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La información como bien público
reflexiones desde el espacio de ciencia abierta de las universidades de Cataluña
Lluís Anglada
Asesor en Ciencia Abierta
Consorcio de Servicios Universitarios de Catalunya (CSUC). España
Mesa redonda “Integridad académica y uso ético de la información”
Nuevos valores para una ciencia que pugna por ser
abierta
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Lluís Anglada
Asesor en Ciencia Abierta
Consorcio de Servicios Universitarios de Catalunya (CSUC). España
Mesa redonda “Integridad académica y uso ético de la información”
SUMARIO
El impacto de las tecnologías emergentes
• Tecnologías emergentes.
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Integridad en la investigación y tecnologías emergentes
Transparencia, confianza, cooperación
“In sharing we trust”, un ejemplo de construcción de un servicio
abierto a través de la confianza
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persistentes
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Clayton M. Christensen:
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y quizá sea así en la mayoría de casos, pero, a veces,
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La pregunta del millón
 Sociedad industrial / sociedad informacional (Manuel Castells; Jeremy Rifkin;
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¿Hasta qué punto las soluciones de
la 2ª mitad del siglo pasado, aún
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mitad del siglo presente?
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SUMARIO
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Integridad en la investigación y tecnologías emergentes
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Transparencia, confianza, cooperación
“In sharing we trust”, un ejemplo de construcción de un servicio
abierto a través de la confianza
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Haven, T., Gopalakrishna, G., Tijdink, J. et al. Promoting trust in research and
researchers: How open science and research integrity are intertwined. BMC
Res Notes 15, 302 (2022). https://doi.org/10.1186/s13104-022-06169-y
FRR (los pecados capitales de un investigador)
Pero el código Europeo cita otras malas practicas en la investigación
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Pero, ¿cómo de
importantes son las
practicas científicas
deshonestas?
• “The best conclusion that
we can draw from this
and other research is
simply that we just don’t
know how much fraud
is taking place in the
scientific world.”
• Scientific Integrity: The
Rules of Academic
Research / Kees
Schuyt (Leiden
University Press,
2019)
OS = replicación y reutilización, pero...
“More than 70% of researchers have tried and failed
to reproduce another scientist's experiments, and
more than half have failed to reproduce their own
experiments.”
Baker, Monya. (2016). 1,500 scientists lift the lid on
reproducibility. Nature 533, p. 452–454.
https://doi.org/10.1038/533452a
SUMARIO
El impacto de las tecnologías emergentes
Integridad en la investigación y tecnologías emergentes
Transparencia, confianza, cooperación
• Algunas soluciones aportadas por la Ciencia Abierta
“In sharing we trust”, un ejemplo de construcción de un servicio
abierto a través de la confianza
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 Niveles de lo abierto (‘Tan abierto
como sea posible, tan restringido como
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 …
…
Co-creating in the COVID-19 context required
adjustments to established collaboration practices.
Consequently, the COVID-19 crisis offered a testbed for
new practices, technologies, …
…
The comparative evidence gathered describes
- what co-creation instruments were used,
- how networks leading to the collaboration were built,
- what type of cross-disciplinary co-operation took place,
and
- what role governments played
in the process and the procedures adopted to deal with
the COVID-19 “exceptionality”, including the urgency of
producing implementable solutions.
