa cómo el debate editorial gira constantemente en torno a cuestiones urgentes: la crisis de la financiación científica, la búsqueda de nuevos modelos de negocio o la incorporación de la inteligencia artificial generativa en la creación de manuscritos. Aunque reconoce la importancia de estos desafíos, advierte que muchas veces la rapidez con la que el sector intenta reaccionar conduce a decisiones precipitadas y políticas cuyo impacto real sobre los autores resulta limitado. Para el autor, la publicación académica necesita recuperar espacios para la deliberación, el análisis y la evaluación pausada antes de adoptar cambios estructurales.

Como ejemplo tangible de esta filosofía, Harington describe el taller de impresión de la American Mathematical Society, que continúa produciendo libros mediante procesos cuidadosamente controlados, aunque incorporando tecnologías digitales modernas. La elaboración de una obra académica —desde la escritura y la revisión hasta la impresión y encuadernación— requiere tiempo y atención al detalle. Ese ritmo pausado no representa un retraso, sino una garantía de calidad y permanencia. Según el autor, disciplinas como las matemáticas, las humanidades o la economía demuestran que la excelencia científica no depende necesariamente de la velocidad de publicación, sino de la solidez intelectual de los contenidos y de su capacidad para perdurar.

El texto también aborda la cuestión del acceso abierto. Harington explica que la AMS ha optado por modelos Green y Diamond Open Access, evitando los cargos por procesamiento de artículos (APC). Considera que esta estrategia responde mejor a las características de la comunidad matemática, donde conviven libros, revistas y repositorios de preprints como arXiv dentro de un ecosistema equilibrado. Al no dejarse arrastrar por cada nueva moda editorial, la sociedad ha podido observar cómo numerosos modelos comerciales aparecían y desaparecían, mientras mantenía un sistema centrado en el servicio a la comunidad investigadora y en la sostenibilidad a largo plazo.

Respecto a la inteligencia artificial, el autor adopta una postura deliberadamente moderada. Reconoce que la IA ya forma parte de los flujos de trabajo de autores, editores y lectores, pero rechaza convertirla en el eje que defina el futuro de la publicación científica. En su opinión, la IA debe entenderse como una herramienta útil, no como un elemento que sustituya el criterio editorial, la revisión por pares o el valor intelectual de las obras académicas. La verdadera innovación consiste en integrar estas tecnologías de forma prudente, sin perder de vista los principios fundamentales de rigor, transparencia y servicio a la comunidad científica.

Como conclusión, Harington reivindica que existe una auténtica belleza —y también una lógica empresarial— en avanzar más despacio. No propone rechazar la innovación ni ignorar los cambios tecnológicos, sino observarlos con calma, comprender sus implicaciones y adoptar únicamente aquellas transformaciones que aporten un beneficio real y duradero. En un contexto donde la inmediatez parece haberse convertido en un valor absoluto, el autor recuerda que la misión de la publicación académica no consiste en ganar la carrera de la velocidad, sino en construir conocimiento fiable, duradero y útil para las generaciones futuras.

Lo que los líderes de la edición científica dicen realmente sobre la IA cuando no están en público

Toler, T., & Cochran, A. (11 de marzo de 2026). What Publishing Leaders Say About AI When They’re Not on Panels: A Pulse on All Things AI. The Scholarly Kitchen. https://scholarlykitchen.sspnet.org/2026/03/11/what-publishing-leaders-say-about-ai-when-theyre-not-on-panels/

El artículo recoge las conclusiones de una serie de conversaciones privadas con catorce directivos de editoriales académicas, principalmente de sociedades científicas y editoriales independientes, con el objetivo de conocer cómo perciben realmente el impacto de la inteligencia artificial más allá de los discursos públicos. Los autores destacan que, lejos del entusiasmo o del alarmismo que suele caracterizar los debates abiertos, los responsables editoriales mantienen una visión mucho más pragmática, centrada en los desafíos estratégicos, económicos y organizativos que plantea la IA para el sector.

Uno de los temas que más preocupa es el uso del contenido editorial para entrenar modelos de inteligencia artificial. Los directivos consideran que los datos y publicaciones científicas representan uno de sus principales activos y que la negociación de licencias con las empresas de IA puede convertirse en una nueva fuente de ingresos. Sin embargo, también reconocen que vender el acceso al contenido para el entrenamiento de modelos puede implicar riesgos, ya que esos modelos podrían reducir el valor futuro de las publicaciones originales al ofrecer respuestas sin necesidad de consultar las fuentes.

Otro aspecto relevante es el cambio en la forma en que los investigadores accederán a la información científica. Si las búsquedas tradicionales son sustituidas por asistentes inteligentes que sintetizan contenidos y responden directamente a las preguntas, los editores tendrán que replantearse su papel en el ecosistema de la comunicación científica. La preocupación ya no es únicamente proteger el contenido, sino garantizar que las publicaciones sigan siendo visibles, citadas y reconocidas como fuentes autorizadas dentro de los nuevos sistemas basados en IA.

Las conversaciones también reflejan que muchas organizaciones están experimentando con herramientas de inteligencia artificial para automatizar tareas editoriales, mejorar los flujos de trabajo y aumentar la eficiencia. No obstante, los líderes insisten en que la implantación de estas tecnologías debe hacerse con cautela, evaluando cuidadosamente sus implicaciones para la calidad editorial, la integridad científica y la confianza de autores, revisores y lectores. La IA se contempla como una herramienta de apoyo y no como un sustituto del criterio humano.

