WEBINAR: “Compartiendo la experiencia de implementación de ORCID en las revistas de la Colección”

Estimados editores y equipos editoriales, el Programa SciELO y ORCID presenta el WEBINAR: “Compartiendo la experiencia de implementación de ORCID en las revistas de la Colección”. Les invitamos a participar.

JUEVES 03 DE SEPTIEMBRE
10:00HS BR (INGLÉS)
11:00HS BR (ESPAÑOL)

Expone: Ana Heredia, responsable por los miembros en América del Sur, y las Editoriales y  revistas en las Américas (ORCID)
Modera: Solange Santos, SciELO Brasil.

Transmisión por canal de la Red SciELO en YouTube: https://www.youtube.com/SciELONetwork

Preguntas frecuentes sobre revistas

1- ¿Puedo enviar mi artículo científico a publicar por correo electrónico?

R/ No. Todas las revistas tienen un sistema automatizado para gestión de manuscritos. El envío es online directamente en la página de cada revista.

2- ¿Cuánto tiempo demora en publicar un artículo científico?

R/ Cada revista tiene un tiempo establecido para evaluar un artículo científico donde el autor debe tener una decisión de publicación en un plazo no mayor de 6 meses y su publicación no sobrepasará el año calendario.

3- ¿Puedo conocer el estado y trayectoria de mi documento durante el proceso editorial hasta la decisión de publicación?

R/ Sí. Incluso después de la decisión de publicación si es aceptado. Los sistemas de gestión online de los manuscritos con los que cuentan todas nuestras revistas permiten a los autores, desde su perfil, realizar este tipo de seguimiento.

4- ¿Una vez enviado una propuesta de artículo a una revista puedo enviarlo a otra?

R/No. Estaría incurriendo en grave violación ética.

5- ¿Si no deseo que mi artículo siga el proceso para su publicación, puedo retirarlo?

R/Sí. Esta decisión debe ser informada a la revista con anterioridad. Se recomienda cerciorase de tener retroalimentación de esta comunicación con la publicación.

6- ¿Cuándo un artículo es “rechazado” por una revista, puedo enviarlo a otra?

R/ Sí. Lo recomendado es que antes atienda las observaciones hechas por la revista para mejorar su contribución. También se recomienda utilizar los servidores de Preprints como espacios de discusión abierta antes de enviarlos a una revista.

7- ¿Después de publicado el artículo, tengo que pedir permiso para ponerlo en mis redes sociales o repositorio institucional a texto completo?

R/ No. Cada revista médica cubana está portando Licencias Creative Commons 4.0 No comercial, con las cuales el autor puede, una vez publicado su artículo, hacer uso de él siempre que declare la fuente primaria, y no comercialice con él.

8- ¿Se puede colocar un artículo en un servidor Preprints antes de enviarlo a una revista?

R/Sí. Las políticas de las revistas a favor de la Ciencia Abierta contemplan esta posibilidad. Incluso, las recomiendan. El autor debe declarar esta condición al momento de hacer el envío.

9- ¿Tengo que registrar mi artículo como propiedad intelectual antes de enviarlo a la revista?

R/No. Las revistas son fuentes de protección de los derechos de los autores. Una vez publicado el artículo, su adjudicación como autor es universal.

10- ¿Cuándo termino una tesis puedo enviarla a una revista para su publicación?

R/No. Primeramente, deberá consultar las instrucciones a los autores de la revista cuyo tema está relacionado con su tema de tesis y seguir cada una de las indicaciones.

OSKB. Una base de recursos para el autoaprendizaje en acceso abierto

Open Scholarship Knowledge Base (OSKB) es una base de recursos para el autoaprendizaje en acceso abierto. Fue creada a partir de la colaboración voluntaria de investigadores, educadores y cualquier otra persona interesada en construir una base en acceso abierto de contenido educativo sobre diferentes campos de investigación científica.

En OSKB podemos encontrar recursos educativos, tutoriales, talleres, vídeos, ponencias, entre otros de variadas disciplinas y regiones. Se organizan los conocimientos en forma de módulos y capacitaciones en acceso abierto. Cabe resaltar, que los contenidos son revisados por expertos voluntarios que validan su calidad.

Julio Alonso Arévalo explica, que un usuario puede descubrir el contenido sobre intercambio de datos que se relaciona con su disciplina, su función y las características de los datos, y seguir vías de aprendizaje auto-dirigidas sobre por qué y cómo compartir sus datos.

Excelente plataforma para el autoaprendizaje y la actualización sobre buenas prácticas científicas en acceso abierto y que cuenta actualmente con colecciones como:

 Fuentes:

Alonso Arévalo, Julio. Open Scholarship Knowledge Base: plataforma de recursos de conocimiento abierto creados y curados por la comunidad. Universo Abierto, 2020. [revisión 16 de agosto 2020]. Disponible en: http://universoabierto.org/2020/08/14/open-scholarship-knowledge-base-plataforma-de-recursos-de-conocimiento-abierto-creados-y-curados-por-la-comunidad/

Twitter y su papel en la infodemia

Las alertas de la comunidad especializada han saltado ante la ingente cantidad de información falsa que los bots de Twitter han estado divulgando masivamente sobre la Covid-19.

