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La publicación académica no puede seguir siendo un gran negocio

 

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Academic Publishing Can’t Remain Such a Great Business Free access to research is coming someday. By  Justin Fox 3 de noviembre de 2015 23:59 CET

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Los editores de revistas académicas tienen una gran experiencia. Por lo general, no pagan por los artículos que publican, o por la edición primaria y la revisión por pares, esenciales para prepararlos para su publicación (ahorran algo de dinero para la edición de copias). La mayor parte de este trabajo gratuito es realizado por empleados de instituciones académicas. Esas instituciones, junto con agencias gubernamentales y fundaciones, también financian toda la investigación en la que se basan estos artículos de revistas.

Sin embargo, los editores de revistas obligan a los autores a firmar la renuncia a los derechos de explotación de este contenido y para venderlo en forma de suscripciones a bibliotecas universitarias. La mayoría de las revistas ahora se mismo están disponibles en formato electrónico, lo que se creía que reduciría el costo, pero no, el precio ha estado subiendo y subiendo:

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La nueva herramienta de búsqueda de Google basada en inteligencia artificial ayuda a los investigadores con consultas sobre coronavirus

 

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El equipo de inteligencia artificial de Google ha lanzado una nueva herramienta para ayudar a los investigadores a encontrar una gran cantidad de artículos, revistas y artículos sobre coronavirus. La herramienta de exploración de investigación COVID-19 es una  interfaz de búsqueda semántica que se encuentra en la parte superior del  conjunto de datos de investigación abierta COVID-19  (CORD-19). 

El equipo dice que los motores de búsqueda tradicionales son suficientes para responder consultas como «¿Cuáles son los síntomas del coronavirus?» o «¿Dónde puedo hacerme la prueba en mi país?». Sin embargo, cuando se trata de preguntas más puntuales de los investigadores, estos motores de búsqueda y su  enfoque basado en palabras clave no logran obtener resultados precisos.

La nueva herramienta de Google ayuda a los investigadores a resolver ese problema. La base de datos CORD-19 tiene más de 50.000  artículos de revistas y trabajos de investigación relacionados con el coronavirus. Sin embargo, una simple búsqueda de palabras clave en los motores tradicionales no arrojaría resultados confiables. Sin embargo, la herramienta de Google utiliza la búsqueda semántica basada en la comprensión del lenguaje natural (NLU) para responder esas consultas. 

 

Con la pandemia, los servidores de preprints se ven desbordados de papers y buscan nuevos métodos de revisión rápida

 

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How swamped preprint servers are blocking bad coronavirus research. Nature. 7 may 2020

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Las normas de publicación están cambiando rápidamente para la ciencia relacionada con la pandemia de coronavirus, ya que los científicos de todo el mundo realizan investigaciones a velocidades vertiginosas para abordar la crisis. Como consecuencia los servidores de preprints, donde los científicos publican manuscritos antes de la revisión por pares, se han visto desbordados de estudios. Los dos más populares para la investigación de coronavirus, bioRxiv y medRxiv, han publicado cerca de 3.000 estudios sobre el tema.

Los méritos de los servidores son claros: los resultados pueden difundirse rápidamente, potencialmente informando políticas y acelerando la investigación que podría conducir al desarrollo de vacunas y tratamientos. Pero su popularidad destaca el escrutinio que reciben estos estudios. Sin una revisión por pares, es difícil verificar la calidad de los trabajos, y compartir una ciencia deficiente podría ser perjudicial, especialmente cuando la investigación puede tener efectos inmediatos en la práctica médica.

Eso está llevando a que plataformas que incluyen bioRxiv y medRxiv, amejorar sus procedimientos habituales de detección. Hace poco tiempo también un grupo de editores y organizaciones académicas de comunicación, que inicialmente incluyen a eLife, Hindawi, PeerJ, PLOS, Royal Society, F1000 Research, FAIRsharing, Outbreak Science y PREreview, está trabajando en iniciativas y estándares para acelerar el proceso de revisión y garantizar que el rigor y la reproducibilidad deben seguir siendo primordiales. El grupo emitió una  «Carta de intención abierta»  lanzando una iniciativa para garantizar una revisión rápida, eficiente y responsable del contenido sobre COVID-19.

