Open Access Scholarly Publishing Association (OASPA) y DOAJ (Directory of Open Access Journals) publican hoy un nuevo conjunto de herramientas para revistas de acceso abierto. El lanzamiento de estas herramientas marca un hito importante en los esfuerzos de OASPA y DOAJ para promover la transparencia, la accesibilidad y la inclusión en la publicación académica. El conjunto de herramientas responde a la necesidad de un recurso en línea para ayudar a las revistas de acceso abierto nuevas y establecidas a navegar por el panorama rápidamente cambiante de la publicación en acceso abierto. El proceso de diseño de las Herramientas para Revistas de Acceso Abierto comenzó en noviembre de 2022 y finalizó en junio de 2023 con este lanzamiento.

Open Access Journals Toolkit es un proyecto de colaboración desarrollado con la aportación de un consejo editorial diverso. Entre sus principales características se incluyen

• Un sitio web fácil de usar y accesible, con una navegación y una funcionalidad de búsqueda sencillas, que se adhiere a las directrices de accesibilidad del W3C, facilitando a todos los usuarios la búsqueda de información y recursos relevantes, independientemente de cómo accedan a Internet.
• Una colección curada de recursos que cubren diversos aspectos de la publicación en acceso abierto, como políticas editoriales, licencias, metadatos e indexación.
• Directrices y plantillas prácticas para ayudar a los editores a crear y mantener revistas de acceso abierto de alta calidad.
• Una versión descargable para ayudar a las personas cuyas conexiones no permiten una navegación coherente de la versión web.
• Disponible en varios idiomas, la versión francesa se lanzará en breve.

Open Access Journals Toolkit

Tomado de Universo Abierto

El origen y la capacidad de los contenidos generados por IA han sido temas de larga data. El aprendizaje automático ha estado presente durante más de una década, permitiendo que las computadoras adquieran inteligencia al recopilar datos, analizarlos, «pensar» y «crear». Desde la histórica victoria de Deep Blue sobre Garry Kasparov en 1996 en una partida de ajedrez, seguida por el triunfo del superordenador Watson de IBM en el programa Jeopardy en 2011, hasta la victoria de AlphaGo sobre el campeón europeo de Go Fan Hui en 2015 por 5 a 0, hemos presenciado hitos impresionantes. Sin embargo, atribuir exclusivamente la victoria a las computadoras o a los ingenieros que las crearon plantea cuestiones difíciles de dilucidar:

¿Es correcto afirmar que las computadoras han derrotado a sus contrapartes humanas? ¿O deberíamos considerar que los ingenieros que diseñaron y desarrollaron estas máquinas son los verdaderos vencedores? Además, si un automóvil Tesla autónomo llegara a causar un accidente mortal a un peatón, ¿a quién se le atribuiría la culpa? ¿A la inteligencia artificial en sí? ¿Al humano que estaba al volante? ¿O al equipo de ingenieros de Tesla que creó el algoritmo de conducción autónoma? Estas preguntas aún no tienen respuestas definitivas.

La propiedad de los contenidos generados por IA es un ámbito jurídico complejo y en evolución. En muchos casos, los términos y condiciones establecidos por las empresas, como Tesla, aclaran que la responsabilidad recae en el conductor y no en la inteligencia artificial del vehículo. Sin embargo, la asignación precisa de responsabilidad en casos como este es un desafío complejo y requiere una cuidadosa consideración legal y ética.

La propiedad de los contenidos generados por IA depende normalmente de la participación y contribución de los creadores humanos. En muchas jurisdicciones, la legislación sobre derechos de autor concede la propiedad a los creadores humanos de obras originales. Sin embargo, dado que los contenidos generados por IA son producidos por algoritmos sin participación humana directa, la cuestión de la propiedad se vuelve más compleja.

En algunos casos, el propietario de la IA puede ser considerado propietario del contenido que genera. Podría tratarse de la persona u organización que creó o entrenó el algoritmo de IA. Sin embargo, este enfoque no es aceptado universalmente, y algunos sostienen que el resultado de una IA no debería estar sujeto a la protección de los derechos de autor porque carece de la creatividad o autoría humanas necesarias.

