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OpenEval: la inteligencia artificial entra en la revisión científica y redefine el futuro del peer review

OpenEval Project. “OpenEval Project: Transparent LLM-Enabled Peer Review Assessment”. Plataforma de investigación abierta sobre evaluación científica asistida por inteligencia artificial, 2026. Disponible en: OpenEval Project

OpenEval propone una revolución en la evaluación científica al sustituir la revisión global del artículo por un análisis automatizado de cada afirmación individual contenida en el paper, demostrando que la inteligencia artificial puede participar activamente en la validación del conocimiento científico y cuestionando el modelo tradicional de peer review que ha dominado la ciencia durante siglos

El proyecto OpenEval representa una de las iniciativas más ambiciosas actualmente en desarrollo para replantear uno de los pilares centrales de la ciencia moderna: el sistema de peer review o revisión por pares. Durante más de tres siglos, la validación de artículos científicos ha dependido casi exclusivamente del juicio humano de especialistas encargados de evaluar la calidad metodológica, la consistencia argumentativa y la solidez empírica de un trabajo antes de su publicación. Sin embargo, el crecimiento exponencial de la producción científica mundial —acentuado todavía más por el uso creciente de herramientas de inteligencia artificial generativa— está comenzando a desbordar la capacidad del sistema tradicional. OpenEval surge precisamente como respuesta a este problema estructural: desarrollar un sistema transparente, sistemático y automatizado capaz de analizar artículos científicos mediante modelos de lenguaje avanzados y comparar sus evaluaciones con revisiones realizadas por expertos humanos.

La innovación central del proyecto consiste en cambiar radicalmente la unidad básica de evaluación científica. Tradicionalmente, un artículo se revisa como un documento global donde los revisores formulan observaciones generales sobre hipótesis, metodología, resultados o conclusiones. OpenEval propone descomponer cada paper en unidades mínimas verificables: afirmaciones concretas o claims individuales. Cada afirmación es extraída automáticamente del texto mediante procesamiento lingüístico avanzado y posteriormente clasificada según el tipo de evidencia que la respalda. El sistema distingue, por ejemplo, afirmaciones sustentadas en datos experimentales directos, referencias bibliográficas previas, inferencias estadísticas o interpretaciones especulativas. Esta descomposición granular permite que la inteligencia artificial no evalúe un artículo como un bloque narrativo indivisible, sino como una red estructurada de afirmaciones susceptibles de verificación independiente. La idea responde a una intuición fundamental: la ciencia debería ser legible no solo para seres humanos, sino también para máquinas capaces de interpretar formalmente la arquitectura lógica del conocimiento científico.

Para poner a prueba esta metodología, los desarrolladores construyeron uno de los mayores corpus experimentales de revisión científica automatizada disponibles actualmente. El sistema procesó 16.089 artículos científicos procedentes de la revista de acceso abierto eLife, identificando 1.964.856 afirmaciones individuales distribuidas en casi 300.000 unidades evaluables. Paralelamente se recopilaron más de 29.000 revisiones generadas por OpenEval y cerca de 29.205 revisiones realizadas previamente por revisores humanos, permitiendo comparar ambos sistemas de evaluación. Uno de los hallazgos más significativos fue comprobar que la inteligencia artificial identificaba un mayor número de afirmaciones relevantes dentro de cada artículo que los revisores humanos. Mientras los expertos humanos tendían a concentrarse en un conjunto relativamente limitado de resultados principales, OpenEval lograba cubrir un espectro mucho más amplio del contenido científico, detectando matices argumentativos que frecuentemente pasan desapercibidos durante el proceso convencional de peer review.