Para abordar la necesidad de una revisión rápida, los editores han solicitado a personas con experiencia relevante que se unan a una lista de revisores rápidos. Los miembros de la iniciativa incluyen Outbreak Science Rapid PREreview, una plataforma donde los investigadores pueden solicitar o proporcionar revisiones rápidas de preprints relacionadas con brotes.

La iniciativa está pidiendo revisores voluntarios con experiencia adecuada relevante sobre COVID-19, de todas las etapas y disciplinas profesionales, para agregar sus nombres a una «lista rápida de revisores«. Al hacerlo, estos revisores se comprometerán a tiempos de revisión rápidos y a un acuerdo inicial de que sus revisiones e identidad se pueden compartir entre los editores y revistas participantes si las presentaciones se redirigen por cualquier motivo.

Además, el grupo está pidiendo a todos los posibles revisores, ya sea que se suscriban a la lista de revisores rápidos o no, que ayuden a identificar y resaltar preprints relevantes y cruciales sobre COVID-19 lo antes posible, para optimizar el tiempo limitado de los revisores expertos.

Evaluación de la investigación ¿Cómo se debe evaluar y recompensar a los investigadores?

 

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Martyn Rittman (Ed.). Judging Research: How Should Research and Researchers Be Evaluated and Rewarded?. The MDPI, 2020

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 Los ensayos muestran las voces de jóvenes investigadores de una amplia gama de países y disciplinas y será de interés para cualquiera que participe en la investigación y su evaluación. Los ensayos cubren una gama de temas. Las métricas, en particular las métricas de citaciones, …son prominentes. Pocos estaban satisfechos con el statu quo y hay un número de sugerencias creativas sobre cómo podrían ser complementadas y mejoradas, especialmente en un mundo donde los métodos de análisis de datos abren la puerta a y una evaluación variada.

Los incentivos y la motivación, incluidos los incentivos perversos, son otra amplia tema cubierto por varias de las piezas. «Los investigadores quieren hacer investigación» es la petición de los colegas de Nilsson en el ensayo premiado. Otros ensayos profundizar en si los actuales sistemas de recompensa están impulsando problemas de reproducibilidad o causando que los investigadores sean deshonestos, y cómo los buenos incentivos pueden promover investigación, así como el equilibrio entre trabajo y vida privada.

 

Los 100 artículos de investigación con más impacto social en Altmetric.com

 

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Engineering, Altmetric (2019): 2019 Altmetric Top 100 – dataset. Altmetric. Dataset. https://doi.org/10.6084/m9.figshare.11371860.v3

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Más sobre Métricas alternativas

 

Ha sido un gran año para las noticias científicas, y el Altmetric Top 100 nos muestra las 100 mayores historias científicas del año, los artículos que más atención han recibido en la red. Lanzado cada año, el Altmetric Top 100 destaca la investigación publicada durante el año que ha generado una significativa atención y discusión internacional en línea.

 

Altmetric es una compañía cuya misión es rastrear y analizar la actividad online en torno a la literatura académica. Recopilamos lo que la gente dice sobre los resultados de las investigaciones publicadas en fuentes como los medios de comunicación, documentos de política, redes sociales, blogs y otros foros académicos y no académicos. Al hacerlo, proporciona una imagen más sólida de la influencia y el alcance del trabajo académico. Altmetric trabaja con algunos de los mayores editores, financiadores e instituciones de todo el mundo para entregar estos datos en un formato accesible y fiable.

El único tema que muchos de estos trabajos tienen en común es su capacidad para iniciar conversaciones. Por esa razón, la inclusión en el Top 100 de Altmetric debe ser interpretada con mucho cuidado, y su significado no debe darse por sentado. El Top 100 es una lista de los trabajos más discutidos del año; el ranking no tiene ninguna relación con la calidad o el impacto de la investigación académica en sí.

Los resultados, aparecen ordenados por la puntuaciónobtenidoa en Altmetric Attention Score, utilizando una combinación de medios manuales y automatizados:

  • Estado de acceso abierto
  • Editorial
  • Área temática
  • Afiliación del autor
  • Fecha de publicación (primera publicación en línea)
  • En la medida posible,Altmetric revisa manualmente la página de detalles de interacciones de cada artículo para eliminar las investigaciones que pudieran haber recibido una gran cantidad de atención inorgánica (es decir, spam).

