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martes, 28 de julio de 2015

"Los científicos no tendrán problema de compartir sus datos si reciben reconocimiento por crearlos"

Rebecca Lawrence ha trabajado en el mundo de las publicaciones científicas durante más de 15 años y actualmente está involucrada en varias asociaciones y grupos de trabajo internacionales sobre la publicación de datos y la revisión por pares. Fue la responsable de la puesta en marcha de la F1000Research en enero de 2013, una nueva plataforma abierta de publicación científica que promete "publicación inmediata, con todo tipo de datos y revisión por pares transparente". Lawrence visitó el Parque de Investigación Biomédica de Barcelona para hablar sobre este tema.

¿Cuáles son los retos actuales en el mundo de las publicaciones científicas?
Uno de ellos es superar el retraso existente entre el momento en que estás preparado para compartir tus resultados científicos y el momento cuando finalmente salen a la luz y otros científicos se benefician, el cual puede tardar en llegar de seis meses a un año, o incluso cinco! En la era digital, esto no tiene sentido. Otro reto es el sesgo en la revisión por pares, que es inherente al proceso, porque los que revisan tu trabajo deben ser expertos en tu campo y, por tanto, son probables competidores. El hecho de no compartir datos es otro gran problema.

¿Cómo se observa esto en los artículos?
En un artículo normalmente no vemos los datos en bruto que apoyan las conclusiones, normalmente confiamos en que el análisis se ha hecho de la mejor manera. Pero debería ser al contrario, el núcleo del artículo deberían ser, de hecho, los datos. Y, finalmente, una gran cantidad de resultados, particularmente los negativos (que no resultan como se esperaba), no se publican. ¡Eso implica que estamos construyendo el futuro conocimiento científico sobre datos incorrectos o al menos incompletos!

¿Qué se puede hacer para solucionar estos problemas?
Necesitamos transparencia, y eso es lo que defiende el movimiento de Ciencia Abierta: hacerlo todo, el artículo, los datos, el software y el proceso de revisión, con la máxima transparencia. Ahora tenemos las herramientas y es económicamente viable compartir todas las conclusiones y datos, aunque, obviamente, tenemos que asegurarnos de que esto se hará de una manera útil!

¿Cuáles son los posibles retos de la ciencia abierta?
Muchos investigadores no quieren compartir sus datos porque creen que sería dar una ventaja potencial a sus competidores, pero en realidad puedes tener prioridad sobre los datos si los compartes abiertamente. Otra dificultad es que lleva mucho tiempo ordenar los datos de manera que sea comprensible y utilizable por los demás. Pero, por otro lado, si no lo haces así, tal vez dentro de cinco años ¡no serás capaz de sacarles partido ni siquiera tú mismo!

¿Qué se puede hacer para incentivar a los autores a compartir datos?
Debemos dar crédito por los datos. Cuando los investigadores reciban reconocimiento por la creación de datos, no tendrán ningún problema en compartirlos. Y esto ya está sucediendo: muchas revistas han comenzado a citar conjuntos de datos formalmente en las referencias y nosotros hemos puesto en marcha un proyecto con varias organizaciones internacionales de normalización para desarrollar indicadores a nivel de datos.

¿Cómo encaja F1000Research con todo esto?
Utilizamos un proceso de publicación completamente nuevo que es del todo transparente. Ofrecemos publicación inmediata, tras una serie de comprobaciones básicas y de enviarlo a revisar por expertos. Los nombres y los informes de los revisores se hacen citables y se publican con el artículo; de esta forma ofrecemos a nuestros revisores crédito adicional por su trabajo. Finalmente, animamos a los autores a publicar sus resultados negativos o nulos, estudios de replicación, todo tipo de estudios, porque todo es importante. (SINC)

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