Iniciativas de co-creación y colaborativas durante la crisis de la COVID-19
“In sharing we trust”
SUMARIO
El impacto de las tecnologías emergentes
Integridad en la investigación y tecnologías emergentes
Transparencia, confianza, cooperación
“In sharing we trust”, un ejemplo de construcción de un servicio
abierto a través de la confianza
• La gestión de los datos de la investigación en el CSUC
El objetivo
 La Comisión Europea, cada vez más entidades financiadoras de la investigación, y la nueva
Ley española de la Ciencia (2022) piden que los resultados de la investigación sean públicos
(‘abiertos’)
• Hacer planes de gestión de datos (Data Management Plan, DMP) y actualizarlos periódicamente
• Depositar los datos en un repositorio de confianza siguiendo los principios FAIR y el principio de: “as
open as possible as closed as necessary”)
 Las dificultades
• Tecnológicas (ordenador + software)
• No hay donde copiar debido a lo nuevo que es el tema
• No se tienen los conocimientos y competencias adecuados
• No se sabe cómo resolver los conflictos en mayor parte derivados de la obertura de datos
 Objetivo: crear un entorno de confianza que ayude a resolver las dudas para así
publicar datos de investigación ‘de manera FAIR’
“In sharing we trust”
4 principios guía
para la construcción
cooperativa de un
servicio abierto a
través de la
confianza
• Transparencia
• Individualización
• Formación
• Co-creación
Transparencia total con la información (+ comunicación frecuente)
Creación colectiva / Personalización institucional
 Creada col·lectivament /
Personalitzada institucionalment
Formación
 Objetivos
• Dotar de conocimiento
• Dar confianza
• Crear comunidad
 Tipos de formación
• estándar/clásica (= cursos y conferencias)
• Personalizada (= configuración y uso del repositorio)
• Feria ‘FAIR Data’ (= intercambio entre curadores de datos)
• Sesiones de autoaprendizaje (= self-learning lab):
– Encuentros entre curadores de datos de diferentes instituciones
– Se presentan casos prácticos y resuelven problemas y dudas de
forma colectiva
– Con voluntad de replicar soluciones y elevarlas a normas
Creación de confianza: elaboración colectiva del Reglamento del repositorio
 ¿Elaboración por copia y de
abajo arriba?
• Confección gradual
• Tomar acuerdos a partir de
problemas reales
• Creación de un grupo de
trabajo específico
• Documentar posibles
soluciones (benchmarking)
• Aprobación en asamblea
• Revisar cuando sea necesario
Resumen
 Las tecnologías emergentes siempre crean inseguridad
porqué alteran la situación establecida,
• pero si el mundo cambia, la seguridad está en el cambio,
no en la inmovilidad
 Lo ‘abierto’ como instrumento de mejora va más allá de
la investigación
• Aumenta el aprovechamiento del talento, crea comunidad,
ataca la desinformación y el fraude
 La integridad científica no depende del control y sí del
buen funcionamiento global del ecosistema
(comunicación, equidad, reproducibilidad, incentivos…)
• La confianza es el sustrato del ecosistema de la ciencia
mundial y las tecnologías emergentes un medio
Bibliografía
 Options for strengthening responsible research and innovation – Report of the Expert Group on the
State of Art in Europe on Responsible Research and Innovation (European Commission,
Directorate-General for Research and Innovation, 2013)
• https://data.europa.eu/doi/10.2777/46253
 Responsible research and innovation (RRI), science and technology : report (Comisión Europea,
Dirección General de Comunicación, Dirección General de Investigación e Innovación, 2013)
• https://data.europa.eu/doi/10.2777/45726
 Scientific Integrity: The Rules of Academic Research / Kees Schuyt (Leiden University Press, 2019)
• https://scholarlypublications.universiteitleiden.nl/handle/1887/79152
 Mutual Learning Exercise (MLE) on Research Integrity: Final Report (European Commission
Directorate-General for Research and Innovation, 2019)
• https://ec.europa.eu/research-and-
innovation/sites/default/files/rio/report/MLE%2520RI_Final%2520Report_0.pdf
 The European Code of Conduct for Research Integrity (ALLEA, 2023)
• https://allea.org/wp-content/uploads/2023/06/European-Code-of-Conduct-Revised-Edition-2023.pdf
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La información como bien público: reflexiones desde el espacio de ciencia abierta de las universidades de Cataluña

  • 1. La información como bien público reflexiones desde el espacio de ciencia abierta de las universidades de Cataluña Lluís Anglada Asesor en Ciencia Abierta Consorcio de Servicios Universitarios de Catalunya (CSUC). España Mesa redonda “Integridad académica y uso ético de la información”