El proyecto revela además una cuestión especialmente relevante: los sistemas automatizados no solo son capaces de reproducir evaluaciones humanas, sino que en ciertos aspectos pueden mostrar comportamientos analíticos diferentes e incluso más rigurosos. Los datos comparativos muestran que OpenEval tiende a ser más conservador frente a afirmaciones basadas en especulación o inferencias indirectas, mientras que otorga mayor confianza a resultados respaldados por datos experimentales o citas verificables. En varios casos, la inteligencia artificial clasificó determinadas afirmaciones como inciertas o insuficientemente sustentadas allí donde revisores humanos habían emitido valoraciones más favorables. Esto sugiere que la automatización no necesariamente implica replicar sesgos humanos existentes, sino introducir nuevas formas de escrutinio científico potencialmente más sistemáticas y consistentes. La revisión científica comienza así a transformarse desde una práctica artesanal basada en juicio experto hacia un proceso parcialmente algorítmico basado en análisis estructurado del conocimiento.

Otro elemento decisivo del proyecto es su apuesta por la transparencia. A diferencia del sistema tradicional de revisión académica, donde los informes de los evaluadores suelen permanecer ocultos o limitados al editor y a los autores, OpenEval permite explorar públicamente los resultados a través de una interfaz interactiva. Los usuarios pueden examinar manuscritos concretos, visualizar cada afirmación extraída automáticamente y comparar directamente las evaluaciones emitidas por inteligencia artificial frente a revisores humanos. Esta apertura convierte el proceso de evaluación científica en un objeto de investigación en sí mismo, permitiendo estudiar empíricamente cómo se toman decisiones editoriales, qué tipo de afirmaciones generan mayor controversia y en qué áreas coinciden o divergen humanos y algoritmos. La revisión por pares deja de ser una práctica opaca para convertirse en un sistema observable y cuantificable.

Desde una perspectiva más amplia, OpenEval se inscribe en un cambio profundo dentro del ecosistema de comunicación científica contemporánea. Durante siglos, el artículo académico fue simultáneamente unidad de conocimiento, unidad narrativa y unidad de evaluación. Proyectos como OpenEval cuestionan esa estructura histórica al sugerir que el verdadero objeto de validación científica no debería ser el artículo como documento cerrado, sino cada afirmación verificable que lo compone. Esta lógica conecta directamente con propuestas emergentes que defienden una ciencia machine-readable, es decir, una producción científica estructurada de tal forma que sistemas artificiales puedan navegar, contrastar y evaluar automáticamente el conocimiento publicado. Si esta visión prospera, el peer review del futuro podría dejar de consistir en enviar manuscritos completos a dos o tres especialistas y pasar a funcionar como un sistema híbrido donde algoritmos analizan miles de afirmaciones individuales antes de que expertos humanos intervengan en la interpretación final.

La consecuencia filosófica de este proyecto resulta especialmente profunda. Durante siglos se asumió que evaluar ciencia era una capacidad exclusivamente humana basada en experiencia disciplinar, intuición metodológica y juicio crítico experto. OpenEval pone en cuestión esa convicción al demostrar que sistemas algorítmicos pueden participar activamente en la validación del conocimiento científico a gran escala. Esto obliga a replantear no solo la infraestructura editorial académica, sino conceptos mucho más amplios como autoridad científica, legitimidad epistemológica y confianza en los mecanismos que históricamente han definido qué conocimiento merece incorporarse al patrimonio intelectual colectivo. La inteligencia artificial deja así de ser simplemente una herramienta auxiliar para convertirse en un nuevo actor dentro del propio proceso de construcción y validación de la ciencia contemporánea.

Software libre educativo en una cultura digital.

Figueroa, C.A., & Santillán, E. (Coords.). (2021). Software libre educativo en una cultura digital. Qartuppi. http://doi.org/10.29410/QTP.21.03

El apartado dedicado a software educativo dentro del entorno de QARTUPPI se enmarca en una reflexión más amplia sobre la transformación digital de la educación y el papel de las herramientas tecnológicas en los procesos de enseñanza-aprendizaje. Este tipo de software se presenta como un recurso diseñado específicamente para apoyar la educación, facilitando tanto la transmisión de conocimientos como el desarrollo de competencias en distintos niveles formativos.

