El artículo aborda el fenómeno creciente de que muchos autores académicos no están declarando el uso de herramientas de inteligencia artificial (IA) en sus procesos de investigación y redacción, a pesar de que un número significativo de ellos reconoce emplearlas en distintas fases del trabajo científico
Staiman explica que, aunque las editoriales han desarrollado políticas que requieren declaraciones sobre el uso de IA con el objetivo de mantener la integridad de la literatura científica, estas normas no están siendo efectivamente cumplidas: solo un porcentaje muy bajo de autores realmente declara haber usado IA en sus manuscritos. Esta brecha entre las expectativas formales de transparencia y la práctica real refleja, según el autor, varios factores humanos y estructurales que dificultan la declaración abierta de asistencia artificial en la escritura científica.
Una de las principales razones de esta falta de transparencia es el miedo de los investigadores a que la divulgación de uso de IA sea percibida negativamente por editores y revisores, lo que podría influir adversamente en la evaluación de la calidad, originalidad o rigor del trabajo. Aunque muchos investigadores usan IA para tareas como mejorar la redacción, sintetizar información o buscar literatura relevante, existe una percepción persistente de que tal uso podría ser interpretado como una forma de atajo o amenaza a la integridad académica, lo que crea un ambiente en el que los autores prefieren omitir estas declaraciones.
Otra barrera importante es la confusión y falta de claridad en las directrices editoriales: las políticas de las revistas y editoriales varían ampliamente sobre qué tipo de uso de IA debe ser declarado, cuándo hacerlo y cómo documentarlo. Algunos requisitos son vagos o excesivamente complejos, lo que genera incertidumbre en los autores respecto a si deben declarar, cómo hacerlo o si incluso es obligatorio. Esta ambigüedad, combinada con la carga adicional de trabajo que supone documentar exhaustivamente cada instancia de uso de IA y la ausencia de incentivos claros para hacerlo, contribuye a que muchos autores opten por no reportarlo.
Además, el artículo señala que algunos autores ni siquiera son conscientes del uso de IA en herramientas integradas en aplicaciones comunes (como asistentes de redacción en suites ofimáticas), lo que dificulta aún más la trazabilidad y divulgación de la asistencia artificial. También destaca una confusión extendida entre el uso de IA y el plagio, lo que lleva a algunos autores a tratar de ocultar signos de asistencia de IA en lugar de ser transparentes, con la intención de evitar evaluaciones negativas o fallos en las pruebas de detección.
Finalmente, el autor advierte que, si las editoriales no clarifican, educan y, sobre todo, repiensan cómo deben abordar el uso de IA, es probable que la falta de divulgación continúe. Argumenta que las editoriales no deberían centrarse en herramientas de detección de IA —las cuales son poco fiables y pueden reforzar la idea de que el uso de IA es inaceptable— sino en proporcionar directrices claras, educar a la comunidad académica sobre prácticas responsables y crear políticas que reconozcan las distintas formas legítimas de asistencia de IA sin sacrificar la integridad de la investigación.
Nicholas, David; Clark, David; Abdullah, Abrizah; Revez, Jorge; Rodríguez Bravo, Blanca; Świgoń, Marzena; y Akeroyd, John. “The scholarly communication attitudes and behaviours of Gen‑Z researchers: a pathfinding study.” Cambridge Open Engage, 23 de enero de 2026, DOI: 10.33774/coe‑2026‑s8b36. Cambridge University Press, 2026
Estudio piloto cualitativo que explora las actitudes y comportamientos de comunicación académica de investigadores de la Generación Z (nacidos aproximadamente entre mediados de los 90 y comienzos de los 2010) en comparación con colegas pertenecientes a generaciones anteriores dentro de la misma fase de carrera académica. El objetivo central de este trabajo fue identificar diferencias emergentes que puedan justificar una investigación más amplia en el futuro.
La investigación se basó en entrevistas en profundidad de aproximadamente una hora con alrededor de 30 investigadores de la Generación Z provenientes de ocho países y abarcando diversas disciplinas. Para contextualizar estos hallazgos, los autores compararon las experiencias narradas por los participantes más jóvenes con un grupo más amplio de 120 investigadores más veteranos.
