Aunque los datos de investigación son cada vez más importantes en los análisis científicos modernos, no se han considerado históricamente como productos de investigación primarios. La publicación, la preservación a largo plazo y la difusión de datos de investigación, junto con metadatos descriptivos, hacen posible que otros descubran, usen y citen observaciones recopiladas por otros investigadores para otros fines.

La reutilización de datos es una práctica común en las ciencias sociales. Si bien los datos publicados juegan un papel esencial en la producción de la investigación en ciencias sociales, no se citan de manera constante, lo que dificulta evaluar su impacto académico completo y dar crédito a los productores de datos originales.

Este estudio explora las características y funciones retóricas de las referencias de datos en artículos académicos, con el objetivo de comprender cómo y por qué los investigadores hacen referencia a datos en su trabajo. Los autores analizan un corpus de 108 artículos académicos en varias disciplinas, examinando los tipos de referencias de datos, el contexto en el que se utilizan y sus propósitos comunicativos.

El estudio encuentra que los investigadores usan referencias de datos de varias maneras, incluso para proporcionar evidencia, respaldar afirmaciones y situar su investigación en un contexto más amplio. Los autores también identifican diferentes tipos de referencias de datos, como fuentes de datos primarias, fuentes de datos secundarias e informes gubernamentales, cada uno con sus propias funciones retóricas.

Los autores argumentan que las referencias de datos son un aspecto importante del discurso académico, ya que sirven como un medio para establecer credibilidad, demostrar conocimiento del campo y contribuir a la conversación en curso en una disciplina determinada. Concluyen que una mejor comprensión de las funciones retóricas de las referencias de datos puede ayudar a los investigadores a hacer un uso más efectivo de los datos en sus propios escritos y también puede informar el desarrollo de políticas y prácticas de gestión de datos.

Tomado de: Universo Abierto

Fuentes:

Lafia, Sara, Andrea Thomer, Elizabeth Moss, David Bleckley, y Libby Hemphill. «How and Why Do Researchers Reference Data? A Study of Rhetorical Features and Functions of Data References in Academic Articles» Data Science Journal 22, n.o 1 (28 de abril de 2023): 10. https://doi.org/10.5334/dsj-2023-010.

ChatGPT es una herramienta de inteligencia artificial basada en el lenguaje natural que puede llevar a cabo diversas tareas con una gran precisión. Entre las funciones que puede desempeñar, destacan la generación y traducción de textos, la resolución de dudas o problemas, la explicación de conceptos, la comparación de productos, y mucho más.

Por ejemplo, si necesitas crear un texto de 1.000 palabras sobre el cambio climático, ChatGPT puede generar uno en cuestión de segundos. Además, si tienes que escribir un guion pero no sabes cómo empezar, solo necesitas darle información básica sobre el tema y el medio donde se publicará, y él se encargará de generar el guion completo.

Otras funciones incluyen la transcripción de varios audios y la organización de la información, la creación de resúmenes de textos demasiado largos, la generación de textos más largos a partir de frases o datos facilitados, y la traducción de textos a diferentes idiomas.

Además, ChatGPT puede ayudarte a comparar diferentes opciones cuando no estás seguro de cuál es la mejor, como en el caso de la elección de un programa para editar vídeos. También puede ayudarte a planificar viajes y a prepararte para entrevistas de trabajo, ofreciéndote las mejores respuestas para preguntas comunes en las entrevistas.

Incluso puede generar fragmentos de código en diferentes lenguajes de programación, aunque es importante tener en cuenta que estos pueden requerir revisiones y ajustes.

Es importante tener en cuenta que, aunque ChatGPT es muy preciso, puede cometer errores, por lo que es necesario revisar cuidadosamente la información proporcionada y contrastarla con otras fuentes para asegurarse de su veracidad. Por lo tanto, siempre es recomendable revisar y ajustar los resultados generados por ChatGPT antes de utilizarlos en cualquier contexto.

Sí, ChatGPT puede hacer todas esas cosas que mencionas y más. Gracias a su capacidad de procesar lenguaje natural y generar texto, puede realizar una amplia variedad de tareas que requieran la generación de contenido escrito. Sin embargo, es importante tener en cuenta que ChatGPT es una herramienta y no un sustituto completo de la creatividad y habilidades humanas en ciertos campos, como la redacción de textos complejos o la programación.

En resumen, ChatGPT es una herramienta versátil que puede ayudar en diferentes tareas relacionadas con la generación y el procesamiento de texto, desde transcribir audios, resumir textos, traducir, comparar productos y planificar viajes, hasta escribir códigos de programación y generar textos más largos. También puede servir como fuente de inspiración para la creación de contenido, ayudar en la preparación para una entrevista de trabajo y redactar hilos de Twitter.