El contenido parte de la idea de que el software educativo no se limita a una sola tipología de programa, sino que incluye un conjunto amplio de aplicaciones con finalidades didácticas. Estas herramientas pueden abarcar desde sistemas de apoyo a la enseñanza tradicional hasta entornos digitales más complejos que integran simulación, interacción y evaluación automatizada. En este sentido, se entiende el software educativo como un componente central de la llamada educación digital.

Uno de los aspectos destacados es la relación entre tecnología y procesos de aprendizaje personalizados. El uso de software permite adaptar contenidos, ritmos y actividades a las necesidades específicas de los estudiantes, favoreciendo metodologías más flexibles e interactivas. Esta personalización se vincula con la mejora de la experiencia educativa y con el aumento de la participación activa del alumnado en su propio proceso de aprendizaje.

El enfoque también incorpora la dimensión institucional de la digitalización educativa. El software no solo se utiliza en el aula, sino que forma parte de sistemas más amplios de gestión académica, comunicación y organización escolar. De este modo, las plataformas educativas contribuyen a optimizar procesos administrativos, facilitar la comunicación entre docentes, estudiantes y familias, y mejorar la eficiencia general de las instituciones educativas.

En conjunto, el texto sitúa el software educativo como un elemento clave en la transformación del sistema educativo contemporáneo, donde la tecnología no actúa únicamente como apoyo, sino como un factor estructural que redefine las formas de enseñar, aprender y gestionar el conocimiento en entornos digitales.

Bibliosistemas: una visión integral basada en software libre con Horacio Degiorgi y Adrián Méndez. Planeta Biblioteca 2025/12/03

Bibliosistemas: una visión integral basada en software libre con Horacio Degiorgi y Adrián Méndez.

Planeta Biblioteca 2025/12/03

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En la conversación con Horacio Degiorgi y Adrián Méndez, responsables del proyecto «Bibliosistemas» dentro de la Universidad Nacional de Cuyo, se presenta una visión integral y contemporánea de los servicios tecnológicos para bibliotecas, repositorios y editoriales universitarias. Presentan avances de su «Sistema Integrado de Gestión (SIG)», pensado para redes con múltiples bibliotecas y sedes.

Bibliosistemas se apoya en tecnologías de software libre como VuFind o DSpace, no solo por razones económicas sino porque permiten una adaptación profunda a las necesidades reales de las instituciones. Consideran que el código abierto favorece la transparencia, la sostenibilidad y la independencia tecnológica. Además, destacan que realizan aportes activos a la comunidad, desarrollando y compartiendo herramientas propias. El proyecto ofrece un ecosistema SaaS que incluye hosting, seguridad SSL, backups y mantenimiento para sistemas como OJS, Omeka o Moodle. Sin embargo, su valor diferencial está en la personalización a medida, creando plugins, exploradores de revistas y temas institucionales que reflejan la identidad particular de cada universidad, como ocurre en la propia UNCuyo. Utilizan infraestructura basada en Docker, lo que les da flexibilidad, estabilidad y control.

Finalmente, explican la faceta de Bibliosistemas como productora de contenidos y soporte técnico para eventos de gran escala, como ENAPIBE o CIPECC. Consideran que la comunicación digital y la transmisión por streaming complementan natural­mente el trabajo bibliotecario, y que hoy un bibliotecario debe ser también gestor de contenidos multimedia, capaz de difundir conocimiento en múltiples formatos. También nos presentaron el Portal de Noticias Bibliosistemas y Noticas de Acceso Abierto y Ciencia Abierta.

Software Libre y Ciencia Abierta con Laureano Felipe Gómez. Planeta Biblioteca 2025/12/02

Software Libre y Ciencia Abierta con Laureano Felipe Gómez.

Planeta Biblioteca Biblioteca 2025/12/02

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Laureano Felipe Gómez Dueñas, ingeniero de sistemas y magíster en Sistemas de Información Digital, es gerente de MetaBiblioteca, empresa de software para bibliotecas que opera en Latinoamérica. Su trayectoria combina ingeniería, bibliotecología y educación virtual, motivado por la posibilidad de que la tecnología optimice la gestión y difusión del conocimiento. Desde MetaBiblioteca, identifica como principales retos de las bibliotecas la automatización de procesos, la interoperabilidad entre sistemas y la capacitación del personal en competencias digitales.