Además, el equipo de investigación empleó análisis mediante IA (Claude AI) no sólo para procesar los datos cualitativos obtenidos, sino también para evaluar el estado actual de la literatura publicada sobre comunicación académica entre investigadores jóvenes. Este uso de IA refleja una tendencia hacia la integración de herramientas tecnológicas en la propia praxis investigadora, algo que también está siendo observado como una característica distintiva entre generaciones.
Entre los hallazgos preliminares, los autores destacan que los investigadores de la Generación Z tienden a adoptar estratégicamente la inteligencia artificial como un medio para mejorar su eficiencia y avanzar en sus carreras académicas. En contraste, los investigadores más experimentados muestran una mayor conciencia crítica y cautela respecto a las implicaciones filosóficas y éticas del uso de estas tecnologías en la comunicación y difusión del conocimiento científico.
El estudio concluye que, pese a las limitaciones de tamaño y alcance de la muestra, existen diferencias suficientemente claras en prácticas y actitudes que justifican una investigación ampliada. Esto podría enriquecer la comprensión de cómo evoluciona la comunicación académica en un contexto globalizado y tecnológicamente mediado, particularmente entre los recién llegados al mundo académico frente a generaciones anteriores.
El objetivo del informe es explorar cómo las organizaciones del ámbito de la publicación académica están adoptando y respondiendo a la inteligencia artificial (IA). La encuesta, realizada entre el 1 y el 12 de diciembre de 2025 entre 563 profesionales de distintas organizaciones, revela que la IA ya está muy presente en los flujos de trabajo de la publicación académica, aplicándose principalmente en tareas relacionadas con la creación y resumen de contenidos, revisión de integridad y detección de plagio, así como en herramientas de accesibilidad y descubrimiento de contenidos.
A pesar de esta adopción generalizada, el informe subraya que la preparación institucional para gestionar el impacto de la IA sigue rezagada respecto al uso tecnológico. La mayoría de las organizaciones se encuentran en un estado de preparación parcial, con políticas, capacidades y conocimientos aún en desarrollo, lo que refleja que el entusiasmo por la IA va acompañado de incertidumbre y retos organizativos. Entre los principales obstáculos se encuentran preocupaciones éticas y legales, problemas de privacidad y seguridad de datos, y una insuficiente capacidad especializada dentro de los equipos.
Las respuestas a la encuesta muestran que la adopción de IA ya está en marcha en las organizaciones de publicación académica, y la gran mayoría reporta al menos un caso de uso activo. Las aplicaciones más comunes se centran en los flujos de trabajo relacionados con el contenido, particularmente la creación o resumen de contenido (48%) y la verificación de plagio o integridad de la investigación (43%). Estos usos reflejan áreas donde la IA puede ofrecer ganancias inmediatas de eficiencia y ampliar el soporte a los procesos editoriales existentes sin alterar fundamentalmente la autoridad en la toma de decisiones.
Las herramientas de accesibilidad y traducción (34%) y el descubrimiento de contenido (34%) también son muy relevantes, subrayando el papel creciente de la IA en mejorar el alcance, la usabilidad y la encontrabilidad del contenido académico.
Más allá de las funciones editoriales principales, las organizaciones aplican cada vez más la IA a actividades empresariales y operativas. Más de una cuarta parte de los encuestados informa que utiliza IA para marketing o interacción con clientes (27%) y para análisis de datos o previsiones (27%), lo que indica una mayor comodidad con los conocimientos generados por IA para informar estrategias y alcance de la audiencia. La asistencia en la revisión por pares o la asignación de revisores (22%) y la generación o etiquetado de metadatos (18%) aparecen como aplicaciones emergentes, pero aún no universales, lo que sugiere tanto oportunidad como cautela en áreas que interfieren más directamente con el juicio académico y el control de calidad.
De acuerdo con los datos mostrados, las categorías con mayor peso son:
Creación o resumen de contenido: Es la aplicación más destacada con un 48%.
Controles de plagio o integridad: Ocupa el segundo lugar con un 43%.
Descubrimiento de contenido: Representa un 34%.
Herramientas de accesibilidad o traducción: Empata con el descubrimiento de contenido con un 34%.
Marketing o compromiso del cliente: 27%.
Análisis de datos o pronósticos: 27%.
Asistencia en revisión por pares o emparejamiento de revisores: 22%.
Generación de metadatos o etiquetado: 18%.
Licencia de contenido a terceros: 13%.
Personalización o inteligencia predictiva: 13%.
Finalmente, la imagen indica que un 14% corresponde a otros usos y un 12% de los consultados no utiliza IA actualmente.