  • 2. Nuevos valores para una ciencia que pugna por ser abierta confianza, accesibilidad, reutilización, interoperabilidad y impacto social Lluís Anglada Asesor en Ciencia Abierta Consorcio de Servicios Universitarios de Catalunya (CSUC). España Mesa redonda “Integridad académica y uso ético de la información”
  • 3. SUMARIO El impacto de las tecnologías emergentes • Tecnologías emergentes. • Disrupción. • Esa música de fondo … Integridad en la investigación y tecnologías emergentes Transparencia, confianza, cooperación “In sharing we trust”, un ejemplo de construcción de un servicio abierto a través de la confianza
  • 4. El potencial de la inteligencia artificial y las tecnologías emergentes en los procesos y servicios bibliotecarios y de información Tecnologías emergentes • Información digital • Internet • OCR • Apps • Interoperabilidad • Traducción automática • Identificadores persistentes • ‘Machine-actionabililty’ • Algoritmos • LMM (Large language models) • ChatGPT • IA generativa • …
  • 5. Clayton M. Christensen: “Disrruptive innovation” Thomas Kuhn “Scientific revolutions” Creemos que los cambios son lineales y acumulativos, y quizá sea así en la mayoría de casos, pero, a veces, los cambios son disruptivos Ordenadores + información digital + redes = DISRUPCIÓN
  • 6. La pregunta del millón  Sociedad industrial / sociedad informacional (Manuel Castells; Jeremy Rifkin; Richard Sennett…) • Organización jerárquica / Organización horizontal • Basada en propiedad / basada en acceso • Jerarquía / Redes • … • Cerrado / abierto • Propiedad intelectual / reconocimiento de autoría • Copyright / licencias CC ¿Hasta qué punto las soluciones de la 2ª mitad del siglo pasado, aún son válidas para los retos de la 1ª mitad del siglo presente?
  • 7. Los beneficios de lo abierto: ciencia / datos / gobierno
  • 8. SUMARIO El impacto de las tecnologías emergentes Integridad en la investigación y tecnologías emergentes • ¿Son compatibles? • Los valores de la ciencia y la integridad científica Transparencia, confianza, cooperación “In sharing we trust”, un ejemplo de construcción de un servicio abierto a través de la confianza
  • 9. ¿Podemos hacer que la ciencia sea abierta y a la vez respete los principios e ética e integridad científicas? Haven, T., Gopalakrishna, G., Tijdink, J. et al. Promoting trust in research and researchers: How open science and research integrity are intertwined. BMC Res Notes 15, 302 (2022). https://doi.org/10.1186/s13104-022-06169-y
  • 10. FRR (los pecados capitales de un investigador)
  • 11.
  • 12.
  • 13. Pero el código Europeo cita otras malas practicas en la investigación  Insuficiente protección de datos personales  Violación de derechos de animales de laboratorio  Posibles múltiples sesgos (de género, geográficos, de clase, de lengua …)  No revelar posibles conflictos de intereses  Trocear resultados (‘salami publications’)  Citar mal  No reproducibilidad  Participar en ‘clubes de citas’  Esconder que se ha usado IA u otros instrumentos mecánicos para la redacción  … Pero, ¿cómo de importantes son las practicas científicas deshonestas? • “The best conclusion that we can draw from this and other research is simply that we just don’t know how much fraud is taking place in the scientific world.” • Scientific Integrity: The Rules of Academic Research / Kees Schuyt (Leiden University Press, 2019)
  • 14. OS = replicación y reutilización, pero... “More than 70% of researchers have tried and failed to reproduce another scientist's experiments, and more than half have failed to reproduce their own experiments.” Baker, Monya. (2016). 1,500 scientists lift the lid on reproducibility. Nature 533, p. 452–454. https://doi.org/10.1038/533452a
  • 15. SUMARIO El impacto de las tecnologías emergentes Integridad en la investigación y tecnologías emergentes Transparencia, confianza, cooperación • Algunas soluciones aportadas por la Ciencia Abierta “In sharing we trust”, un ejemplo de construcción de un servicio abierto a través de la confianza
  • 16.
  • 17. Las tecnologías emergentes aportan problemas pero también soluciones  Repositorios abiertos  Publicación abierta de las fuentes  Identificadores persistentes  Licencias CC  Niveles de lo abierto (‘Tan abierto como sea posible, tan restringido como sea necesario’)  Revisión por pares abierta  Comités de ética  Instrumentos de detección del plagio  …
  • 18.