Como alternativa, la propiedad puede atribuirse a la persona o entidad que proporcionó los datos utilizados para entrenar la IA. Por ejemplo, si una IA se entrena con un conjunto de datos de fotografías, la titularidad de los derechos de autor de esas fotografías puede influir en la titularidad del contenido generado por la IA.

Cabe señalar que algunas jurisdicciones han empezado a explorar marcos jurídicos que abordan específicamente los contenidos generados por IA. Por ejemplo, la Directiva sobre derechos de autor de la Unión Europea, adoptada en 2019, incluye disposiciones que establecen que la protección de los derechos de autor no debe aplicarse a las obras generadas por IA sin participación humana. Sin embargo, los estados miembros son responsables de implementar esta directiva en sus leyes nacionales, por lo que puede haber variaciones en cómo se interpreta y aplica esto.

En lo que respecta a los derechos de autor de las obras de arte generadas por IA, la capacidad de garantizar la protección de los derechos de autor puede depender de la participación de creadores humanos en el proceso creativo. Si un artista humano contribuye a la concepción o el diseño de la obra de arte generada por la IA, puede reclamar derechos de autor sobre ella. Sin embargo, si la IA genera de forma autónoma la obra de arte sin intervención humana, puede ser más difícil hacer valer la propiedad de los derechos de autor.

La interpretación de la legislación sobre derechos de autor y los contenidos generados por IA sigue evolucionando, y las distintas jurisdicciones pueden adoptar enfoques diferentes. Es esencial consultar con profesionales del derecho versados en la propiedad intelectual y la ley de IA para comprender las implicaciones y normativas específicas de cada jurisdicción.

Sheth, Sarang. «Who Owns AI-Generated Content? Understanding Ownership, Copyrighting, and How the Law Interprets AI-Generated Art – Yanko Design», 28 de mayo de 2023. https://www.yankodesign.com/2023/05/27/who-owns-ai-generated-content-understanding-ownership-copyrighting-and-how-the-law-interprets-ai-generated-art/.

Tomado de: Universo Abierto

CC0 permite a científicos, educadores, artistas y otros creadores y propietarios de contenidos protegidos por derechos de autor o bases de datos renunciar a esos intereses sobre sus obras y, de ese modo, ponerlas lo más completamente posible en el dominio público, de modo que otros puedan basarse libremente en ellas, mejorarlas y reutilizarlas para cualquier fin sin restricciones en virtud de la legislación sobre derechos de autor o bases de datos.

¿Por qué CC0 es una gran opción para los datos abiertos?

A los autores que envían datos a Dryad se les pide que consientan la publicación de sus datos bajo Creative Commons Public Domain Dedication, más comúnmente conocida como CC0. Al hacerlo, se pide a los autores que confirmen que cualquier material que haya sido publicado previamente por otro autor o grupo de trabajo se publicó en condiciones compatibles con CC0 y que aceptan publicar de forma novedosa cualquier material no publicado previamente bajo esta exención.

Las licencias Creative Commons (CC) son un estándar ampliamente adoptado para los productos académicos y también se emplean para una amplia gama de otros medios difundidos digitalmente (muchas imágenes de Wikipedia están alojadas bajo una licencia CC, por ejemplo). La licencia CC BY (Atribución) es particularmente común en las comunidades de investigación, ya que es la licencia bajo la cual se publican con frecuencia los artículos de acceso abierto. También existen muchas otras licencias abiertas estándar, como las específicas para software.

En cambio, CC0 no es una licencia, sino una renuncia a los derechos de autor del propietario o creador. Dedica una obra al dominio público sin restricciones ni condiciones para su reutilización, modificación o redistribución.

La reutilización de datos es el objetivo ideal de compartir datos abiertos. Las afirmaciones indebidas de derechos de autor y restricciones de licencias sobre material que probablemente no esté amparado por la ley de derechos de autor hace que los usuarios potenciales tengan que descifrar los textos legales para determinar si el contenido está sujeto a derechos de autor. Esto puede resultar bastante oneroso y crear aversión a la reutilización por miedo a acciones legales por uso indebido, especialmente en el caso de las licencias más restrictivas. Incluso si hay poca ambigüedad sobre si se puede hacer una reclamación de derechos de autor, la incertidumbre sobre cómo seguir las condiciones prescritas también puede sofocar la reutilización por miedo a acciones legales. Por ejemplo, todas las licencias CC exigen la atribución, pero ésta debe hacerse de la forma específica prescrita por el creador o creadores. Cuando se recopilan muchas obras con este tipo de licencias, esto puede crear mayor ambigüedad y cargas para los usuarios.