Actitudes hacia la IA
Las respuestas indican que la mayoría de las organizaciones abordan la IA con interés medido, más que con entusiasmo incondicional. La mayoría (51%) describe su postura como exploración cautelosa de oportunidades, lo que sugiere experimentación activa junto con consideración cuidadosa de riesgos, gobernanza y adecuación. Al mismo tiempo, más de un tercio de los encuestados muestra una postura fuertemente positiva hacia la IA: 19% adopta activamente e invierte en IA y 16% se identifica como adoptante entusiasta y proactivo — juntos indican un impulso significativo hacia una integración más profunda.
Solo una pequeña minoría permanece al margen o en contra. Solo el 6% reporta una postura neutral de esperar y ver, otro 6% se declara escéptico o resistente, y solo 2% evita activamente las herramientas de IA. En conjunto, estos resultados sugieren que, aunque la cautela sigue siendo dominante, la resistencia a la IA en la publicación académica es limitada y la trayectoria general apunta hacia una adopción más amplia con el tiempo.
Preparación ante la IA
Las respuestas sugieren que la mayoría de las organizaciones se sienten parcialmente preparadas para enfrentar el impacto de la IA en el próximo año. Casi la mitad (45%) reporta estar moderadamente preparada, mientras otro 27% se siente solo ligeramente preparada, lo que indica que muchas organizaciones todavía están construyendo habilidades, políticas y confianza interna. Un porcentaje menor se siente altamente preparado: 16% se describe como muy preparado y solo 3% como completamente preparado, lo que subraya lo rara que sigue siendo la sensación de preparación total. Al mismo tiempo, 9% reporta no estar preparado en absoluto, destacando la necesidad de orientación, buenas prácticas compartidas y desarrollo de capacidades en toda la comunidad.
El sondeo también identifica oportunidades importantes asociadas con la IA, entre ellas la eficiencia de los flujos de trabajo —que puede liberar tiempo para tareas de mayor valor añadido—, el fortalecimiento de la revisión por pares mediante herramientas de apoyo o asignación de revisores, y el uso de IA para reforzar la integridad y calidad de la investigación a través de la detección de plagio o de prácticas poco éticas. Asimismo, la IA se percibe como una herramienta valiosa para mejorar la descubribilidad del contenido científico y para apoyar a autores de distintas lenguas mediante traducción y servicios lingüísticos.
Barreras para la adopción de IA
Los encuestados identificaron preocupaciones legales/éticas, privacidad/seguridad y falta de experiencia/capacidad como las principales barreras para la adopción de IA.
A pesar de los altos niveles de adopción e interés en IA, las organizaciones de publicación académica todavía albergan serias preocupaciones sobre su uso en el sector. Las preocupaciones éticas o legales (63%) y los problemas de privacidad o seguridad de los datos (61%) encabezan la lista, reflejando cautela generalizada respecto a cumplimiento, propiedad intelectual y uso responsable — preocupaciones especialmente agudas en la publicación académica. La preparación organizacional también emerge como un desafío significativo, con la mitad de los encuestados (50%) citando la falta de experiencia o capacidad del personal, lo que subraya que las capacidades humanas e institucionales a menudo quedan detrás del interés tecnológico.
Consideraciones prácticas y financieras forman un segundo nivel de barreras. Restricciones presupuestarias (28%), calidad o disponibilidad de datos (25%) y un ROI o caso de negocio poco claros (25%) sugieren que muchas organizaciones todavía evalúan costos frente a beneficios inciertos. Los problemas culturales y de herramientas —como la resistencia al cambio (23%) y la falta de herramientas adecuadas (19%)— son menos dominantes pero todavía significativos. Casi todas las organizaciones reportan algún tipo de fricción al adoptar IA.
No obstante, las preocupaciones sobre los riesgos son profundas y existenciales. Muchos encuestados expresan inquietudes sobre la posibilidad de que la IA degrade la calidad y la integridad de la literatura académica, dificultando la detección de contenidos generados por IA sin rigor científico, y erosionando la confianza en el proceso de revisión por pares tradicional. También existe ansiedad sobre la falta de transparencia en el uso de IA y la autenticidad de las contribuciones cuando las herramientas automatizadas participan en la producción o evaluación de trabajos. En conjunto, estas respuestas reflejan una comunidad editorial que navega entre la oportunidad de mejorar procesos y la necesidad de proteger los valores fundamentales de la comunicación científica.