  • 19. … Co-creating in the COVID-19 context required adjustments to established collaboration practices. Consequently, the COVID-19 crisis offered a testbed for new practices, technologies, … … The comparative evidence gathered describes - what co-creation instruments were used, - how networks leading to the collaboration were built, - what type of cross-disciplinary co-operation took place, and - what role governments played in the process and the procedures adopted to deal with the COVID-19 “exceptionality”, including the urgency of producing implementable solutions. Iniciativas de co-creación y colaborativas durante la crisis de la COVID-19
  • 20. “In sharing we trust”
  • 21. SUMARIO El impacto de las tecnologías emergentes Integridad en la investigación y tecnologías emergentes Transparencia, confianza, cooperación “In sharing we trust”, un ejemplo de construcción de un servicio abierto a través de la confianza • La gestión de los datos de la investigación en el CSUC
  • 22. El objetivo  La Comisión Europea, cada vez más entidades financiadoras de la investigación, y la nueva Ley española de la Ciencia (2022) piden que los resultados de la investigación sean públicos (‘abiertos’) • Hacer planes de gestión de datos (Data Management Plan, DMP) y actualizarlos periódicamente • Depositar los datos en un repositorio de confianza siguiendo los principios FAIR y el principio de: “as open as possible as closed as necessary”)  Las dificultades • Tecnológicas (ordenador + software) • No hay donde copiar debido a lo nuevo que es el tema • No se tienen los conocimientos y competencias adecuados • No se sabe cómo resolver los conflictos en mayor parte derivados de la obertura de datos  Objetivo: crear un entorno de confianza que ayude a resolver las dudas para así publicar datos de investigación ‘de manera FAIR’
  • 23. “In sharing we trust” 4 principios guía para la construcción cooperativa de un servicio abierto a través de la confianza • Transparencia • Individualización • Formación • Co-creación
  • 24. Transparencia total con la información (+ comunicación frecuente)
  • 25. Creación colectiva / Personalización institucional  Creada col·lectivament / Personalitzada institucionalment
  • 26. Formación  Objetivos • Dotar de conocimiento • Dar confianza • Crear comunidad  Tipos de formación • estándar/clásica (= cursos y conferencias) • Personalizada (= configuración y uso del repositorio) • Feria ‘FAIR Data’ (= intercambio entre curadores de datos) • Sesiones de autoaprendizaje (= self-learning lab): – Encuentros entre curadores de datos de diferentes instituciones – Se presentan casos prácticos y resuelven problemas y dudas de forma colectiva – Con voluntad de replicar soluciones y elevarlas a normas
  • 27. Creación de confianza: elaboración colectiva del Reglamento del repositorio  ¿Elaboración por copia y de abajo arriba? • Confección gradual • Tomar acuerdos a partir de problemas reales • Creación de un grupo de trabajo específico • Documentar posibles soluciones (benchmarking) • Aprobación en asamblea • Revisar cuando sea necesario
  • 28. Resumen  Las tecnologías emergentes siempre crean inseguridad porqué alteran la situación establecida, • pero si el mundo cambia, la seguridad está en el cambio, no en la inmovilidad  Lo ‘abierto’ como instrumento de mejora va más allá de la investigación • Aumenta el aprovechamiento del talento, crea comunidad, ataca la desinformación y el fraude  La integridad científica no depende del control y sí del buen funcionamiento global del ecosistema (comunicación, equidad, reproducibilidad, incentivos…) • La confianza es el sustrato del ecosistema de la ciencia mundial y las tecnologías emergentes un medio
