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Blog de Bibliometría UE

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11/14/2025
profile-icon Raquel Venancio

En el contexto de la publicación científica a día de hoy el volumen de amenazas sobre la integridad de la misma ha crecido de forma exponencial.

Desde las paper mills a la mala praxis de los propios autores amparados, por ejemplo, en el uso poco claro de la IA.

Ante este panorama los sellos editoriales han tenido que ponerse, a marchas forzadas, a diseñar estrategias y herramientas para evitar que esas malas artes se traduzcan en textos retractados a la larga.

Springer-Nature y su equipo de “Integridad en la Investigación y Prevención” , por ejemplo, ha diseñado varias herramientas y entre ellas, la más reciente, “Problematic Paper Screener”. La misión de esta herramienta es detectar frases inusuales que, por poner un ejemplo, haya empleado un autor para parafrasear un trabajo y evitar así la detección de plagio.

Es necesario que todos los actores participen velando por la integridad científica, pero entre ellos, los sellos editoriales deben ser un actor principal.

 

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05/23/2025
profile-icon Raquel Venancio

La evolución que están sufriendo las herramientas basadas en IA es innegable. Desde los primeros prompts hasta ahora hemos visto como la interpretación del lenguaje, del vocabulario y de los contextos han mejorado notablemente.

También hemos visto como muchas personas han encomendado el trabajo, duro y pesado en ocasiones, de la escritura a estas herramientas saltándose el paso fundamental de la propia creación. Recordando la premisa de que la IA no es autora, y así se reconoce por ejemplo en los últimos documentos emitidos por la Oficina de Copyright de USA, los investigadores deben tener presente que tampoco sus trabajos deberían estar redactados por una herramienta como esa.

¿Puede detectarse? En un gran porcentaje, sí. Hay patrones en el vocabulario, formas de redactar y una tendencia a simplificar algunas descripciones que hace que llame la atención cómo está redactado un texto. Pero además, se han desarrollado algunos softwares, e incluso los que ya estaban pensados para detectar plagios se están optimizando para estas tareas, aunque por ahora sobre todo para inglés. Pero, ¿cuál es el idioma mayoritario en la investigación?

Si tenéis interés, podéis consultar algunas referencias a investigaciones en estos artículos:

Detecting LLM-Generated Peer Reviews

https://doi.org/10.48550/arXiv.2503.15772

Comparison of Grammar Characteristics of Human-Written Corpora and Machine-Generated Texts Using a Novel Rule-Based Parser

https://doi.org/10.3390/info16040274

How Do AI Detectors Work? (And Why You Should Care)

https://medium.com/illumination/how-do-ai-detectors-work-2d7341891f0a