En opinión de Laureano Felipe, la migración a software libre como KOHA, DSpace u OJS permite a las instituciones mayor autonomía, personalización y reducción de costos, facilitando además la adopción de prácticas de Ciencia Abierta. La empresa ofrece módulos y plugins gratuitos, fortaleciendo la colaboración entre bibliotecas y el ecosistema tecnológico abierto. Gómez Dueñas señala que aún existen barreras culturales e institucionales para la apertura real de contenidos, datos e infraestructuras científicas.

Para integrar la Ciencia Abierta en universidades, se requieren cambios institucionales que incentiven la producción y difusión abierta de conocimiento y la interoperabilidad de sistemas. MetaBiblioteca trabaja activamente en la integración de catálogos, repositorios y portales de revistas, mientras fomenta competencias tecnológicas como gestión de datos, automatización y analítica entre los nuevos profesionales. La tecnología, bien utilizada, potencia el trabajo bibliotecario al liberar a los equipos de tareas repetitivas, permitiéndoles enfocarse en servicios de valor agregado. Finalmente, Gómez Dueñas destaca la innovación en inteligencia artificial y analítica de datos aplicada a bibliotecas, y recomienda como primer paso hacia la Ciencia Abierta la evaluación institucional y la capacitación del personal en herramientas abiertas.

¿Qué es la Enshittification de las plataformas digitales?

El término “Enshittification”, acuñado por Cory Doctorow, es una palabra que no tiene una traducción literal exacta, pero su sentido general se puede expresar como: “Degradación progresiva”

Doctorow lo usa para describir cómo las plataformas digitales pasan de ofrecer servicios útiles a degradarlos primero para beneficiar a los anunciantes y luego maximizar ganancias a costa de usuarios y anunciantes, colapsando finalmente su valor para todos.

En su último libro Enshittification: Why Everything Suddenly Got Worse and What to Do About It, Doctorow critica la falta de competencia, la regulación insuficiente y la creciente concentración de poder en pocas empresas tecnológicas. Propone soluciones como el principio de «fin a fin», que asegura que las plataformas transmitan datos en respuesta a las solicitudes de los usuarios, y el «derecho de salida», que permite a los usuarios abandonar una plataforma sin perder sus datos.

A través de Kickstarter, Doctorow ofrece el audiolibro sin restricciones de DRM, evitando así los problemas asociados con plataformas como Audible, propiedad de Amazon. Esta decisión responde a su crítica al modelo de negocio de las grandes plataformas digitales, que priorizan las ganancias sobre la experiencia del usuario.

La grabación del audiolibro se realizó en Skyboat Media en Los Ángeles, con la dirección de Gabrielle De Cuir y la masterización de John Taylor Williams. Doctorow destaca la calidad del proceso y la colaboración con profesionales experimentados en la industria del audiolibro. Los respaldadores de la campaña podrán acceder al contenido antes de la fecha de lanzamiento oficial, sin las limitaciones impuestas por plataformas tradicionales.

Definición «oficial» de Inteligencia Artificial (IA) de código abierto

The open source ai definition 1.0. Open Source Initiative, 2024

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Se presenta la primera definición oficial de inteligencia artificial de código abierto, conocida como Open Source AI Definition (OSAID), elaborada por la Open Source Initiative (OSI). Esta definición surge de años de colaboración con académicos e industriales y tiene como objetivo establecer un estándar claro que permita identificar si un modelo de IA es realmente de código abierto.

Una de las principales motivaciones para esta definición es alinear a los legisladores y desarrolladores de IA, especialmente en un contexto donde organismos como la Comisión Europea están considerando un reconocimiento especial para el código abierto. Según Stefano Maffulli, vicepresidente de la OSI, el objetivo es que, al haber consenso, se reduzcan las confusiones sobre lo que se considera realmente «código abierto».