  • 29. Bibliografía  Options for strengthening responsible research and innovation – Report of the Expert Group on the State of Art in Europe on Responsible Research and Innovation (European Commission, Directorate-General for Research and Innovation, 2013) • https://data.europa.eu/doi/10.2777/46253  Responsible research and innovation (RRI), science and technology : report (Comisión Europea, Dirección General de Comunicación, Dirección General de Investigación e Innovación, 2013) • https://data.europa.eu/doi/10.2777/45726  Scientific Integrity: The Rules of Academic Research / Kees Schuyt (Leiden University Press, 2019) • https://scholarlypublications.universiteitleiden.nl/handle/1887/79152  Mutual Learning Exercise (MLE) on Research Integrity: Final Report (European Commission Directorate-General for Research and Innovation, 2019) • https://ec.europa.eu/research-and- innovation/sites/default/files/rio/report/MLE%2520RI_Final%2520Report_0.pdf  The European Code of Conduct for Research Integrity (ALLEA, 2023) • https://allea.org/wp-content/uploads/2023/06/European-Code-of-Conduct-Revised-Edition-2023.pdf

Editor's Notes

  1. Mesa redonda “Integridad académica y uso ético de la información: propiedad intelectual, derechos de autor y protección de datos https://cibu.dgb.unam.mx/index.php/es/
  2. Mesa redonda “Integridad académica y uso ético de la información: propiedad intelectual, derechos de autor y protección de datos https://cibu.dgb.unam.mx/index.php/es/
  3. A pesar de que la ciencia es una actividad motivada por el deseo de hacer avanzar el conocimiento humano y mejorar la vida de las personas, en algunos casos la investigación se realiza incumpliendo los criterios de integridad y ética que deben regir la práctica científica. El ejercicio de la ciencia tal como se consolidó en la segunda mitad del siglo pasado se basó -como es lógico- en la tecnología del momento. Pero la información digital, la red, las apps y ahora la IA han irrumpido sin avisar dejando a su paso oportunidades y problemas inesperados. Uno de los paradigmas básicos de la Ciencia Abierta es que es debe considerarse un bien púbico. Este criterio no modifica los valores sustanciales de la ciencia, pero sí algunas de sus prácticas. Obertura, libre acceso, reproducibilidad, retención de derechos… son algunas de las aportaciones de la Ciencia Abierta al complejo y difuso dominio de la ética científica En la mesa redonda se tratarán estos temas, ejemplificándolos con acciones realizadas cooperativamente en las Universidades de Cataluña, que tienen como objetivo fomentar la transparencia y la confianza como cimientos de una práctica investigadores íntegra.
  4. Conroy, G. (2023). How ChatGPT and other AI tools could disrupt scientific publishing. https://doi.org/10.1038/d41586-023-03144-w
  5. Great changes are not produced by evolution but by revolution. Some very important changes are not linear, they are discontinuous, disruptive
  6. https://www.science-diplomacy.eu/training_material/open-science-diplomacy/
  7. A pesar de que la ciencia es una actividad motivada por el deseo de hacer avanzar el conocimiento humano y mejorar la vida de las personas, en algunos casos la investigación se realiza incumpliendo los criterios de integridad y ética que deben regir la práctica científica. El ejercicio de la ciencia tal como se consolidó en la segunda mitad del siglo pasado se basó -como es lógico- en la tecnología del momento. Pero la información digital, la red, las apps y ahora la IA han irrumpido sin avisar dejando a su paso oportunidades y problemas inesperados. Uno de los paradigmas básicos de la Ciencia Abierta es que es debe considerarse un bien púbico. Este criterio no modifica los valores sustanciales de la ciencia, pero sí algunas de sus prácticas. Obertura, libre acceso, reproducibilidad, retención de derechos… son algunas de las aportaciones de la Ciencia Abierta al complejo y difuso dominio de la ética científica En la mesa redonda se tratarán estos temas, ejemplificándolos con acciones realizadas cooperativamente en las Universidades de Cataluña, que tienen como objetivo fomentar la transparencia y la confianza como cimientos de una práctica investigadores íntegra.