 

El artículo académico más discutido de 2019 fue sobre la «falsa» IA de Samsung que da vida a la Mona Lisa – y puede crear un vídeo de usted a partir de una sola foto fija. Además se incluye varias otras historias de tecnología – incluyendo un generador de imágenes de IA que puede inventar fotos, Google reclamando la supremacía cuántica y un dispositivo que puede traducir las señales del cerebro al habla.

 

Los 10 artículos más importantes de 2019 son:

  1. Few-Shot Adversarial Learning of Realistic Neural Talking Head Models (Arxiv, May 2019)
  2. Scientists rise up against statistical significance (Nature, March 2019)
  3. Measles, Mumps, Rubella Vaccination and Autism (Annals of Internal Medicine, April 2019)
  4. World Scientists’ Warning of a Climate Emergency (BioScience, November 2019)
  5. A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks (Arxiv, December 2018)
  6. Large-scale GWAS reveals insights into the genetic architecture of same-sex sexual behavior (Science, August 2019)
  7. New elevation data triple estimates of global vulnerability to sea-level rise and coastal flooding (Nature Communications, October 2019)
  8. Parachute use to prevent death and major trauma when jumping from aircraft: randomized controlled trial (British Medical Journal, December 2018)
  9. The global tree restoration potential (Science, July 2019)
  10. Civic honesty around the globe (Science, July 2019)

 

 

Los investigadores usan ‘preprints’ para compartir rápidamente los resultados del coronavirus. Pero eso puede ser contraproducente

 

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Researchers use ‘pre-prints’ to share coronavirus results quickly. But that can backfire. Conversación, 7 mayo 2020 05:02 CEST Danny Kingsley, Australian National University

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A medida que el mundo empieza a comprender las características del COVID-19, varios estudios parecen ofrecer una cura o un nuevo factor de riesgo para la enfermedad, solo para ser refutados poco tiempo después.

Una noticia sensacionalista afirmaba que las personas con sangre tipo A tenían más probabilidades de contraer el coronavirus. La historia fue pronto desacreditada.

Un factor común en estas historias es que la investigación original se publicó como una «preprint». Pero, ¿qué es un preprint y cómo deberíamos usarlo?

Los preprints son versiones de trabajos de investigación disponibles antes de su publicación formal. El término lleva utilizándose dese hace décadas. En los días previos a internet, los físicos intercambian por correo postal versiones fotocopiadas de los borradores para comentar con sus colegas.

Una vez que apareció Internet, fue claramente más eficiente depositar estos documentos en una ubicación central. En 1991 nació el primer servidor de preimpresión electrónico, ahora llamado arXiv

Esto significaba que cualquier persona con acceso a Internet puede leer y comentar el trabajo. Ese servidor de preprints ahora tiene casi 1,7 millones de documentos.

En los últimos años ha habido una especie de explosión de servidores de preprints. Uno de los más grandes después de arXiv es su contraparte biológica, bioRxiv , que se lanzó en 2013 . Aún más reciente es medRxiv , lanzado el año pasado.

No es sorprendente que el número de preprints publicadas en estos servidores también haya crecido exponencialmente. Y los preprints relacionadas específicamente con COVID-19 han aumentado aún más los números.

¿Entonces, cuál es el problema? ¿No es bueno que toda esta investigación esté disponible? Pues sí y no.

Los investigadores necesitan compartir su trabajo de coronavirus rápidamente

En un entorno que cambia rápidamente, como una pandemia, es importante que los investigadores sepan qué tipo de investigaciones se están llevando a cabo y quién lo está haciendo. Los preprints les permiten descubrirlo rápidamente.

Los investigadores, que son el público destinatario de estas preprints, entienden que puede haber una gran diferencia entre un preprint y la versión final publicada.

El público, incluidos los periodistas, también puede acceder a estos documentos, ya que están disponibles de forma abierta.

Eso es muy diferente a la gran mayoría de las publicaciones académicas, que están disponibles detrás de barreras de pago, sólo accesibles mediante suscripción.

Esta situación, con medios que comunicación que a menudo publican artículos basados ​​en información no revisada, se ha vuelto problemática.