Para que un modelo de IA se considere de código abierto bajo la OSAID, debe proporcionar suficiente información sobre su diseño, de manera que cualquier persona pueda recrearlo sustancialmente. Esto incluye detalles sobre los datos de entrenamiento, su origen y cómo se pueden obtener o licenciar. Maffulli enfatiza que un modelo de IA de código abierto debe permitir a los usuarios entender completamente su construcción y modificarlo libremente.

Sin embargo, la OSI no cuenta con mecanismos de cumplimiento para obligar a los desarrolladores a seguir la OSAID. Su intención es señalar aquellos modelos que se etiquetan como “código abierto” pero que no cumplen con la definición. La OSI espera que la comunidad de IA no reconozca modelos mal etiquetados, lo que podría llevar a correcciones en el uso del término.

A pesar de la participación de grandes empresas tecnológicas, como Meta, en la elaboración de la OSAID, muchas de estas han sido criticadas por no cumplir con sus criterios. Por ejemplo, Meta requiere licencias especiales para usar sus modelos Llama, lo que contradice la esencia de ser “código abierto”. La situación es similar con otras empresas, donde los modelos se presentan como abiertos, pero con restricciones significativas.

El artículo también destaca que un estudio reciente encontró que muchos modelos de “código abierto” son en realidad solo nominalmente abiertos, ya que mantienen en secreto datos de entrenamiento y requieren recursos computacionales que son inaccesibles para muchos desarrolladores. Esto sugiere que, en lugar de democratizar la IA, estos proyectos pueden consolidar el poder centralizado.

Además, hay voces críticas, como la de Meta, que argumentan que la OSAID no aborda adecuadamente las complejidades de los modelos de IA modernos. Meta defiende su enfoque cauteloso en cuanto a la divulgación de datos de entrenamiento, alegando que esto es necesario para evitar implementaciones dañinas.

El artículo también menciona que la OSAID no aborda cuestiones de derechos de autor y licencias de datos de entrenamiento, lo que podría limitar su efectividad. Maffulli reconoce que la definición necesitará revisiones y actualizaciones, y la OSI ha creado un comité para supervisar su aplicación y proponer enmiendas en el futuro.

En resumen, la OSAID representa un avance significativo en la clarificación de lo que constituye la inteligencia artificial de código abierto, pero aún enfrenta desafíos y críticas que deberán abordarse para que sea realmente efectiva y útil en la práctica.

Toolkit de Bellingcat para que los investigadores descubran herramientas útiles open source

A toolkit for open source researchers

Online Open Source Investigation Toolkit de Bellingcat es una plataforma diseñada para que los investigadores descubran herramientas útiles. Este kit incluye servicios de imágenes satelitales, herramientas para verificar fotos y videos, sitios para archivar páginas web, entre otros. La mayoría de las herramientas incluidas son gratuitas.

Bellingcat ha lanzado una nueva herramienta en línea llamada Online Investigations Toolkit, diseñada para ayudar a investigadores a descubrir y aprender a usar herramientas en categorías como imágenes satelitales, redes sociales, transporte y archivado. El toolkit proporciona descripciones detalladas, casos de uso comunes y especificaciones sobre los requisitos y limitaciones de cada herramienta, muchas de las cuales son gratuitas.

Uno de los principales problemas señalados por los entrevistados es que muchos toolkits no se actualizan regularmente. Ocho de los 40 entrevistados sugirieron un enfoque colaborativo para mantener la relevancia de las herramientas. Además, muchos investigadores solicitaron guías que expliquen cómo usar cada herramienta y detalles claros sobre sus costos o limitaciones, para evitar sorpresas costosas.

Bellingcat ha diseñado este toolkit con el objetivo de facilitar el acceso a herramientas útiles, con la posibilidad de seguir mejorándolo mediante la colaboración entre usuarios. La última versión del toolkit es especial, ya que se ha desarrollado en colaboración con la comunidad de voluntarios de Bellingcat. Al hacer clic en «Detalles» junto a cada entrada, se puede acceder a una descripción detallada de la herramienta.