  8. https://www.um.es/web/biblioteca/investigar-publicar/apoyo-investigacion/produccion-cientifica/revistas-depredadoras https://www.elconfidencial.com/tecnologia/ciencia/2023-04-10/caida-revistas-fraudulentas-ciencia-espanola_3606764/ https://elpais.com/ciencia/2023-04-18/arabia-saudi-paga-a-cientificos-espanoles-para-hacer-trampas-en-el-ranking-de-las-mejores-universidades-del-mundo.html https://diarioenfermero.es/credibilidad-cientifica-juego-crece-retractaciones-investigaciones/ IRENE BALLESTEROS.- Falsificación, plagio, duplicación y fuentes no fiables. Cada año se detecta un mayor número de malas conductas en la elaboración de artículos científicos e investigaciones. Una mala praxis que está poniendo en juego la calidad de la ciencia, y no solo en nuestro país. Y es que, la veracidad de la ciencia no pasa por su mejor etapa, un hecho que se desprende del estudio «La retractación científica en España. Análisis de las características y razones», un proyecto elaborado por investigadores de la Universidad de Santiago de Compostela, en España y de la Universidad de Yale, en Estados Unidos, cuyos resultados han sido presentados en el último Congreso de la Sociedad Española de Epidemiología. Cuando se realiza una investigación científica bajo malas conductas se lleva a cabo un proceso de retractación, donde se indica que la publicación contiene conclusiones, resultados y datos que no son fiables y, por lo tanto, se solicita su corrección o se confirma que no pueden usarse para su reproducción, así como tampoco deberían servir como referencias para otros trabajos. Lo cierto es que, a pesar de parecer una actividad propia de las nuevas tecnologías, la retractación de publicaciones lleva existiendo muchos años. «Desde finales de los años 70 la retractación de artículos se ha llevado a cabo y el proceso de detección e investigación de las publicaciones se ha ido perfeccionando desde entonces», explica Roberto Guerrero, doctor en enfermería y miembro del Instituto Español de Investigación Enfermera del Consejo General de Enfermería (CGE). Pero ¿por qué se está incrementando esta mala práctica si ya existen herramientas potentes para evitarla? «Que haya un mayor número de retractaciones se puede entender desde tres aspectos relevantes: que se incrementen los casos de mala conducta científica debido a la presión por publicar, que la cantidad de artículos publicados al año haya aumentado considerablemente y porque los sistemas de detección de artículos erróneos se hayan perfeccionado, gracias a la disponibilidad de tecnología específica para ello», continúa el enfermero. Impacto directo en la sanidad La retractación es el único proceso que permite detectar y corregir las malas conductas en la investigación científica. En total, este estudio ha logrado detectar, hasta el 26 de enero de 2023, 374 retractaciones, un número que hace especial daño a la ciencia y, por lo tanto, impacta de forma directa en la sanidad, pues es un claro indicador de la falta de credibilidad y veracidad de sus investigaciones. «La mala práctica científica da lugar a la aparición de mala ciencia, de la que se sacan conclusiones erróneas sobre los problemas de salud y su abordaje. Esto, sin duda, tiene un impacto negativo en la atención sanitaria, dado que los profesionales pueden tener una base de evidencia errónea y sus intervenciones pueden tener efectos nocivos en la salud de las personas», afirma Guerrero. Un claro ejemplo de su impacto en el ámbito sanitario es el COVID-19. La pandemia trajo consigo la inmediatez y obligó a toda una humanidad a consumir y fabricar contenido científico sobre el avance del virus y sus causas desconocidas. Los artículos científicos publicados con COVID-19 en sus titulares se cuentan por millones. Lo cierto es que una gran parte de ellos han sido retractados. Retraction Watch, un blog dedicado a informar sobre retractaciones de artículos científicos y temas relacionados, ha podido detectar 369 artículos sobre COVID-19 que han sido retractados. Investigación enfermera Ni todas las retractaciones son iguales, ni todas tienen la misma repercusión e impacto. Tal y como apunta el Código de Buenas Prácticas Científicas, del Consejo Superior de Investigaciones Científicas, «las violaciones más serias de la buena práctica científica son la fabricación y falsificación«. Dentro de las malas conductas practicadas también se encuentra el plagio, la duplicación, los problemas éticos o legales y los datos o resultados no veraces y, por tanto, tampoco fiables. De las 374 retractaciones detectadas, el 77% de ellas son biomédicas. Pero ¿cómo se presenta el panorama en el ámbito de la enfermería? «De momento, la investigación enfermera no está situada entre las que sufren más retractaciones, en comparación con la investigación médica o farmacéutica. No obstante, se debe realizar un seguimiento sobre los casos de retractación que van apareciendo y analizar los ejemplos de mala práctica investigadora para realizar una labor de concienciación sobre ello», continúa el enfermero investigador. ¿Soluciones? Más allá del uso de herramientas específicas, la duda más repetida es cómo mejorar la calidad de las publicaciones científicas. «En primer lugar, debemos entender nuestra responsabilidad en la corrección de errores detectados, ya se detecten en publicaciones propias o en ajenas. Desde el mundo editorial se deben mejorar los esfuerzos sobre procesos de revisión más robustos, mediante la formación y el reconocimiento oficial de los revisores. Hoy en día hay disponibles plataformas para el reconocimiento y la formación de revisores científicos, como Publons, Clarivate o Elsevier», explica Guerrero. Para contribuir a una buena práctica investigadora, los enfermeros «desde el Instituto Español de Investigación Enfermera queremos promover la contribución proactiva para velar por la buena práctica investigadora, ya sea mediante la comunicación de errores propios de la investigación y su corrección, como la comunicación a editores sobre sospechas de mala conducta detectadas en los trabajos que consumimos. Al fin y al cabo, nuestro objetivo como investigadores no es otro que crear conocimiento de la realidad tal y como es«, concluye este enfermero investigador.