El observatorio ReICO representa un paso importante hacia una comprensión global y comparativa de las carreras de investigación. Al ofrecer datos detallados y contextualizados, permite a los responsables políticos y a las instituciones científicas tomar decisiones más informadas para mejorar la sostenibilidad, equidad y atractivo de la profesión investigadora en todo el mundo.
Un nuevo observatorio internacional creado por la OCDE, llamado Research and Innovation Careers Observatory (ReICO), busca proporcionar datos comparativos y fiables sobre las trayectorias profesionales de los investigadores en distintos países. Esta herramienta es un avance clave para quienes diseñan políticas científicas, ya que permite visualizar y analizar cómo varían las condiciones laborales, los patrones de movilidad, la distribución sectorial del empleo y los obstáculos estructurales que enfrentan los científicos a lo largo de sus carreras.
Uno de los hallazgos destacados del informe es el crecimiento en el número de personas con doctorado en los países de la OCDE. Entre 2014 y 2022, la proporción de la población activa con doctorado pasó de 0,9 % a 1,3 %. Aunque países como Eslovenia y Suiza presentan porcentajes superiores al 3 %, en otros como México, Costa Rica e Indonesia la cifra no supera el 0,2 %. Esta disparidad refleja desequilibrios importantes en la inversión en educación superior avanzada y en las oportunidades de desarrollo científico.
Sin embargo, a pesar del aumento en la formación de doctores, las condiciones laborales siguen siendo frágiles, sobre todo en las primeras etapas de la carrera investigadora. Según los datos recogidos, aproximadamente el 75 % de los investigadores menores de 34 años tienen contratos temporales. Esta precariedad, combinada con la presión por publicar y conseguir financiación, hace que muchos científicos abandonen la carrera académica o busquen oportunidades fuera del ámbito público.
El informe también muestra un cambio estructural significativo: cada vez más investigadores trabajan fuera de la academia, especialmente en el sector empresarial. Entre los años 2000 y 2021, la proporción de científicos empleados en empresas pasó del 60 % al 66 %. Este crecimiento refleja no solo la expansión de la I+D en el ámbito privado, sino también una adaptación de los perfiles científicos a necesidades del mercado, lo cual plantea nuevos desafíos y oportunidades para la formación doctoral.
Otro aspecto que destaca el observatorio es la dificultad para rastrear las trayectorias profesionales, especialmente cuando los investigadores cambian de sector, país o dejan de publicar artículos científicos. Esta falta de información dificulta a los jóvenes investigadores imaginar trayectorias profesionales sostenibles y contribuye a la incertidumbre sobre las salidas laborales tras el doctorado.
Finalmente, el ReICO también aborda las brechas de género persistentes en la ciencia. Las mujeres tienen más probabilidades de tener contratos temporales en todas las etapas de su carrera y están subrepresentadas en los puestos de mayor jerarquía. El informe recomienda a los países diversificar sus criterios de evaluación del rendimiento científico, apoyarse más en trayectorias variadas y aplicar políticas activas de inclusión y equidad.
Brown, J., & Meadows, A. (2025, junio 25). It’s “ORCID and…,” not “ORCID or…”: How researcher identifiers work together to help researchers, build a better picture of research, and streamline administrative tasks [Informe]. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.15737460
El informe destaca que ORCID —el identificador de investigadores— no compite con otros sistemas; más bien, los integra y complementa. Su propuesta central es que los investigadores deben considerarlo “y no ‘o.’” En lugar de reemplazar otros identificadores, ORCID conecta redes nacionales, disciplinas especializadas y sistemas propietarios a través de una plataforma interoperable abierta.
ORCID surgió en 2012 para resolver la ambigüedad en la autoría científica generada por nombres similares, cambios de nombre, variaciones culturales y convenciones tipográficas. Como identificador alfanumérico persistente, funciona como una “cédula” digital que permite rastrear con precisión la producción académica de una persona. Su diseño abierto facilita la vinculación con otros sistemas de identificación (Scopus Author ID, ResearcherID, ISNI…), potenciando la automatización y evitando duplicidades.
