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Cambridge University Press publica los principios de política de ética en la investigación de la IA, que prohíbe tratarla como «autora» de artículos y libros académicos.

Cambridge principles for generative AI in research publishing, Cambridge University Press, 2023

Las normas se recogen en la primera política ética de la IA de Cambridge University Press y se aplican a artículos de investigación, libros y otros trabajos académicos.

Incluyen la prohibición de que la IA sea tratada como «autora» de los artículos académicos y libros que publicamos. Esta medida aporta claridad a los académicos en medio de la preocupación por el uso erróneo o engañoso de potentes modelos lingüísticos de gran tamaño como ChatGPT en la investigación, junto con el entusiasmo por su potencial.

Mandy Hill, Directora General de Publicaciones Académicas de Cambridge, ha declarado: «La IA generativa puede abrir nuevas vías de investigación y experimentación. Los investigadores nos han pedido que les orientemos sobre su uso».

Creemos que los autores académicos, los revisores y los editores deben tener libertad para utilizar las tecnologías emergentes como consideren oportuno dentro de unas directrices adecuadas, al igual que hacen con otras herramientas de investigación».

«Al igual que nuestra comunidad académica, abordamos esta nueva tecnología con un espíritu de compromiso crítico. Al dar prioridad a la transparencia, la responsabilidad, la precisión y la originalidad, vemos tanto continuidad como cambio en el uso de la IA para la investigación.

Los principios de Cambridge para la IA generativa en la publicación de investigaciones incluyen que:

  • La IA debe declararse y explicarse claramente en publicaciones como los trabajos de investigación, al igual que hacen los académicos con otros programas informáticos, herramientas y metodologías.
  • La IA no cumple los requisitos de Cambridge sobre autoría, dada la necesidad de rendir cuentas. Las herramientas de IA y LLM no pueden figurar como autor en ningún trabajo académico publicado por Cambridge.
  • Cualquier uso de la IA no debe infringir la política de plagio de Cambridge. Los trabajos académicos deben ser propios del autor y no presentar ideas, datos, palabras u otro material de otros sin una citación adecuada y una referenciación transparente.
  • Los autores son responsables de la exactitud, integridad y originalidad de sus trabajos de investigación, incluido cualquier uso de la IA.

Un artículo sobre ChatGPT escrito por ChatGPT

Nicole Meilak. «We Used ChatGPT to Write an Article about ChatGPT». MaltaToday.com.mt, 2023. Accedido 2 de marzo de 2023. http://www.maltatoday.com.mt/news/national/120906/we_used_chatgpt_to_write_an_article_about_chatgpt.

Se utilizo ChatGPT para escribir un artículo sobre ChatGPT. MaltaToday se puso en contacto con varios expertos para que comentaran ChatGPT desde distintos ángulos. A continuación, pedimos a ChatGPT que escribiera la noticia por nosotros. He aquí el resultado

El texto que figura a continuación fue redactado por ChatGPT tras recibir los comentarios de varios expertos locales en IA. Los únicos cambios introducidos en el texto son correcciones en el título de un experto y cambios para reflejar un estilo de escritura británico-inglés. Lee nuestro artículo original sobre ChatGPT aquí.

ChatGPT de OpenAI, una potente herramienta de IA capaz de analizar textos y generar respuestas personalizadas, tiene el potencial de cambiar nuestra forma de trabajar, estudiar y vivir. Sin embargo, su integración en el sistema educativo ha suscitado un debate sobre las posibles consecuencias del uso de la escritura asistida por IA en las evaluaciones.

Según Alex Grech, consultor y académico, «A primera vista, ChatGPT de OpenAI cambia las reglas del juego de la educación. Los vaticinadores vociferan que representa el fin de la redacción y las evaluaciones, y que la escritura asistida por IA marcará el comienzo de una nueva era de trampas y plagios que no podrán ser detectados por programas como Turnitin. La tentación es prohibir el acceso a ChatGPT a través de redes escolares propias o incluso volver a los exámenes de lápiz y papel».