  9. https://copyleaks.com/es/education/plagiarism-software-for-universities https://theconversation.com/el-sangrante-precio-de-publicar-ciencia-212393?utm_source=twitter&utm_medium=bylinetwitterbutton https://www.eldiario.es/sociedad/pilar-paneque-exigencia-publicar-constantemente-lleva-sistema-cientifico-cantidad-no-calidad_128_10554167.html https://catalunyaplural.cat/es/publicaciones-cientificas-seriedad-y-fraude/ https://www.elespanol.com/ciencia/20231008/nobel-podria-dejar-serlo-doctor-gregg-semenza-acumula-trabajos-sospechosos/799920379_0.html
  10. • Allowing funders, sponsors, or others to jeopardise independence and impartiality in the research process or unbiased reporting of the results. • Misusing seniority to encourage violations of research integrity or to advance one's own career. • Delaying or inappropriately hampering the work of other researchers. • Misusing statistics, for example to inappropriately suggest statistical significance. • Hiding the use of AI or automated tools in the creation of content or drafting of publications. • Withholding research data or results without justification. • Chopping up research results with the specific aim of increasing the number of research publications (‘salami publications’). • Citing selectively or inaccurately. • Expanding unnecessarily the bibliography of a study to please editors, reviewers, or colleagues, or to manipulate bibliographic data. • Manipulating authorship or denigrating the role of other researchers in publications. • Re-publishing substantive parts of one’s own earlier publications, including translations, without duly acknowledging or citing the original (‘self-plagiarism’). • Establishing, supporting, or deliberately using journals, publishers, events, or services that undermine the quality of research (‘predatory’ journals or conferences and paper mills). • Participating in cartels of reviewers and authors colluding to review each other’s publications. • Misrepresenting research achievements, data, involvement, or interests. • Accusing a researcher of misconduct or other violations in a malicious way. • Ignoring putative violations of research integrity by others or covering up inappropriate responses to misconduct or other violations by institutions.
  11. Baker, M. 1,500 scientists lift the lid on reproducibility. Nature 533, 452–454 (2016). https://doi.org/10.1038/533452a
  12. A pesar de que la ciencia es una actividad motivada por el deseo de hacer avanzar el conocimiento humano y mejorar la vida de las personas, en algunos casos la investigación se realiza incumpliendo los criterios de integridad y ética que deben regir la práctica científica. El ejercicio de la ciencia tal como se consolidó en la segunda mitad del siglo pasado se basó -como es lógico- en la tecnología del momento. Pero la información digital, la red, las apps y ahora la IA han irrumpido sin avisar dejando a su paso oportunidades y problemas inesperados. Uno de los paradigmas básicos de la Ciencia Abierta es que es debe considerarse un bien púbico. Este criterio no modifica los valores sustanciales de la ciencia, pero sí algunas de sus prácticas. Obertura, libre acceso, reproducibilidad, retención de derechos… son algunas de las aportaciones de la Ciencia Abierta al complejo y difuso dominio de la ética científica En la mesa redonda se tratarán estos temas, ejemplificándolos con acciones realizadas cooperativamente en las Universidades de Cataluña, que tienen como objetivo fomentar la transparencia y la confianza como cimientos de una práctica investigadores íntegra.