El artículo concluye que la transformación provocada por la inteligencia artificial obligará a las editoriales científicas a redefinir sus modelos de negocio. Más que competir con las empresas tecnológicas, deberán encontrar formas de aportar valor añadido mediante contenidos fiables, metadatos de calidad, sistemas de atribución, licencias sostenibles y relaciones duraderas con investigadores e instituciones. En este nuevo escenario, la confianza, la procedencia verificable de la información y la capacidad para integrarse en los ecosistemas de IA serán factores decisivos para el futuro de la edición académica.

Hacia un estándar global para declarar el uso de la inteligencia artificial en la investigación científica

Weaver, Kari D.; Seghers, Bert; McNeice, Kiera; Perkins, Mike; Santamarina, Sergio; Lingard, Lorelei; Tsybuliak, Natalia; Dijstal, Felix. «Guest Post — Research Needs a Shared Standard for AI Disclosure.» The Scholarly Kitchen, 13 de julio de 2026. The Scholarly Kitchen (artículo original)

El artículo sostiene que la investigación científica necesita con urgencia un estándar internacional y compartido para declarar el uso de herramientas de inteligencia artificial (IA) durante todo el ciclo de investigación.

Los autores argumentan que la aparición de modelos generativos como ChatGPT ha modificado profundamente la forma en que los investigadores redactan textos, analizan datos, revisan literatura, programan o traducen documentos. Sin embargo, mientras la adopción de estas herramientas se ha generalizado, las normas para informar sobre su utilización continúan siendo fragmentarias, inconsistentes y, en muchos casos, inexistentes. Esta falta de uniformidad genera incertidumbre entre autores, revisores, editores e instituciones y pone en riesgo principios esenciales de la integridad científica, como la transparencia, la reproducibilidad y la responsabilidad sobre los resultados publicados.

Los autores defienden que la declaración del uso de la IA debe entenderse como una práctica equiparable a la divulgación de las fuentes de financiación, los conflictos de interés o las contribuciones de terceros. En su opinión, informar sobre la utilización de herramientas de IA no debe interpretarse como una admisión de debilidad o una sospecha de mala conducta, sino como una manifestación de buenas prácticas científicas. No obstante, diversos estudios muestran que muchos investigadores evitan revelar el uso de estas tecnologías por temor a que disminuya la credibilidad de sus trabajos o influya negativamente en los procesos de evaluación editorial. Este fenómeno ha creado una importante «brecha de divulgación»: aunque la IA ya forma parte de las prácticas habituales de investigación, una proporción significativa de autores nunca informa sobre su utilización al publicar sus resultados.

Para afrontar este problema, el artículo describe la iniciativa impulsada desde la World Conferences on Research Integrity (WCRI), que ha creado un grupo de trabajo internacional con el apoyo de organizaciones como el International Science Council (ISC), COPE, STM y la Global Young Academy. El objetivo consiste en desarrollar un estándar de referencia mundial para la declaración del uso de IA, inspirado en modelos ampliamente aceptados como las normas de Vancouver para publicaciones biomédicas. El proceso se basa en varias rondas de consulta internacional dirigidas a investigadores, editores, responsables de integridad científica y otros actores del ecosistema académico, con el propósito de construir un consenso amplio antes de proponer un marco definitivo.

Los resultados preliminares de la primera consulta muestran que existe un amplio consenso sobre la necesidad de establecer reglas claras, aunque también revelan importantes desafíos. Los participantes coinciden en que cualquier sistema de declaración debe ser suficientemente flexible para adaptarse a disciplinas muy diversas y evitar imponer cargas administrativas excesivas a los investigadores. Asimismo, consideran fundamental determinar con precisión qué aspectos deben declararse, cuál debe ser el nivel adecuado de detalle y cómo integrar esa información en los manuscritos y en las infraestructuras editoriales existentes. También se debatió ampliamente cuál debe ser el verdadero propósito de estas declaraciones: facilitar la reproducibilidad de la investigación, reforzar la transparencia ética, mejorar la rendición de cuentas o combinar todos estos objetivos simultáneamente.

Otro de los mensajes centrales del artículo es que el uso de la inteligencia artificial no debe ser estigmatizado. Los autores sostienen que las herramientas de IA representan una nueva generación de tecnologías avanzadas, pero que los principios clásicos de la integridad científica siguen siendo plenamente aplicables. La responsabilidad última sobre el contenido científico continúa recayendo en los investigadores humanos, independientemente de las herramientas empleadas durante el proceso. Por ello, las declaraciones sobre IA deberían proporcionar únicamente la información necesaria para que revisores y lectores puedan valorar si las contribuciones de estas herramientas podrían haber influido en la fiabilidad de los métodos, los resultados o las conclusiones del estudio, evitando exigir una documentación innecesariamente detallada que dificulte la investigación.

Finalmente, los autores anuncian la apertura de nuevas rondas de consulta durante la segunda mitad de 2026 y principios de 2027 con el objetivo de perfeccionar una propuesta de estándar global. Subrayan que el éxito de esta iniciativa dependerá de la participación activa de investigadores, universidades, editoriales, financiadores y organismos de integridad científica de todo el mundo. Solo mediante un consenso internacional será posible establecer un sistema de divulgación que promueva la confianza en la investigación, facilite la evaluación de los trabajos científicos y permita integrar la inteligencia artificial en la ciencia de forma responsable, transparente y compatible con los principios fundamentales de la investigación académica.