Aperta-accessum es una herramienta de código abierto y acceso abierto (OA) que permite a las bibliotecas institucionales gestionar el conocimiento OA a gran escala.

Pearce, Joshua. «Unlock Academic Research with This Open Source Open Access Tool for Librarians | Opensource.Com». Accedido 25 de julio de 2024. https://opensource.com/article/23/1/aperta-accessum-open-access-library.

Aperta-accessum

Aperta-accessum es una herramienta de código abierto y acceso abierto (OA) que permite a las bibliotecas institucionales gestionar el conocimiento OA a gran escala.

Desde la antigua Grecia, mucho antes de que se compartiera el primer código abierto, los bibliotecarios han defendido la democratización del conocimiento. Los bibliotecarios modernos no son diferentes: ya sea recomendando buenos libros para enganchar a los niños a la lectura o actuando como líderes de la Semana del Acceso Abierto en los campus de todo el mundo, los bibliotecarios son héroes del conocimiento abierto.

Las universidades aún se enorgullecen del tamaño de sus bibliotecas, pero con la digitalización, ha surgido una nueva métrica de dominio del conocimiento: ¿cuán grande es tu repositorio institucional? Las universidades intentan asegurar que toda su investigación sea accesible públicamente, gracias a los bibliotecarios y a una lista creciente de mandatos de financiamiento (por ejemplo, toda la investigación financiada por los NIH debe estar disponible gratuitamente). Los contribuyentes que financian la ciencia se han dado cuenta de la absurdidad de que, aunque han pagado por la investigación, esta esté bloqueada tras muros de pago. Una forma de cumplir con estos mandatos es establecer repositorios de acceso abierto (OA) en los campus.

La mayoría de los editores académicos permiten que los académicos publiquen legalmente sus preimpresos. Por ejemplo, la Universidad de Western tiene Scholarship@Western, donde se pueden descargar decenas de miles de artículos gratuitamente. Sin embargo, hay muchos más artículos escritos por mis colegas. Los bibliotecarios de todas las universidades luchan por subir millones de manuscritos bajo numerosos acuerdos de licencia y vincular metadatos para hacerlos descubiertos. Hacer esto manualmente requiere unos 15 minutos por manuscrito por un bibliotecario experimentado, lo cual es prohibitivo en términos de tiempo y costos, incluso en escuelas adineradas, y mucho más en todos los campus de América del Norte.

Para reducir el tiempo y los costos de este proceso y recopilar todo el trabajo pasado, instala este software gratuito y de código abierto: aperta-accessum. Aperta-accessum hace siete cosas:

  1. Recoge nombres y correos electrónicos de la página web del departamento de la facultad.
  2. Identifica los ORCID iDs de los académicos.
  3. Obtiene los DOIs de las publicaciones de cada académico.
  4. Verifica la existencia de copias en el repositorio OA de la institución.
  5. Identifica las oportunidades legales para proporcionar versiones OA de todos los artículos que aún no están en el repositorio OA.
  6. Envía correos electrónicos a los autores solicitando una simple carga de los manuscritos de autor.
  7. Añade metadatos vinculados de los DOIs con preimpresos cargados en un repositorio.

La Universidad de Western eligió usar el repositorio bepress, pero hay muchos otros repositorios, incluidos algunos de código abierto, que son aún más fáciles de aumentar. Aquí es donde la comunidad de código abierto realmente puede ayudar. Si todas las universidades que ya tienen repositorios usan aperta-accessum en sus propios campus, la mayoría de los artículos académicos serán gratuitos para cualquiera que quiera acceder a ellos. Esto podría ser una fuerza poderosa para acelerar la innovación.

El código fuente de aperta-accessum, alojado en el Open Science Framework, está publicado bajo la Licencia Pública General de GNU (GPL) 3.0. Puede ser modificado libremente. Puedes aprender más sobre esto en el estudio de acceso abierto en el Journal of Librarianship and Scholarly Communication. En el artículo, mostramos que en el tiempo administrativo necesario para hacer que un solo documento sea OA manualmente, aperta-accessum puede procesar aproximadamente cinco departamentos completos de artículos revisados por pares.