Los propios servidores de preprints ya señalan que los artículos no han sido revisados ​​por pares y no deben «informarse en los medios de comunicación como información acreditada».

El largo camino de la publicación 

Estos documentos a veces se depositan en repositorios como  preprints. Y posteriormente, el documento se envía a una revista para su consideración y los editores de la revista lo envían a expertos en el campo que analizan y evalúan el trabajo, un proceso llamado revisión por pares.

Los revisores envían sus comentarios, donde solicitan a los autores que agreguen o cambien información adicional al documento, o que a veces realicen experimentos adicionales. Los investigadores acatan estos comentarios y vuelven a enviar el documento con las modificaciones oportunas antes de que se publique.

Esto puede llevar mucho tiempo, desde meses hasta, a veces, años antes de que el artículo se publique realmente. En medio de una pandemia, eso es un problema.

La industria editorial académica está tratando de mejorar el flujo de información, acceso rápidamente a las últimas investigaciones y acelerando el proceso de revisión.

Lo que hay que recordar respecto a las preimpresiones es que no han sido revisadas por expertos. Si bien muchas publicaciones no cambian mucho después de la revisión por pares, algunos artículos requieren enmiendas considerables o incluso son rechazados.

Todo esto no significa que lo que lees en un preprint sea basura. En realidad, son una parte importante del proceso de publicación.

De hecho, la prestigiosa revista Nature ahora alienta a los investigadores a depositar su artículo como un preprint. Otras revistas tienen políticas similares.

Entonces, ¿qué puede hacer el público?

Cuando busques información, utiliza investigación publicada: el formato y los logotipos de editor ofrecen algunas pistas. Pero si deseas saber si un preprint tiene información confiable, intenta encontrar otro artículo que haga afirmaciones similares. El sistema funciona, siempre que sepa lo que está mirando.

Springer Nature retira más de 33 artículos por plagio, falsas revisiones y robo de preprints

 

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Según Información proporcionada por Retraction Wacth, una revista de Springer Nature ha retirado 33 artículos, 29 de un número especial y cuatro de otro, para obtener una lista exhaustiva de los pecados de publicación, desde falsas revisiones por pares hasta plagio y robo de manuscritos no publicados.

Y una revista de Elsevier ha retirado diez documentos recientemente por duplicación, de diez de los artículos de la revista Springer Nature.

Springer Nature, Multimedia Tools and Applications (MTAP) hizo el siguiente anuncio:

«El Editor en Jefe ha retractado este artículo que fue publicado como parte del número especial «Data Security in Multimedia Modeling» porque su contenido ha sido duplicado de un manuscrito inédito presentado por un grupo diferente de autores. Además, hay pruebas que sugieren una manipulación de la autoría y un intento de subvertir el proceso de revisión por pares. El autor Luming Zhang declaró en nombre de todos los coautores que están de acuerdo con esta retractación.»

Las revistas de Springer Nature han retractado casi 300 artículos para una falsa revisión por pares.

Aquí hay algunos «aspectos destacados» de las 33 retractaciones, que ocurrieron entre mayo de 2019 y la actualidad, que se reunieron en la edición de abril de 2020:

  • 29 se asociaron con una falsa revisión por pares
  • 24 se asociaron con cuestiones de autoría (es decir, manipulación de la autoría)
  • 19 implicó plagio y/o duplicación
  • 12 artículos fueron plagiados de manuscritos no publicados
  • Todos los artículos fueron escritos por investigadores de China, uno de ellos en colaboración con autores de Japón.
  • Un autor – Caiyou Zhang – tiene cinco retractaciones
  • Cinco autores – Chao Xiong, Hongwei Du, Xia Han, Yuan Li, y Zepeng Wang – tienen cuatro retractaciones
  • Cinco autores – Bo Dai, Feng You He, Hu Zhen-tao, Tengfei Wu, y Yiyang Yao – tienen tres retractaciones

Los documentos originales aparecieron entre enero de 2017 y febrero de 2018 y en ellos intervienen un total de 72 autores, dos de los cuales fueron editores de uno de los números especiales, «Multi-source Weak Data Management under Big Data»: Yiyang Yao, de la Subdivisión de Información y Telecomunicaciones de la Compañía de Energía Eléctrica del Estado de Zhejiang, China, y Luming Zhang; de la Universidad Tecnológica de Hefei, China.