El informe estructura su análisis en tres capas de interoperabilidad: (1) cobertura nacional, en la cual instituciones integran ORCID en sus sistemas internos para proyectarse globalmente; (2) cobertura disciplinar, mediante la asociación con infraestructuras específicas como DOI para publicaciones o RAiD para conjuntos de datos; y (3) sistemas propietarios o comerciales, que pueden integrar ORCID mediante APIs abiertas, permitiendo su uso junto con herramientas premium para la gestión de investigación.
Los beneficios se traducen en eficiencia administrativa y visibilidad de las contribuciones: al eliminar procesos manuales y consolidar identificadores, se reducen errores y aumentan los ahorros en tiempo y recursos. En algunos casos documentados en el informe, se observan ahorros equivalentes a varios días/persona al año, que podrían equivaler a ahorros millonarios si se escalan .
En el competitivo panorama académico actual, el número de citas que recibe un investigador y su índice h (h-index) son métricas cruciales para su carrera profesional. Estas cifras no solo reflejan la influencia de una investigación, sino que también condicionan oportunidades de financiación, promociones y el prestigio institucional.
En este contexto, Nader Ale Ebrahim, consultor en visibilidad de la investigación y bibliometría, propone una serie de estrategias prácticas y herramientas digitales para maximizar el impacto académico de los investigadores.
El artículo, basado en una presentación publicada en Figshare (https://doi.org/10.6084/m9.figshare.28911272.v1), destaca que producir buena investigación ya no es suficiente; es necesario también garantizar su visibilidad y accesibilidad.
El aumento en el número de citas y la mejora del índice h no son fruto de la casualidad, sino el resultado de una estrategia deliberada y bien estructurada orientada a potenciar la visibilidad académica. Tal como sostiene Ebrahim, es fundamental que los investigadores adopten una actitud proactiva en la difusión de su trabajo científico, utilizando de forma inteligente las herramientas digitales disponibles y aplicando buenas prácticas en comunicación académica. Este enfoque no solo contribuye a incrementar la frecuencia con la que se cita una investigación, sino que también abre la puerta a nuevas colaboraciones y a un mayor reconocimiento dentro de la comunidad científica internacional.
A continuación, se detallan las principales estrategias recomendadas:
Optimizar el perfil del autor: Es fundamental mantener una identidad académica coherente. Para ello, se recomienda utilizar siempre el mismo nombre de autor y registrar un perfil en ORCID. También es clave mantener actualizado el perfil en Google Scholar, que centraliza la producción científica del investigador.
Publicar de manera estratégica: Se aconseja elegir revistas académicas de alto impacto (preferentemente del cuartil Q1) que estén indexadas en bases como Scopus o Web of Science. Además, se sugiere usar herramientas de inteligencia artificial como Writefull o Scite.ai para mejorar el título, el resumen y las palabras clave, facilitando así la visibilidad y el descubrimiento del artículo.
Apostar por el acceso abierto y repositorios: Hacer los artículos accesibles a través de plataformas como Zenodo o repositorios institucionales aumenta significativamente la posibilidad de ser citado. Cuantos más lectores puedan acceder libremente al contenido, mayor será su impacto.
Aprovechar redes sociales y académicas: La difusión del trabajo en redes como ResearchGate, LinkedIn o Twitter/X, acompañada de resúmenes visuales, infografías o vídeos, incrementa su alcance. Participar en comunidades científicas también ayuda a posicionar la investigación ante públicos interesados.
Colaboración internacional: Publicar con coautores de otras instituciones o países está directamente relacionado con un aumento en las citas. Estas colaboraciones amplían las redes de lectura y citación del trabajo.
Utilizar herramientas de IA para mejorar la eficiencia: Herramientas como Scholarcy (para resumir textos), Connected Papers (para visualizar redes de citación), Grammarly o Jasper (para corregir y redactar con calidad), permiten mejorar tanto la forma como el contenido del artículo, lo cual incide directamente en su impacto.
Añadir publicaciones en firmas de correo: Incluir enlaces a las últimas publicaciones en la firma del correo electrónico o en presentaciones académicas es una forma sutil pero efectiva de promocionar los trabajos.
Crear y compartir contenido multimedia: Publicar vídeos, pódcast o presentaciones en plataformas como YouTube, Figshare o SlideShare puede hacer que la investigación sea más comprensible y atractiva para públicos diversos.
Elsevier. «The Insights 2024: Attitudes toward AI Report Reveals Researchers and Clinicians Believe in AI’s Potential but Demand Transparency in Order to Trust Tools.» 9 de julio de 2024.
