Estudios científicos. Crédito: Art Podrez, Pexels
Los investigadores han utilizado la IA para evaluar aproximadamente 15,000 revistas de acceso abierto y marcaron más de 1,000 como potencialmente problemáticos, según un estudio de la Universidad de Colorado Boulder, publicado el 27 de agosto en Avances científicos.
La herramienta detecta las banderas rojas como tiempos de publicación ultra rápido, alta autocitación y tarifas opacas, e incluso títulos marcados propiedad de grandes y reputados editores.
Cómo funciona la IA al seleccionar revistas científicas
El sistema escanea sitios web de revistas y documentos publicados para patrones vinculados a la práctica dudosa. Fue entrenado en parte en los criterios de mejores prácticas desde el directorio de revistas de acceso abierto (DOAJ). Este es el principal organismo de control y directorio para revistas de acceso abierto confiables.
El coautor del Estudio de Boulder de la Universidad de Colorado, Daniel Acuña, enfatiza que la herramienta es un prescindente, no juzga y jurado, «un experto humano debe ser parte del proceso de investigación» antes de que se tome medidas. (Citado por Naturaleza.)
Sin embargo, el investigador del cáncer en la Universidad de Sydney, Australia, Jennifer Byrne, dijo: «Hay un grupo completo de revistas problemáticas a la vista que funcionan como revistas supuestamente respetadas que realmente no merecen esa calificación».
El equipo de Boulder de la Universidad de Colorado agrega que «intentaron hacer (la IA) lo más interpretable posible», y enmarcarlo como un «firewall para la ciencia».
¿Qué es exactamente un estudio «revisado por pares»?
La frase «estudio revisado por pares» se lanzó mucho durante la pandemia covid. Una definición simple es que una revisión por pares se refiere a la evaluación de un manuscrito por parte de los compañeros de un autor, expertos independientes que evalúan si un estudio es sólido antes de que se publique. Las principales revistas lo usan para proteger la fiabilidad y la reputación.
Pero la revisión por pares no es perfecta. Diferentes modelos (unifinato, doble ciego, abierto) tienen pros y contras, y la historia muestra que puede perder errores o ser jugados, por lo que es precisamente por qué la detección de revistas cuestionables es importante.
Sigue el dinero: ¿quién financia la investigación?
Una revisión de alcance integral en el American Journal of Public Health descubrió, «los estudios patrocinados por la industria tienden a ser sesgados a favor de los productos del patrocinador». También concluyó: «Los intereses corporativos pueden alejar las agendas de investigación de las preguntas que son las más relevantes para la salud pública».
La misma revisión documentó tácticas comunes en todas las industrias (tabaco, alimentos, farmacéutico): dirigir fondos para temas comercialmente útiles, priorizar líneas de investigación que respalden posiciones legales/políticas y creen credibilidad a través de publicaciones y conferencias.
¿Cómo debe evaluar las afirmaciones «científicas»?
- Consulte el diario: ¿está indexado por DOAJ?
- ¿El sitio describe claramente las políticas, tarifas y licencias de revisión por pares? (Las revistas marcadas de IA para exactamente estos huecos).
- Busque el rastro de revisión de pares: ¿nombran los editores revisores o publican informes (revisión transparente/abierta), o es el proceso opaco?
- Siga las revelaciones de financiación: ¿Quién pagó? ¿Se declaran conflictos? La financiación puede cambiar las agendas de investigación y los resultados.
- Cuidado con la velocidad y el spam: las aceptaciones ultra rápidas y los correos electrónicos de solicitud de masa son banderas rojas.
La IA puede destacar anomalías a escala, como revistas con patrones de citas extrañas, tiempos de respuesta sospechosos y gobernanza turbia. Si se usa bien, puede convertirse en un poderoso sistema de alerta temprana. Pero incluso sus creadores insisten en el juicio humano final. Las herramientas no nos dicen qué es verdad; Nos ayudan a decidir qué merece nuestra atención.
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