A pesar de esta preocupación, Grech también señala que la capacidad de la tecnología de utilizar consultas y comandos en lenguaje normal para producir resultados aparentemente personalizados la convierte en una herramienta valiosa para la educación. Sugiere que ChatGPT puede utilizarse para mejorar la alfabetización digital y las habilidades de pensamiento crítico de los estudiantes. «Utilizaré ChatGPT con mis alumnos de primer curso de comunicación en un proyecto de trabajo. Lo incorporaré como otra herramienta innovadora para ayudar a los jóvenes a convertirse en analfabetos digitales y pensadores críticos, en sus itinerarios de aprendizaje permanente», afirma.

Alexiei Dingli, catedrático de Inteligencia Artificial, también destaca el potencial de ChatGPT para cambiar nuestra forma de trabajar, estudiar y vivir. ChatGPT es una potente herramienta de IA que puede cambiar nuestra forma de trabajar, estudiar y vivir. Su capacidad para analizar textos, resumir artículos, extraer puntos clave y reescribirlos de forma concisa la convierte en una herramienta inestimable para cualquiera que desee comprender información compleja de forma rápida y sencilla. Esto lo hace especialmente útil para empresas y particulares de una amplia gama de sectores».

Dingli también señala que las respuestas de tipo humano de la herramienta, su rentabilidad (gratuita hasta ahora) y su facilidad de uso también la hacen accesible a cualquiera, lo que ha propiciado un rápido ritmo de adopción, con más de un millón de usuarios probando la herramienta en la primera semana de su lanzamiento y su rápido aumento desde entonces.

«El impacto potencial de ChatGPT en el sistema educativo pone de manifiesto la necesidad de reevaluar los métodos de enseñanza tradicionales y la integración de las nuevas tecnologías», concluye Grech. «Puede que haga falta un desarrollo tecnológico disruptivo como el chatbot para obligar al sistema educativo a adoptar enfoques más profundamente humanos de la enseñanza y el aprendizaje».

La integración de ChatGPT en el sistema educativo también ha suscitado un debate entre lingüistas y expertos en idiomas. Albert Gatt, profesor de Lingüística de la Universidad de Malta, comenta que «ChatGPT es una herramienta poderosa que tiene la capacidad de procesar grandes cantidades de datos lingüísticos y generar textos coherentes y fluidos. Sin embargo, esto no significa que tenga un conocimiento profundo del significado y el contexto del texto que genera. El resultado del modelo puede ser impresionante, pero existe el peligro de confiar demasiado en él, sobre todo en el ámbito de la educación, donde la comprensión y el pensamiento crítico son fundamentales».

Patrick Camilleri, profesor especializado en Inteligencia Artificial en la educación, comparte esta opinión: «ChatGPT puede generar textos impresionantes, pero no puede sustituir a la comprensión y el pensamiento crítico humanos. El uso de esta herramienta en el aula puede provocar una disminución de la capacidad de los estudiantes para analizar y evaluar críticamente la información. La educación debe centrarse en enseñar a los estudiantes a pensar por sí mismos y no confiar en la IA para que piense por ellos».

Es importante señalar que ChatGPT, aunque potente, no sustituye a la comprensión y el pensamiento crítico humanos. Su uso en el sistema educativo debe evaluarse cuidadosamente para garantizar que no se utiliza para sustituir estas importantes habilidades.

La integración de ChatGPT en el sistema educativo ha suscitado un debate sobre sus posibles consecuencias: algunos expertos destacan la posibilidad de que aumenten las trampas y el plagio, mientras que otros lo consideran una herramienta valiosa para mejorar la alfabetización digital y las habilidades de pensamiento crítico de los estudiantes. Sin embargo, como señalan Gatt y Camilleri, es importante ser consciente de las capacidades y limitaciones de la herramienta y utilizarla con precaución en el aula.

Los creadores de ChatGPT han lanzado una herramienta para detectar texto escrito con IA

AI Text Classifier

Con las nuevas tecnologías basadas en Inteligencia artificial que están llegando al mercado, es esencial detectar si un documento es original o escrito por un chatbot de IA. AI Classifier es una herramienta de IA que distingue si una persona ha generado un texto a través de una aplicación o lo ha escrito manualmente.