Tumor Biology, otra revista fundada por Springer, previamente retiró 107 artículos publicados entre 2012 y 2016 debido a fraude de revisión por pares. Los artículos marcados fueron escritos por 524 investigadores de 125 instituciones en China, Japón, Estados Unidos y Canadá.

¿Por qué no se citan los datos y qué hacer al respecto?

 

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Peter Buneman, Greig Christie, Jamie A Davies, Roza Dimitrellou, Simon D Harding, Adam J Pawson, Joanna L Sharman, Yinjun Wu, Why data citation isn’t working, and what to do about it, Database, Volume 2020, 2020, baaa022, https://doi.org/10.1093/databa/baaa022

 

Se describe un sistema que genera automáticamente a partir de una base de datos seleccionada una colección de publicaciones breves convencionales (resúmenes de citas) que describen el contenido de varios componentes de la base de datos. El propósito de estos resúmenes es garantizar que los contribuyentes a la base de datos reciban el crédito apropiado a través de las medidas utilizadas actualmente, como los índices h. Además, estos resúmenes también sirven para dar crédito a publicaciones y personas que son citadas por la base de datos. Al hacer esto, tenemos contar con la granularidad: ¿cuántos resúmenes se deben generar para representar efectivamente las contribuciones a una base de datos? También tenemos que lidiar con la evolución: ¿por cuánto tiempo puede servir un resumen dado como referencia apropiada cuando la base de datos está evolucionando? Describimos una revista específicamente diseñada para contener estos resúmenes de citas.

¿Cómo crear un póster científico?

 

¿Cómo crear un póster científico? por María Marquínez

https://youtu.be/BYatTd9PKJ8

Es un vídeotutorial elaborado por la Biblioteca de la Universidad de Navarra (@unavbiblioteca) en el que se explica Cómo crear un Póster Científico en 6 pasos: 1. Planifica 2. Estructura 3. Diseña 4. Revisa 5. Imprime 6. Defensa Oral

El objetivo del póster científico es comunicar un resumen gráfico de un Trabajo académico Fin de Grado (TFG), Fin de Máster (TFM) o un Trabajo de Investigación.

En este tutorial hacemos referencia a la memoria de un Trabajo Fin de Grado. El póster debe de estructurarse con las mismas secciones principales que las de la memoria.

En el vídeo encontrarás indicaciones y recomendaciones sobre cada uno de los 6 pasos y enlaces a sitios web de interés que te ayudarán a realizar tu póster: dónde encontrar ejemplos de pósters; secciones obligatorias, códigos QR, colores, tamaño y fuente de letra, imágenes gratuitas, tablas, gráficos, etc.

Y finalmente, prepara la Defensa Oral de tu TFG apoyándote en los elementos visuales de tu póster. Descarga y consulta la siguiente Infografía con Consejos sobre cómo preparar la Defensa Oral de tu trabajo académico: TFG, TFM: https://bit.ly/DefensaTrabajoAcadémico

 

Herramienta para ver el solapamiento de citas entre Google Scholar, Microsoft Academic, Scopus, Dimensions, Web of Science y COCI

 

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Citation overlap in Google Scholar, Microsoft Academic, Scopus, Dimensions, Web of Science, and COCI

https://cutt.ly/Jyksa9M

Se ha diseñado una aplicación que os permite comparar entre sí las bases de datos que deseéis y, sobre todo, como rinde cada una de ellas en 252 categorías temáticas. De esta manera podéis conocer con precisión las fortalezas y debilidades de cada base de datos en disciplinas y especialidades de todos los ámbitos de conocimiento. Permite elegir para comparar el solapamiento de tres índices  entre Google Scholar, Microsoft Academic, Scopus, Dimensions, Web of Science, and COCI. Primero seleccionamos el área de conocimiento y después la disciplina.

Ver documento asociado

Martín-Martín, A., Thelwall, M., Orduna-Malea, E., & Delgado López-Cózar, E. (2020). Google Scholar, Microsoft Academic, Scopus, Dimensions, Web of Science, and OpenCitations’ COCI: a multidisciplinary comparison of coverage via citations. https://arxiv.org/abs/2004.14329