Con CC0, no hay ambigüedad sobre las restricciones de los datos, lo que, de nuevo, no autoriza a los usuarios potenciales a ignorar las normas establecidas por la comunidad, como la citación o la colaboración. Además, evita complicaciones en torno al llamado «apilamiento de atribuciones», cada vez más común a medida que los investigadores compilan grandes conjuntos de datos procedentes de muchas obras con licencias independientes (un inconveniente típico de CC BY en comparación con CC0). Por último, libera al editor de los datos de la carga legal de supervisar la reutilización de sus datos y, en caso necesario, de emprender acciones legales contra acciones percibidas como indebidas (algo para lo que muchas personas carecen de tiempo o recursos).

El concepto de renunciar a los derechos de autor de los productos académicos suele resultar desconcertante para los investigadores, que esperan que se reconozca el mérito de su trabajo. CC0 no exime ni excluye a los usuarios de los resultados publicados bajo esta exención de observar las normas establecidas de la comunidad, de las cuales la citación adecuada es sólo una de muchas. Las expectativas de citación y la práctica de hacerlo deben considerarse como una contribución positiva a una comunidad de investigación, no como una acción tomada bajo coacción por temor a acciones legales.

The Dryad. «Good Data Practices: Removing Barriers to Data Reuse with CC0 Licensing». Dryad news, 30 de mayo de 2023.

CC0 “No Rights Reserved”

Tomado de: Universo Abierto

OCLC está realizando pruebas beta de recomendaciones de libros generadas por inteligencia artificial (IA) en WorldCat.org, el sitio Web que permite a los usuarios explorar las colecciones de miles de bibliotecas a través de una única búsqueda. Ahora, los usuarios pueden obtener recomendaciones de libros impresos y electrónicos generadas por IA y luego buscar esos materiales en las bibliotecas cercanas. La versión beta de las recomendaciones de libros generadas por IA ya está disponible en WorldCat.org y WorldCat Find, la extensión de la aplicación móvil para WorldCat.org.

La función de recomendaciones de libros es la última utilización de inteligencia artificial por parte de OCLC para enriquecer sus servicios. OCLC actualmente emplea aprendizaje automático, una rama de la IA, en el trabajo de detección de duplicados en WorldCat y continuará expandiendo el uso del aprendizaje automático y la IA en programas en curso para mejorar la calidad de WorldCat.

La nueva función utiliza inteligencia artificial para ayudar a los usuarios de WorldCat.org a identificar libros en las colecciones de bibliotecas representadas en WorldCat relacionados con el autor y el título de un libro conocido. Los usuarios de la aplicación WorldCat Find también pueden encontrar libros según el tema. En ambos casos, no se utiliza información personal, incluido el historial de búsqueda, para determinar las recomendaciones.

Durante la prueba beta, las recomendaciones de libros generadas por IA estarán disponibles para los usuarios de  WorldCat.org en los Estados Unidos y Canadá que vean la interfaz en inglés. Los usuarios deben iniciar sesión en sus cuentas de WorldCat.org y pueden utilizar la opción para obtener recomendaciones de libros impresos y electrónicos. La versión beta de recomendaciones de libros también estará disponible para todos los usuarios de la aplicación móvil WorldCat Find. Actualmente, WorldCat Find está disponible para los usuarios de los Estados Unidos que utilizan una interfaz en inglés.

OCLC alienta a los usuarios a proporcionar comentarios acerca de la nueva función de recomendaciones de libros a través del sitio WorldCat.org y de la aplicación WorldCat Find

WorldCat es la red global más completa de datos sobre colecciones y servicios bibliotecarios. Durante más de 50 años, los expertos en metadatos de OCLC, bibliotecas, proveedores de contenido y otros han contribuido, mejorado y compartido datos bibliográficos para conectar recursos culturales y académicos en bibliotecas de todo el mundo. WorldCat.org es el sitio web de acceso gratuito donde cualquier persona puede buscar las colecciones de miles de bibliotecas.