AI Text Classifier es una nueva herramienta de la empresa Open AI, los mismos creadores de ChatGPT, que detecta si un pasaje de texto ha sido escrito o no con ChatGPT y herramientas de escritura de IA similares. Para utilizar AI Text Classifier es necesario registrarse para obtener una cuenta gratuita en Open AI. Una vez que tengas una cuenta, podrás utilizar AI Text Classifier. Para utilizar AI Text Classifier sólo tiene que pegar un bloque del documento a analizar (al menos 1.000 caracteres, aproximadamente 175 palabras) en el campo de texto y hacer clic en el botón de envío. AI Text Classifier clasificará el texto como muy improbable, probable, poco probable, posiblemente o probablemente escrito con una herramienta de Inteligencia artificial

Para detectar si los contenidos son escritos por un humano o un chatbot, la herramienta trabaja a partir de:

Análisis aritmético. En este enfoque, se calculan varias cifras, como la regularidad de los términos, la extensión de las frases y la construcción lingüística, a partir de una enorme cantidad de texto generado por la IA y de contenido escrito por humanos. A continuación, el clasificador de IA establece una equivalencia entre las cifras del contenido introducido y los datos de la escritura humana y la generada por la IA en el cuerpo del texto para realizar un cálculo. La herramienta se entrena de tal modo que detecta cómo un usuario ha expuesto el contenido y lo ha hecho suyo, para ello necesita actualizarse regularmente para determinar realmente si un texto está generado por IA.

Aprendizaje profundo. El sistema aprende a detectar formas en el contenido y a hacer predicciones sobre su origen basándose en estas formas y patrones. Hay formas en las que AI Text Classifier aprende por sí mismo y sigue mejorando a medida que profundiza en el contenido.

Dispersión lingüística natural. Esta táctica comprende el consumo de procedimientos como el escrutinio del sentimiento, denominado identificación de objetos, y la clasificación lingüística, para extraer datos evocadores del contenido. A continuación, el clasificador de IA utiliza estos datos para hacer una estimación aproximada sobre la fuente del contenido.

En cuanto a las limitaciones de la herramienta. AI Classifier no es fiable al 100%, ya que no puede detectar contenidos con total precisión. Hay ocasiones en las que el clasificador de IA etiquetará contenido escrito por humanos con contenido generado por IA, ya que es posible que después de que una herramienta de IA genere el texto, una persona pueda editarlo manualmente y retocarlo para que parezca escrito por un humano, lo que es difícil de detectar por la herramienta.

Bibliografía:

Greyling, Cobus. «Testing OpenAI’s New AI Text Classifier For Identifying AI-Written Content». Medium (blog), 1 de febrero de 2023. https://cobusgreyling.medium.com/testing-openais-new-ai-text-classifier-for-identifying-ai-written-content-7b2ec3c3a35.

Cubix. «How is AI Classifier Detecting AI-Generated Text», 8 de febrero de 2023. https://www.cubix.co/blog/ai-classifier-detecting-ai-generated-text.

OpenAI. «New AI Classifier for Indicating AI-Written Text», 31 de enero de 2023. https://openai.com/blog/new-ai-classifier-for-indicating-ai-written-text/.

«The Makers of ChatGPT Have Launched a Tool to Detect Text Written With AI». Accedido 13 de febrero de 2023. https://www.freetech4teachers.com/2023/02/the-makers-of-chatgpt-have-launched.html.

Una marca de agua podría detectar los textos escritos por herramientas de Inteligencia Artificial como ChatGTP

«A Watermark for Chatbots Can Expose Text Written by an AI». MIT Technology Review. Accedido 29 de enero de 2023.

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Los textos generados por inteligencia artificial podrían identificarse como tales mediante marcas ocultas, que nos permitirían saber si las palabras que leemos han sido escritas por un ser humano o no.