El estudio de Elsevier subraya que, aunque existe un reconocimiento generalizado del potencial de la IA para transformar la investigación y la atención médica, su adopción efectiva depende de abordar preocupaciones clave relacionadas con la transparencia, la calidad del contenido y la confianza en las herramientas. Para que la IA sea plenamente aceptada e integrada en estos campos, es esencial garantizar que las herramientas sean desarrolladas y utilizadas de manera ética y responsable
El informe «Insights 2024: Actitudes hacia la IA» de Elsevier ofrece una visión detallada sobre cómo investigadores y profesionales de la salud perciben la inteligencia artificial (IA) en sus campos. Basado en una encuesta a 3,000 participantes de 123 países, el estudio revela tanto el entusiasmo por las oportunidades que brinda la IA como las preocupaciones que genera su implementación.
Potencial percibido de la IA
Una mayoría significativa de investigadores (94%) y clínicos (96%) cree que la IA puede acelerar el descubrimiento de conocimientos. Además, el 92% de ambos grupos anticipa que la IA aumentará rápidamente el volumen de investigaciones académicas y médicas, así como generará ahorros de costos para instituciones y empresas. El 87% considera que la IA mejorará la calidad general del trabajo, y el 85% piensa que liberará tiempo para enfocarse en proyectos de mayor valor
Preocupaciones sobre la desinformación y la confianza
A pesar del optimismo, existen inquietudes significativas. El 95% de los investigadores y el 93% de los clínicos temen que la IA se utilice para difundir desinformación. Asimismo, el 86% de los investigadores y el 85% de los clínicos creen que la IA podría causar errores críticos, y una proporción similar expresa preocupación por el debilitamiento del pensamiento crítico debido a la dependencia excesiva de estas herramientas
Necesidad de transparencia y contenido confiable
Los encuestados enfatizan la importancia de que las herramientas de IA se basen en contenido de alta calidad y confianza. El 71% espera que los resultados de herramientas dependientes de IA generativa se basen únicamente en fuentes confiables. Además, si las herramientas de IA están respaldadas por contenido confiable, controles de calidad y principios de IA responsable, el 89% de los investigadores las utilizaría para generar síntesis de artículos, y el 94% de los clínicos las emplearía para evaluar síntomas e identificar condiciones o enfermedades
Variaciones geográficas en la adopción de la IA
El informe también destaca diferencias regionales en la familiaridad y uso de la IA. Por ejemplo, en China, el 39% de los encuestados ha utilizado activamente la IA para propósitos laborales, mientras que en India esta cifra es del 22%. Solo el 11% de los participantes se considera muy familiarizado con la IA o la utiliza con frecuencia. Sin embargo, el 67% de quienes no han utilizado la IA esperan hacerlo en los próximos dos a cinco años, con China (83%) e India (79%) superando significativamente a EE. UU. (53%) en estas expectativas .
En el Academic Ranking of World Universities (ARWU) 2024, también conocido como el ranking de Shanghái, la Universidad de Salamanca (USAL) se situó en el rango 501–600 a nivel mundial. Este ranking evalúa a las universidades según indicadores como premios Nobel y medallas Fields, investigadores altamente citados, publicaciones en revistas de alto impacto y rendimiento académico per cápita.
En cuanto a la producción científica, la USAL registró un notable incremento en el número de investigadores altamente citados. Según el ranking de Stanford de 2024, que identifica al 2% de los científicos más influyentes del mundo, 53 investigadores de la USAL y sus centros vinculados fueron reconocidos, frente a los 48 del año anterior. De estos, 36 destacan por su trayectoria a lo largo de toda su carrera, con una fuerte representación en el ámbito biosanitario, aunque también se incluyen científicos de las ciencias sociales e ingenierías.
A continuación, se presenta una lista de algunos de los investigadores más citados de la USAL y sus áreas de conocimiento:
María Victoria Mateos – Hematología y Oncología Reconocida internacionalmente por su trabajo en mieloma múltiple, ha recibido premios como el Bart Barlogie Award y el Premio Castilla y León de Investigación Científica y Técnica e Innovación.
Juan Pedro Bolaños – Neurociencias y Bioquímica Especializado en neuroenergética y metabolismo, ha sido galardonado con el Premio Castilla y León de Investigación Científica y Técnica e Innovación.