Tomado de Universo Abierto

OCLC. «OCLC Introduces AI-Generated Book Recommendations in WorldCat.Org and WorldCat Find Beta», 21 de junio de 2023. https://www.oclc.org/en/news/releases/2023/20230621-ai-book-recs-worldcatorg.html.

Wikipedia es una conocida plataforma de difusión del conocimiento, y las fuentes científicas, como los artículos de revistas, desempeñan un papel fundamental en apoyo de su misión. El movimiento de acceso abierto tiene como objetivo hacer que el conocimiento científico esté disponible abiertamente, e intuitivamente podríamos esperar que el acceso abierto ayude a promover la misión de Wikipedia. Sin embargo, se desconoce en gran medida el alcance de esta relación. Para llenar este vacío, se analizaron un gran conjunto de datos de citas de Wikipedia cuyo objetivo era analizar el papel del acceso abierto en los patrones de citación de Wikipedia.

Se descubrió que los artículos de acceso abierto se citan mucho y cada vez más en Wikipedia. Es más, muestran una probabilidad un 15% mayor de ser citados en Wikipedia en comparación con los artículos de acceso cerrado, después de controlar los factores de confusión. Este efecto de citación del acceso abierto es particularmente fuerte en el caso de los artículos con bajo número de citas, incluidos los publicados recientemente.

Los resultados demuestran que el acceso abierto desempeña un papel clave en la difusión del conocimiento científico, entre otras cosas al proporcionar a los editores de Wikipedia acceso oportuno a resultados novedosos. Estas conclusiones tienen importantes implicaciones para investigadores, responsables políticos y profesionales del campo de la ciencia y la tecnología de la información.

Texto completo: Yang, Puyu, Ahad Shoaib, Robert West, y Giovanni Colavizza. «Wikipedia and open access». arXiv, 23 de mayo de 2023. https://doi.org/10.48550/arXiv.2305.13945.

Tomado de: Universo Abierto.

Algunas de nuestras revistas científicas han publicado nuevos números y artículos:

• UNIMED
• MEDISAN
• Gaceta Médica Espirituana
• Revista Médica Electrónica
• HOLCIEN
• 2 de diciembre
• Humanidades Médicas
• Panorama. Cuba y Salud.
• Revista Cubana de Medicina.
• Revista Cubana de Urología.
• Revista Cubana de Investigaciones Biomédicas.
• EDUMECENTRO.
• Educación Médica Superior.
• Revista Cubana de Angiología y Cirugía Vascular.
• Revista Cubana de Medicina Intensiva y Emergencias.
• Revista Cubana de Enfermería.
• Revista Cubana de Anestesiología y Reanimación.
• Revista Cubana de Ortopedia y Traumatología.
• Revista Cubana de Endocrinología.

Puede conocer los detalles en la sección de Revistas y revisar los artículos recomendados.

La Inteligencia Artificial (IA) siempre ha tenido un atractivo fantástico. Las ideas imaginativas de tecnología sobrehumana proporciona material inagotable para contar historias, inspirando a los humanos a crear mundos en los que lo imposible se realiza con facilidad. a crear mundos donde lo imposible se realiza con facilidad. Sin embargo, estas ideas en sueños aparentemente lejanos, están pasando de la ficción a la realidad a medida que la IA en las prácticas empresariales habituales. Aunque el bombo publicitario que rodea de la IA se limita a menudo a los campos tecnológicos, muchos en las industrias creativas se están dando cuenta de que términos específicos de la IA como Big Data, análisis predictivo y procesamiento del lenguaje natural y el procesamiento del lenguaje natural. Para las empresas que apliquen la IA de la forma adecuada en el momento oportuno, los sistemas destinados a trastornar los sectores basados en la tecnología se convierten con las que llegarán a la cima.