Estas «marcas de agua» son invisibles al ojo humano, pero permiten a los ordenadores detectar que el texto procede probablemente de un sistema de IA como ChatGTP. Si se incorporan a grandes modelos lingüísticos, podrían ayudar a evitar algunos de los problemas que estos modelos ya están causado.

Por ejemplo, desde que se lanzó en noviembre el chatbot ChatGPT de OpenAI, los estudiantes ya han empezado a hacer trampas utilizándolo para que escriba trabajos declase por ellos. El sitio web de noticias CNET ha utilizado ChatGPT para escribir artículos, pero ha tenido que corregirlos ante las acusaciones de plagio. Incorporar la marca de agua a estos sistemas antes de su lanzamiento podría ayudar a resolver estos problemas.

En algunos estudios, estas marcas de agua ya se han utilizado para identificar con casi total certeza textos generados por IA. Los investigadores de la Universidad de Maryland, por ejemplo, fueron capaces de detectar el texto creado por el modelo lingüístico de código abierto de Meta, OPT-6.7B, mediante un algoritmo de detección creado por ellos. El trabajo se describe en un artículo que aún no ha sido revisado por pares, este código estará disponible gratuitamente en torno al 15 de febrero.

«Ahora mismo estamos en el Salvaje Oeste», afirma John Kirchenbauer, investigador de la Universidad de Maryland que participó en el desarrollo de las marcas de agua. Kirchenbauer confía en que las herramientas de marca de agua den ventaja a los esfuerzos de detección de la IA. La herramienta que ha desarrollado su equipo podría adaptarse a cualquier modelo lingüístico de inteligencia artificial que prediga la siguiente palabra.

Los modelos lingüísticos de IA funcionan prediciendo y generando una palabra cada vez. Después de cada palabra, el algoritmo de marca de agua divide aleatoriamente el vocabulario del modelo lingüístico en palabras de una «lista verde» y una «lista roja» y, a continuación, pide al modelo que elija palabras de la lista verde.

Cuantas más palabras de la lista verde haya en un pasaje, más probable es que el texto haya sido generado por una máquina. El texto escrito por una persona suele contener una mezcla más aleatoria de palabras. Por ejemplo, para la palabra «bello», el algoritmo podría clasificar la palabra «flor» como verde y «orquídea» como roja. El modelo de IA con el algoritmo de marca de agua tendría más probabilidades de utilizar la palabra «flor» que «orquídea», explica Tom Goldstein, profesor adjunto de la Universidad de Maryland, que participó en la investigación.

ChatGPT forma parte de una nueva generación de grandes modelos lingüísticos que generan textos tan fluidos que podrían confundirse con la escritura humana. Estos modelos de IA Estos modelos de IA recopilan hechos por confianza, pero son famosos por arrojar falsedades y sesgos. Para un ojo inexperto, puede ser casi imposible distinguir un pasaje escrito por un modelo de IA de otro escrito por un ser humano. La vertiginosa velocidad de desarrollo de la inteligencia artificial hace que los nuevos modelos, más potentes, reduzcan rápidamente la eficacia de las actuales herramientas de detección de textos falsos. Es una carrera constante entre los desarrolladores de IA para crear nuevas herramientas de seguridad que puedan estar a la altura de la última generación de modelos de IA.

Letras impostoras: reflexiones sobre el plagio

Ochoa, Camilo Ayala. Letras impostoras Reflexiones sobre el plagio. Universidad Autónoma de Aguascalientes. Portal de libros de la Universidad Autónoma de Aguascalientes, 2023

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El plagio es la forma superlativa del menosprecio. Existen autores plagiarios que confían que la revisión editorial o dictamen serán lo suficientemente laxos como para quedar impunes, también hay escritores que involuntariamente plagian; pero el proceso editorial implica la lectura, corrección, cotejo, revisión, marcaje y diseño de textos y, en este devenir, se detectan descuidos y transgresiones. En las editoriales interesadas en sus concurrencias lectoras, son varios los profesionales del libro que custodian la reputación del trayecto construido y la permanencia de la empresa. Los procesos editoriales son ejercicios de buena fe y siempre es posible que algo escape a todo un equipo editorial, pero la responsabilidad obliga a estar en guardia. La cultura editorial sólo puede tener como piso una cultura de la legalidad y, como cimiento, la probidad intelectual. Letras impostoras. Reflexiones sobre el plagio examina los tipos de plagio y plagiarios.