Penosamente esta herramienta esta bloqueada para Cuba. Hay quienes con ayuda de amigos que residen en el exterior y uso de VPN logran burlar las restricciones y hacer uso de dicha herramienta desde nuestro país.

Tomado de: Universo Abierto

La revisión por pares abierta es un componente fundamental de la ciencia abierta. Al abrir lo que históricamente ha sido un proceso cerrado, se amplían las oportunidades para detectar errores, validar los hallazgos y aumentar nuestra confianza general en los resultados publicados.

El artículo de Jonathan Peelle «Reviewing for open science» habla sobre la importancia de las prácticas de ciencia abierta en la revisión por pares. Peelle argumenta que las prácticas de ciencia abierta, como el pre-registro y el compartir datos y materiales, pueden mejorar la transparencia y el rigor de la investigación científica.

Peelle sugiere que los revisores pueden desempeñar un papel importante en la promoción de las prácticas de ciencia abierta pidiendo a los autores que pre-registren sus estudios, compartan sus datos y materiales, y proporcionen descripciones detalladas de sus métodos. Los revisores también pueden animar a los autores a utilizar marcos y herramientas de ciencia abierta, como el Marco de Ciencia Abierta y el Acelerador de Ciencia Psicológica.

Además, Peelle enfatiza la importancia de la comunicación abierta y transparente entre revisores y autores durante todo el proceso de revisión por pares. Sugiere que los revisores deben proporcionar comentarios detallados sobre las fortalezas y debilidades de un estudio, y que los autores deben responder a los comentarios de manera oportuna y constructiva.

En general, el artículo de Peelle destaca las formas en que las prácticas de ciencia abierta pueden mejorar la calidad y reproducibilidad de la investigación científica, y enfatiza el papel importante que los revisores pueden desempeñar en la promoción de estas prácticas.

Peelle, J. & Washington University in Saint Louis. (2023.). Reviewing for open science [Data set]. https://doi.org/10.15200/winn.145877.76807

Tomado de: Universo Abierto

En vista de los hechos que vivimos en el año 2020, con la pandemia generada por el Covid-19, con repercusión mundial, muchas actividades académicas comenzaron a ser realizadas a distancia, determinando un crecimiento en la oferta de cursos de extensión online por parte de varias Instituciones de Enseñanza Superior. En uno de estos cursos, promovido por un grupo de estudiantes de doctorado de la Universidad de São Paulo que tuvieron la iniciativa de compartir sus conocimientos y experiencias sobre «Revisión Sistemática: de la idea a la presentación», el organizador del libro se inspiró para elaborar un contenido que fue construido colaborativamente por los estudiantes. La principal motivación fue incentivar el estudio, la interacción, el intercambio de conocimientos y lo más importante: producir un material educativo interactivo que reúna los conceptos aprendidos, así como consejos, podcasts, videos y referencias, con el objetivo de obtener un producto digital de consulta. Los miembros del equipo eligieron el contenido a producir de acuerdo con su experiencia en el proceso de construcción de una revisión sistemática, con la ayuda de herramientas digitales que les permitieron crear, en grupo y en línea, todo el contenido de este libro, centrándose en la producción de materiales de acceso abierto y la valorización de la ciencia abierta.

Bandeira, Ana Maria Bezerra, Claudio Costa, Emiko Saito Arita, Luciana Munhoz, y Lucila M. Y. Akinaga Moreira. E-book interativo guia prático: revisão sistemática: da ideia à publicação. Construção Colaborativa – 2021. Portal de Livros Abertos da USP. Portal de Livros Abertos da USP, 2022

Tomado de: Universo Abierto

La gente lee documentos digitales a diario para compartir, intercambiar y comprender información en entornos electrónicos. Sin embargo, los lectores de documentos actuales crean una experiencia de lectura estática y aislada, que no favorece los objetivos de los usuarios de adquirir más conocimientos y realizar tareas adicionales a través de la interacción con los documentos. En este trabajo, se presenta una revisión de lo que será el lector de documentos de nueva generación, que pretende mejorar la comprensión del usuario y crear una experiencia de información más conectada y fiable. Se describen 18 funciones potenciadas por programación neurolingüística (PNL) para añadir a los lectores de documentos existentes y se propone un novedoso mercado de complementos que permite a los usuarios personalizar aún más su experiencia de lectura, como se demuestra a través de 3 prototipos exploratorios de interfaz de usuario.

Yeh, C., Lipka, N., & Dernoncourt, F. (2023). Envisioning the Next-Gen Document Reader (arXiv:2302.07492). arXiv.

Tomado de: Universo Abierto