A medida que aumentan los debates sobre la IA, también lo hace el bombo -y, por tanto, la confusión- que la rodea. que la rodea. A partir de las conclusiones de más de seis meses de investigación, los resultados de una encuesta internacional a unos 300 participantes, más entrevistas y conversaciones con y conversaciones con profesionales del sector, entre ellos numerosos directores generales, editores y representantes de distintas funciones. Frankfurter Book Fair y la consultora de gestión Gould Finch para desmitificar la IA y ayudar a los del sector editorial (incluidos editores de libros, revistas, periódicos y editoriales digitales) a comprender su aplicación en las prácticas empresariales, contextualizando las principales tecnologías que la impulsan. tecnologías que la impulsan. Dadas las distintas fases de desarrollo de las diferentes tecnologías de IA, es demasiado pronto para afirmar definitivamente cómo cambiarán la industria editorial, pero no cabe duda de que su impacto será inmenso. pero no cabe duda de que su impacto será inmenso. En este documento se esbozan los retos a los que se enfrentan actualmente las empresas que estudian la mejor manera de aplicar la IA y se presentan sugerencias sobre dónde concentrar los esfuerzos y la atención para obtener los mayores beneficios.

Texto completo: The future impact of artificial intelligence on the publishing industry. Frankfurter Book Fair, 2019

Tomado de: Universo Abierto

Texto completo: Sabel, Bernhard A., Emely Knaack, Gerd Gigerenzer, y Mirela Bilc. «Fake Publications in Biomedical Science: Red-Flagging Method Indicates Mass Production». medRxiv, 8 de mayo de 2023. https://doi.org/10.1101/2023.05.06.23289563.

La integridad de las publicaciones académicas se ve cada vez más socavada por las publicaciones científicas falsas producidas masivamente por «servicios de edición» comerciales (las llamadas «fábricas de artículos»). Estos servicios utilizan técnicas de producción automatizadas y asistidas por IA a gran escala y venden publicaciones falsas a estudiantes, científicos y médicos presionados para avanzar en sus carreras. Dado que se desconoce el alcance de las publicaciones falsas en biomedicina, hemos desarrollado un método sencillo para identificarlas y estimar su número.

Para identificar indicadores capaces de señalizar publicaciones falsas (RFP ed-flagged fake publications), enviamos cuestionarios a los autores. A partir de las respuestas de los autores, se identificaron tres indicadores: «correo electrónico privado del autor», «coautor internacional» y «afiliación hospitalaria». Estos indicadores se utilizaron para analizar 15.120 publicaciones incluidas en PubMed® con respecto a la fecha, la revista, el factor de impacto y el país del autor, y se validaron en una muestra de 400 falsificaciones conocidas y 400 presuntas no falsificaciones emparejadas utilizando reglas de clasificación (recuento) para marcar en rojo las posibles falsificaciones. Para una submuestra de 80 artículos se utilizó un indicador adicional relacionado con el porcentaje de citas RFP.

Resultados Las reglas de clasificación que utilizaron dos (tres) indicadores tuvieron sensibilidades del 86% (90%) y tasas de falsas alarmas del 44% (37%). De 2010 a 2020 la tasa de RFP aumentó del 16% al 28%. Teniendo en cuenta los 1,3 millones de publicaciones biomédicas incluidas en Scimago en 2020, estimamos el alcance de >300.000 RFP anuales. Los países con la mayor proporción de RFP son Rusia, Turquía, China, Egipto e India (39%-48%), siendo China, en términos absolutos, el mayor contribuyente de todas las RFP (55%).

Conclusiones Las publicaciones potencialmente falsas pueden señalarse mediante reglas de clasificación validadas y fáciles de usar para someterlas a un examen posterior. Los índices de RFP están aumentando, lo que sugiere que los índices reales de falsificación son más elevados que los registrados anteriormente. La magnitud y proliferación de las publicaciones falsas en biomedicina pueden dañar la confianza en la ciencia, poner en peligro la salud pública y repercutir en el gasto económico y la seguridad. Unos métodos de detección de falsificaciones fáciles de aplicar, como los que aquí se proponen, o unos métodos automatizados más complejos pueden ayudar a evitar más daños al registro científico permanente y permitir la retractación de publicaciones falsas a escala.

Tomado de: Universo Abierto

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