Alberto Orfao – Hematología y Biología Molecular Destacado por sus investigaciones en citometría de flujo y diagnóstico de enfermedades hematológicas.
Xosé R. Bustelo – Biología Molecular y Oncología Contribuciones significativas en el estudio de las proteínas GTPasas y su implicación en el cáncer.
Francisco José García-Peñalvo – Ingeniería Informática y Educación Enfocado en e-learning, software educativo y ecosistemas tecnológicos.
Celestino Santos-Buelga – Ciencia de los Alimentos Investigador en polifenoles y su impacto en la salud.
José Miguel López-Novoa – Fisiología y Nefrología Estudios centrados en la función renal y enfermedades asociadas.
Marina Gordaliza – Química Orgánica y Farmacología Investigaciones en productos naturales con actividad antitumoral.
Vicente Rives – Química Inorgánica Especializado en materiales porosos y catálisis heterogénea.
Javier González-Benito – Ingeniería de Materiales Trabajos en polímeros y materiales compuestos.
El identificador ORCID facilita la identificación única de investigadores y su producción científica. Un estudio en 31 universidades de EE. UU. encontró una adopción general del 72 %, con grandes diferencias entre disciplinas. La principal razón para adoptar ORCID es su exigencia editorial, mientras que quienes no lo tienen suelen no percibir beneficios claros. Aún existen retos para lograr una adopción universal.
El identificador ORCID (Open Researcher and Contributor Identifier) fue creado hace algo más de diez años con el propósito de asignar un identificador digital único y persistente a cada investigador, facilitando así la correcta atribución de publicaciones, proyectos y contribuciones científicas. Este sistema se ha vuelto clave tanto para los análisis bibliométricos como para que universidades, centros de investigación y agencias de financiación puedan evaluar la productividad y el impacto de sus investigadores.
A pesar de su utilidad reconocida, la adopción masiva del ORCID entre los investigadores no ha sido automática. Estudios anteriores señalaron tasas de adopción muy variables, que oscilaban entre el 3 % y el 42 %, dependiendo del área y el contexto institucional.
El estudio realizado por Stephen R. Porter se basa en una encuesta nacional a investigadores de 31 universidades de investigación de EE. UU. y proporciona una visión actualizada y más precisa de la situación. Entre sus principales hallazgos destacan:
Tasa general de adopción: el 72 % de los investigadores encuestados ya tienen un identificador ORCID.
Variabilidad por disciplinas:
En ciencias biológicas y biomédicas, la adopción es altísima: llega al 93 %.
En artes visuales y escénicas, apenas alcanza el 17 %.
Otras disciplinas se sitúan entre ambos extremos, evidenciando que el contexto disciplinar influye fuertemente en la adopción.
Respecto a las razones para adoptar ORCID, el principal motivo es su obligatoriedad en el proceso de envío de manuscritos a muchas revistas científicas. En otras palabras, muchos investigadores crean su ORCID porque es un requisito editorial, más que por motivación personal o institucional.
Entre los motivos para no tener un ORCID, los tres más destacados son:
No percibir beneficios claros de contar con uno.
Sentirse suficientemente establecidos en su carrera (especialmente en investigadores sénior), considerando innecesaria su adopción.
Falta de información o de necesidad inmediata en su campo o actividad profesional.
El artículo sugiere que, aunque la adopción está creciendo, persiste una brecha entre disciplinas y generaciones, y que seguir aumentando la concienciación sobre las ventajas de ORCID será clave para alcanzar una adopción verdaderamente universal.
Hemos conversado con Almudena Mangas Vega, responsable del Portal de Investigación de la Universidad de Salamanca (USAL), quien nos explicó la misión de este servicio, enfocado en gestionar y difundir la producción científica de los investigadores, incrementando su visibilidad y accesibilidad tanto en la comunidad académica como en la sociedad. El portal ofrece perfiles detallados de los investigadores, así como acceso a sus publicaciones y proyectos, además de herramientas que simplifican la publicación de trabajos, el seguimiento de su impacto y la colaboración científica. También garantiza la calidad y originalidad de las investigaciones mediante procesos de revisión y control, y maximiza su impacto utilizando redes académicas y estrategias de optimización en motores de búsqueda. Asimismo, proporciona acceso abierto a una gran cantidad de publicaciones y promueve la comunicación entre los investigadores y otros actores sociales, fortaleciendo la visibilidad de la investigación de la USAL.
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