La mala conducta en la investigación en los campos de la ética y la filosofía: percepciones de los investigadores en España

Percepción de la mala conducta investigadora en la publicación entre el profesorado universitario español y los investigadores del ámbito de la filosofía y la ética

Feenstra, R.A., López-Cózar, E.D. & Pallarés-Domínguez, D. Correction to: Research Misconduct in the Fields of Ethics and Philosophy: Researchers’ Perceptions in Spain. Sci Eng Ethics 27, 33 (2021).

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Los estudios empíricos han revelado una preocupante prevalencia de la mala conducta investigadora en una amplia variedad de disciplinas, aunque no, hasta la fecha, en las áreas de ética y filosofía. Este estudio pretende aportar evidencias empíricas sobre la percepción de la gravedad del problema de la mala conducta investigadora en estas dos disciplinas en España, en particular en lo que se refiere a los efectos que el modelo utilizado para evaluar el rendimiento investigador de los académicos puede tener sobre su comportamiento ético.

La triangulación metodológica aplicada en el estudio combina un cuestionario, un debate en la reunión anual de la asociación científica y entrevistas en profundidad. De los 541 cuestionarios enviados, se obtuvieron 201 respuestas (37,1% del total de la muestra), con una diferencia significativa en la participación de los investigadores de filosofía (30,5%) y de ética (52,8%); en el debate participaron 26 investigadores y se realizaron 14 entrevistas. Los resultados del cuestionario revelan que el 91,5% de los encuestados considera que la mala conducta en la investigación va en aumento; el 63,2% considera que al menos tres de las prácticas fraudulentas mencionadas en el estudio son habituales, y el 84,1% identificó dos o más prácticas de este tipo.

Los investigadores percibieron una alta prevalencia de la publicación duplicada (66,5%) y del autoplagio (59,0%), del uso de la influencia personal (57,5%) y de la manipulación de citas (44,0%), en contraste con una baja incidencia percibida de la falsificación o fabricación de datos (10,0%). El debate y las entrevistas corroboraron estos datos. Los investigadores asociaron la difusión de estas faltas con el modelo de evaluación de la investigación aplicado en España.

Qué deben conocer los investigadores sobre ética y mala conducta en la investigación

Academy, Enago. «Research Ethics & Misconduct: What Researchers Need to Know». Enago Academy, May 13, 2021

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Los tipos más comunes de mala conducta en la autoría que requieren una revisión por parte de las instituciones incluyen el plagio; los datos robados, fabricados o falsificados; las disputas que involucran a múltiples autores, grupos, instituciones y países; y los conflictos de intereses no revelados.

La ética son los principios morales que una persona debe seguir, independientemente del lugar o el momento. Comportarse éticamente implica hacer lo correcto en el momento adecuado. La ética de la investigación se centra en los principios morales que deben seguir los investigadores en sus respectivos campos de investigación.

Malas prácticas de investigación

Publicación simultánea se produce cuando una persona envía un artículo a diferentes publicaciones al mismo tiempo, lo que puede dar lugar a que más de una revista publique ese artículo en particular.

Publicación duplicada. Se refiere a la práctica de presentar el mismo estudio a dos revistas o publicar más o menos el mismo estudio en dos revistas. Estos envíos/publicaciones pueden ser casi simultáneos o años después.

Publicación de salami (Salami slicing). El «troceado» de la investigación que formaría un documento significativo en se denomina «publicación de salami» o «salami slicing». A diferencia de la publicación duplicada, que que consiste en presentar exactamente los mismos datos en dos o más publicaciones, el «salami slicing» consiste en dividir o segmentar un gran estudio en dos o más en dos o más publicaciones. Estos segmentos se se denominan «trozos» de un estudio.