En febrero la Organización Mundial de la Salud clasificase la explosión de información errónea y su divulgación con el término «infodemia masiva«, aun así, este continúa siendo un problema cotidiano. Facebook y WhatsApp han puesto en práctica estrategias para limitar al menos la forma de compartir masivamente los mensajes, además de vigilar el contenido falso y aplicar diversas sanciones a los usuarios.

A pesar de todas las estrategias utilizadas, los usuarios continúan denunciando publicaciones de información falsa, mensajes engañosos y atemorizantes. Esto llama al análisis y a varias interrogantes: ¿Quién está detrás de esta infodemia? ¿Quién se beneficia con difundir información falsa? ¿Cuál es el efecto de esta infodemia en los usuarios de las redes?

Los investigadores del Observatorio de Redes Sociales de la Universidad de Indiana fueron en busca de algunas respuestas. Emplearon una herramienta creada por ellos para esclarecer la situación: BotometerLite.

Esta herramienta logró reconocer los bots en Twitter, encargados de la divulgación masiva de información. Crearon listas llamadas dominios de baja credibilidad, donde incluyeron toda aquella información falsa sobre la pandemia o sin base científica, basada en rumores que se han difundido en dicha red social. Luego, a partir de otras estrategias determinaron cuántos de estos bots compartieron enlaces a informaciones falsas.

¡Los resultados son abrumadores! Según el informe/2020 presentado en la reunión más reciente de la Asociación para el Avance de la Inteligencia Artificial se conoció que:

  • Los bots divulgaron un volumen descomunal de información errada y falsa sobre la COVID-19 y muy poca información acertada o fiable.
  • Varios grupos de bots operaban de modo coordinado para replicar de forma masiva los mensajes engañosos.

La problemática sigue su propio curso y solo nos resta el autoconocimiento, la búsqueda de información en fuentes confiables y aprender estrategias para convertirnos en usuarios de la red más crítica sobre el contenido que compartimos para no formar parte de la red de la desinformación.

Fuentes:

Alonso Arévalo, J. Los bots de Twitter están difundiendo cantidades masivas de información errónea COVID-19. Universo Abierto, 2020. [revisión 30 julio 2020], Disponible en: : http://universoabierto.org/2020/07/30/los-bots-de-twitter-estan-difundiendo-cantidades-masivas-de-informacion-erronea-covid-19/

Benson, T. Twitter Bots Are Spreading Massive Amounts of COVID-19 Misinformation IEEE Spectrum, 2020. Disponible en: https://spectrum.ieee.org/tech-talk/telecom/internet/twitter-bots-are-spreading-massive-amounts-of-covid-19-misinformation.

Inteligencia artificial ¿aliado para la revisión por pares?

Frontiers ha presentado una herramienta de inteligencia artificial (IA) llamada Artificial Intelligence Review Assistant (AIRA). Esta herramienta aspira a disminuir el arduo trabajo que ocasiona la revisión por pares. El editor de acceso abierto de Frontiers declaró que, desde principios de junio de 2020, cada uno de los más de 11 000 artículos recibidos ha sido analizados con AIRA, la cual está integrada en su plataforma colaborativa de revisión por pares.

Según Alonso Arévalo, en la etapa de validación inicial, AIRA puede hacer hasta 20 recomendaciones y señalar posibles problemas, incluida la calidad del lenguaje, el plagio, la integridad de las imágenes, los conflictos de intereses, etc.

Especialistas como Kamila Markram aseguran que la herramienta posee alta precisión y velocidad, cualidades que dotarán de eficiencia al proceso de publicación.

¿Será entonces sustituido el papel del revisor especializado en el futuro? Quizás esta es otra tecnología para facilitar procesos complejos de la sociedad informatizada, pero indudablemente debe ser controlada por el ser humano para que aporte su utilidad práctica real.

Fuentes:

Alonso Arévalo, J. Frontiers desarrolla un asistente de revisión por pares de Inteligencia Artificial. Universo Abierto, 2020. [revisión 28 julio 2020], Disponible en: http://universoabierto.org/2020/07/28/frontiers-desarrolla-un-asistente-de-revision-por-pares-de-inteligencia-artificial/

Payal Dhar. Peer Review of Scholarly Research Gets an AI Boost. IEE Spectrum, 2020.  (Texto completo) Disponible en: https://spectrum.ieee.org/tech-talk/robotics/artificial-intelligence/peer-review-of-scholarly-research-gets-an-ai-boost.

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