  13. https://www.big-data-value.eu/the-big-data-challenge-recommendations-by-merce-crosas/ PUBLISHED IN OCT 12, 2019 THE BIG DATA CHALLENGE – RECOMMENDATIONS BY MERCÈ CROSAS Mercè has also been involved in the DataTags Project, which created a system for the purpose of sharing sensitive data in a safe manner. A datatag is a set of security features and access requirements for file handling. This tag is attached to the metadata of a dataset that contains sensitive data. The purpose of the tag is to reduce the complexity of data sharing and to make it easier to meet compliance, security and contractual obligations that come along with the dataset. These datatags are interoperable across datasets and -systems. The datatags are exhaustive in the sense that only one datatag can be applicable to a dataset. The applicability of a datatag is dependent on how the dataset is defined. There are different datatags available, varying from blue to crimson (see the picture below). The tagged files can be stored in a datatags repository, which is a repository that stores and shares data files in accordance with a standardized and ordered set of security and access requirements.
  14. Co-creation – the process of joint production of innovation between industry, research and other stakeholders, such as civil society – was widely used to respond to the challenges raised by the COVID-19 pandemic and led to the development of vaccines, quickly produced ventilators for COVID-19 patient treatment and data platforms that supported research, innovation and policy in dealing with the pandemic. Co-creating in the COVID-19 context required adjustments to established collaboration practices. Consequently, the COVID-19 crisis offered a testbed for new practices, technologies, operational models and partnership structures. This report summaries insights from 30 COVID-19 co-creation initiatives from 21 countries and 3 transnational initiatives. Structured interviews with the leaders of each initiative provided in-depth evidence on the respective initiatives. The interview template focuses on initiatives’ core characteristics, including information on key co-creation partners and their contributions, key outcomes as well as the initiatives’ size. The comparative evidence gathered through interviews with case study initiative leaders also describes what co-creation instruments were used, how networks leading to the collaboration were built, what type of cross-disciplinary co-operation took place, and what role governments played in the process and the procedures adopted to deal with the COVID-19 “exceptionality”, including the urgency of producing implementable solutions. The information gathered provides a basis for analyses on co-creation initiatives during COVID-19 and for drawing potential policy implications.
  15. Integrity is based on the trust that exists among the members of an organization; it is this trust that makes an organization a community. If trust is lacking or at risk of being lost, honest behavior becomes more difficult to sustain. Eventually, the community is forced to reflect on its actions and formulate its own standards of honest behavior
  16. A pesar de que la ciencia es una actividad motivada por el deseo de hacer avanzar el conocimiento humano y mejorar la vida de las personas, en algunos casos la investigación se realiza incumpliendo los criterios de integridad y ética que deben regir la práctica científica. El ejercicio de la ciencia tal como se consolidó en la segunda mitad del siglo pasado se basó -como es lógico- en la tecnología del momento. Pero la información digital, la red, las apps y ahora la IA han irrumpido sin avisar dejando a su paso oportunidades y problemas inesperados. Uno de los paradigmas básicos de la Ciencia Abierta es que es debe considerarse un bien púbico. Este criterio no modifica los valores sustanciales de la ciencia, pero sí algunas de sus prácticas. Obertura, libre acceso, reproducibilidad, retención de derechos… son algunas de las aportaciones de la Ciencia Abierta al complejo y difuso dominio de la ética científica En la mesa redonda se tratarán estos temas, ejemplificándolos con acciones realizadas cooperativamente en las Universidades de Cataluña, que tienen como objetivo fomentar la transparencia y la confianza como cimientos de una práctica investigadores íntegra.
  17. Cas 1. DIGNITY digital exclusion dataset – Barcelona (UPC) Encuestas sobre factores de exclusión digital. ¿Las encuestas reales se pueden publicar en un repositorio de forma anonimizada? Cas 2. How2sign: a large-scale multimodal dataset for continuous American Sign Language (UPC) Vídeos en lengua de signos con transcripciones sin consentimiento informado por partes de los actores Cas 3. Flujos migratorios entre Rumania y Castellón (UAB) ¿Se puede conservar la identidad de los informantes si hay consentimiento informado? Los datos se anonimizaron y quedaron con acceso restringido Cas 4. Vídeos con procesos de elaboración de instrumentos de piedra prehistóricos (IPHES) Aparecen personas (actores) anonimizados. ¿Es posible la reindentificación? Cas 5. Use of Research Organizations Registry (ROR) identifiers in author academic profiles: the case of Google Scholar Profiles (UPF) …