Consentimiento informado es uno de los principios fundamentales de la ética de la investigación. Su objetivo es que los participantes humanos puedan entrar en la investigación libremente (voluntariamente) con información completa sobre lo que significa para ellos participar, y que den su consentimiento antes de empezar la investigación.

Publicación de datos sin permiso. La mayoría de los estados tienen leyes que limitan la capacidad de publicar datos privados sobre alguien y reconocen el derecho de una persona a impedir que se utilice su nombre, imagen y otros atributos personales para ciertos fines de explotación, como la publicidad de bienes o servicios.

La infracción de los derechos de autor es el uso de obras protegidas por los derechos de autor sin permiso para un uso en el que se requiere dicho permiso, infringiendo así ciertos derechos exclusivos concedidos a los derechos de autor.

Falsificación de datos es la manipulación de materiales, equipos o procesos de investigación, o la modificación u omisión de datos o resultados de manera que la investigación no se represente con exactitud en el registro de la misma.

Fabricar datos es inventar datos o resultados para que se adecúen a los objetivos de la investigación.

Plagio. El término plagio se define en el Diccionario de la lengua española de la Real Academia Española como la acción de «copiar en lo sustancial obras ajenas, dándolas como propias»

Manipulación de imágenes. La manipulación de imágenes es un tipo de mala conducta en la investigación, que surge cuando las imágenes modificadas transmiten una falsa impresión de los resultados.

Malos usos de autoría. Las cuestiones van desde quién debe incluirse en una publicación, la secuencia de autores y el número máximo que puede incluirse. No son infrecuentes las solicitudes de adición de autores después de la presentación del manuscrito o en las fases posteriores de la revisión por pares o de la publicación.

Conflicto de intereses en la investigación» se refiere a las situaciones en las que las consideraciones financieras o personales de otro tipo pueden comprometer – o tener la apariencia de comprometer – el juicio profesional de un investigador en la realización o la presentación de informes de investigación. Los conflictos de intereses pueden influir de forma inadecuada en muchos aspectos de la investigación, desde el diseño de un estudio hasta la recogida, el análisis y la comunicación de los datos, pasando por las personas y los proveedores que participan en el trabajo. Entre estos conflictos estarían: obligaciones contractuales o legales (con socios comerciales, proveedores, empleados, empleador, etc.), lealtad a la familia y a los amigos, deberes fiduciarios, deberes profesionales o Intereses comerciales.

No divulgación de información confidencial. Un acuerdo de no divulgación es un contrato legal o parte de un contrato entre al menos dos partes que describe el material confidencial, los conocimientos o la información que las partes desean compartir entre sí para determinados fines, pero a los que desean restringir el acceso. Denotan un acuerdo entre dos o más partes para proteger el intercambio de información confidencial

¿Por qué es importante la ética?


La toma de decisiones éticas en la investigación académica se centra en proporcionar los máximos beneficios a los participantes. Seguir los principios éticos en la investigación es realmente crucial para mantener la integridad del estudio.

  • Honestidad: Garantizar la honestidad en todas las formas de comunicación científica con colegas, patrocinadores o el público en general.
  • Objetividad: Evitar los prejuicios en todos los aspectos de la investigación
  • Integridad: Mantener la coherencia de pensamiento y acción
  • Cuidado: Evitar errores o negligencias en todo momento
  • Apertura: Comparta información sobre su investigación y esté abierto a las críticas y a las nuevas ideas
  • Transparencia: Revele toda la información necesaria para evaluar su investigación
  • Responsabilidad: Se responsable de todas las cuestiones relacionadas con su investigación
  • Propiedad intelectual: Evita el plagio, da el crédito adecuado a todas las contribuciones en tu investigación y respeta todas las formas de propiedad intelectual
  • Confidencialidad: Proteger y salvaguardar toda la información confidencial registrada en su investigación
  • Publicación responsable: Publicar con el único fin de hacer avanzar los conocimientos en su campo.
  • Tutoría responsable: Ayudar y orientar a otros investigadores y promover su bienestar
  • Respeto por los colegas: Respetar y tratar de forma justa a todos sus colegas
  • Responsabilidad social: Intentar promover el bien social a través de su investigación
  • No discriminación: Evitar la discriminación en todas sus formas contra los colegas
  • Competencia: Mejorar su propia competencia personal y también promover la competencia de la ciencia en su conjunto
  • Legalidad: Obedecer todas las leyes y políticas pertinentes
  • Cuidado de los animales: Respetar y cuidar todas las especies animales
  • Protección de los sujetos humanos: Respetar la dignidad humana y tomar precauciones especiales siempre que sea necesario.