Aperta-accessum es una herramienta de recogida OA de código abierto que permite a las bibliotecas institucionales gestionar el conocimiento OA a gran escala, reduciendo drásticamente los costos y mejorando la ciencia al proporcionar acceso a información que impulsaría su trabajo. Así que regala a tu bibliotecario universitario favorito aperta-accessum.

Las bibliotecas de la Universidad de Columbia eligen FOLIO como nueva plataforma de servicios bibliotecarios (LSP)

«Columbia University Libraries Selects FOLIO as New Library Services Platform (LSP) – Libraries Spotlight BLOG». Accedido 18 de junio de 2024. https://blogs.cul.columbia.edu/spotlights/2024/06/17/folio-new-library-services-platform/.

Las Bibliotecas de la Universidad de Columbia han seleccionado FOLIO como su nueva Plataforma de Servicios Bibliotecarios (LSP, por sus siglas en inglés), en colaboración con EBSCO Information Services. EBSCO, reconocido proveedor de contenido de investigación en línea y tecnologías de búsqueda, apoyará a la universidad en la implementación, alojamiento y soporte del sistema. Esta transición reemplazará el sistema existente Voyager por FOLIO.

Columbia se une a otras instituciones destacadas como Cornell University, la Library of Congress, Stanford University y la University of Chicago, que también utilizan EBSCO FOLIO. El soporte de EBSCO garantizará una migración fluida y ofrecerá servicios de implementación y soporte continuos para asegurar una transición exitosa al nuevo sistema. FOLIO permitirá a Columbia integrarse sin problemas con sistemas y servicios existentes, incluyendo el servicio de descubrimiento unificado CLIO basado en Blacklight.

Además, las bibliotecas aprovecharán la plataforma de analítica Panorama para obtener insights sobre el uso de recursos impresos y electrónicos, optimizando así el desarrollo de la colección para mejorar la visibilidad y el uso por parte de los usuarios. Columbia continuará utilizando GOBI® Library Solutions para sus servicios de libros electrónicos, libros impresos y flujos de trabajo, los cuales se integrarán de manera fluida en la plataforma FOLIO.

La Viceprovost y Bibliotecaria de la Universidad, Ann Thornton, expresó su entusiasmo por unirse a la comunidad FOLIO y adoptar tecnologías abiertas que promuevan la transparencia y la colaboración en la comunidad bibliotecaria. Andrew Nagy, Director de Innovación SaaS de EBSCO Information Services, también compartió su entusiasmo por la asociación, destacando el compromiso de EBSCO en apoyar a Columbia en esta transición y ayudarla a integrarse en la comunidad de código abierto de FOLIO.

Esta adopción no solo permitirá a Columbia mejorar sus flujos de trabajo internos, sino también contribuir al crecimiento y la innovación dentro de la comunidad bibliotecaria global mediante el uso de FOLIO.

ReShare lanza la iniciativa de desarrollo de software ReShare Digital para mejorar el préstamo de libros electrónicos en bibliotecas

ReShare, Author Project. «News Release: Project ReShare Launches ReShare Digital Software Development Initiative and Pledge Drive», 5 de junio de 2024. https://projectreshare.org/2024/06/05/news-release-reshare-digital/.

ReShare Digital

Project ReShare, una plataforma de código abierto y altamente escalable que admite flujos de trabajo de descubrimiento, cumplimiento y entrega, con un enfoque en el diseño centrado en el usuario, ha lanzado la iniciativa de desarrollo de software ReShare Digital. Esta iniciativa busca revolucionar el intercambio y acceso a colecciones digitales en bibliotecas, enfocándose inicialmente en el préstamo de eBooks y la entrega de capítulos de libros. ReShare Digital, una extensión de la plataforma de código abierto ReShare, proporcionará herramientas para el préstamo y la entrega de materiales digitales, facilitando la colaboración entre bibliotecas y consorcios. Se espera completar hitos importantes de desarrollo en 24-36 meses, dependiendo de la disponibilidad de fondos.