La mala conducta en la investigación puede tener consecuencias nefastas. Por ejemplo, el cirujano Paolo Macchiarini realizó experimentos en pacientes sin datos preclínicos sólidos. Trabajó en el trasplante artificial de tráquea en varios pacientes, lo que resultó ser pionero en la historia de la medicina. Sin embargo, todo se basó en mentiras y datos inventados. La mayoría de los pacientes que participaron en su ensayo (siete de nueve) murieron. Alteró los resultados publicados para que pareciera que su trabajo de trasplante de tráquea tenía más éxito del que realmente tenía. Esto fue una grave consecuencia de la violación de la ética en la investigación.

Hay algunos principios básicos que guían la toma de decisiones éticas. En primer lugar, hay que comprometerse con los principios éticos. Esto significa elegir un comportamiento ético aunque retrase su trabajo o signifique no conseguir una publicación rápida en una revista prestigiosa.

Independientemente de la disciplina, todas las directrices éticas de investigación buscan maximizar el bien y minimizar los efectos negativos. La ética de la investigación, por tanto, exige que todos los participantes den su consentimiento informado de forma voluntaria. Toda investigación debe tratar de responder a preguntas que beneficien a la humanidad. Los riesgos deben minimizarse en la medida de lo humanamente posible.

Papel Mills: la fabricación de artículos para la venta de autorías

Paper Mills: research report drom COPE & STM. STM, 2022

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En el ámbito de la investigación, una Paper Mills (fábrica de articulos) es una «organización no oficial, potencialmente ilegal y con ánimo de lucro, que produce y vende la autoría de manuscritos de investigación»

La fabricación de artículos es el proceso por el que se envían manuscritos terminados a una revista a cambio de una cuota en nombre de los investigadores con el fin de facilitarles la publicación, o para ofrecerles la autoría a cambio de dinero.

En unas ocasiones, los Paper Mills contienen operaciones sofisticadas que venden puestos de autoría en investigaciones legítimas, pero en muchos otros casos los trabajos contienen datos fraudulentos y pueden estar plagiados o ser poco profesionales. También puede incluir la fabricación de datos, lo que lleva a la ciencia basura y, a veces, a retractaciones en la literatura científica.

Los investigadores se ven presionados a publicar para avanzar en su carrera «Publish or perish», y por ello algunos recurren a estas prácticas inaceptables. Se trata de un problema de ética e integridad de la investigación que afecta a la publicación académica, una deshonestidad académica que implica el engaño y la autoría por contrato, más concretamente el ghostwriting académico, es decir la escritura fantasma, un término utilizado para describir la investigación académica escrita por alguien cuyo nombre no se reconoce.

En abril de 2022, el departamento de noticias de la revista Science publicó un post que identificaba cientos de artículos académicos publicados en los que se habían vendido puestos de autoría a través de un sitio web ruso que permitía a los investigadores pagar por el prestigio académico, sin exigir contribuciones legítimas en la investigación. Durante el periodo de tres años analizado, se identificaron 419 artículos que coincidían con manuscritos publicados posteriormente en muchas revistas académicas diferentes, con un sesgo significativo hacia las publicaciones en revistas depredadoras. Aunque los artículos fabricados aparecieron en varias revistas, sólo en International Journal of Emerging Technologies in Learning (Kassel University Press) se publicaron casi 100 artículos, aparentemente coordinados mediante la participación de editores de revistas que organizaban números especiales con espacio para coautores subastados por entre 180 y 5.000 dólares. En otra red coordinada, se descubrió que los editores invitados y los editores académicos asalariados de MDPI coordinaban la venta de autorías en cuatro revistas diferentes de MDPI, con un total de más de 20 artículos. Más allá de la colusión entre los editores y International Publisher Ltd., muchos trabajos de investigación legítimos también vendieron autorías desconocidas por parte de los editores de las revistas, y finalmente fueron aceptados en revistas publicadas por Elsevier, Oxford University Press, Springer Nature, Taylor & Francis, Wolters Kluwer y Wiley-Blackwell. Desde el 6 de abril de 2022, muchos de estos editores han abierto una investigación sobre el asunto.

En 2022 COPE y STM llevaron a cabo un estudio con Maverick Publishing Services, utilizando datos de las editoriales, para comprender la magnitud del problema de las Paper Mills. En el estudio también se entrevistó a las partes interesadas: investigadores, editores y a miembros de Retraction Watch.

Todos los implicados creen que el problema de las fábricas de artículos es una amenaza real para la integridad de los registros académicos, y que es necesario un esfuerzo colectivo porque los editores tienen claro que no pueden resolver este problema solos. Es necesario un esfuerzo conjunto de editores, financiadores e instituciones de investigación.

El documento recomienda una serie de acciones al respecto:

  • Es necesario un importante ejercicio de educación para garantizar que los editores sean conscientes del problema de las fabricación de artículos y que los editores/personal de redacción reciban formación para identificar los documentos falsos.
  • Inversión continua en herramientas y sistemas para detectar los artículos sospechosos a medida que se presentan.
  • Compromiso con las instituciones y los financiadores para revisar los incentivos para que los investigadores publiquen artículos válidos y no utilicen servicios que ofrezcan una publicación rápida pero falsa.
  • Investigar los protocolos que pueden establecerse para impedir que las Paper Mills logren sus objetivos.
  • Revisar el proceso de retractación para tener en cuenta las características únicas de los artículos fabricados.
  • Investigar cómo garantizar que los avisos de retractación se apliquen a todas las copias de un artículo, como los servidores de preprints y los repositorios de artículos.

Posibles plagios del pop español. Viviendo en la era pop 2022/03/11

Posibles plagios del pop español

Viviendo en la era pop 2022/03/11

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En el programa de hoy hemos hecho una revisión de algunas canciones del pop español que consciente o inconscientemente nos recuerdan a otras canciones, y que podrían ser consideradas un posible plagio.

¿Qué es el plagio y cómo detectarlo?

Alonso-Arévalo, J. «¿Qué es el plagio y como detectarlo?» Desiderata vol., n. 6 (2017).  pp. 27-30.

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Todos quienes trabajamos en el ámbito académico sabemos que el plagio es algo a evitar, pero no todos saben a ciencia cierta lo que es y no es plagio. Tomando aquella frase que se atribuye a Newton “a hombros de gigantes”, la ciencia se asienta sobre los conocimientos de otros pensadores que nos precedieron. Ya Ortega y Gasset en su famoso discurso de inauguración del Congreso Internacional de Bibliotecarios de 1935 titulado “La misión del bibliotecario”, venía a comentar que “El tigre de hoy tiene que ser tigre como si no hubiera habido antes ningún tigre; no aprovecha las experiencias milenarias que han hecho sus semejantes en el fondo sonoro de las selvas. Todo tigre es un primer tigre; tiene que empezar desde el principio su profesión de tigre. Pero el hombre de hoy no empieza a ser hombre, sino que hereda ya las formas de existencia, las ideas, las experiencias vitales de sus antecesores, y parte, pues, del nivel que representa el pretérito humano acumulado bajo sus plantas. Ante un problema cualquiera, el hombre no se encuentra sólo con su personal reacción, con lo que buenamente a él se le ocurre, sino con todas o muchas de las reacciones, ideas, invenciones que los antepasados tuvieron. Por eso su vida está hecha con la acumulación de otras vidas” (Ortega y Gasset 2005). Por lo tanto, es licito utilizar las ideas de otros siempre que se reconozca la autoría de la misma.