Investigación en la Biblioteca

Después de muchos meses de trabajo, de esperar a que una revista o una editorial nos de el visto bueno, de las correcciones oportunas, por fin el trabajo de la investigación a la que tanto tiempo hemos dedicado ha visto la luz. Y ahora, ¿ qué ?

Haber elegido bien el medio es un primer paso para darle entidad a nuestro trabajo, pero ahora nos toca una nueva labor y es asegurarnos de que ese trabajo se vea. Como señala Julián Marquina en su blog: 

…seguro que has visto muchos trabajos que podrías calificar como “normales” con una visibilidad extraordinaria y unos trabajos “extraordinarios” con una visibilidad normal. Eso es porque los autores de los primeros eran conscientes de la importancia de seguir trabajando para conseguir posicionar sus investigaciones, y con ello ganar visibilidad.  Así que es hora de remangarse y ponerse a trabajar (aunque más bien sería “seguir trabajando”).

Existen varios términos que podemos trabajar: la visibilidad académica y el SEO académico. Uno lo hace el investigador con su trabajo, y el otro lo hace un profesional especializado en redes, un community manager pero que a su vez, es científico. Esta figura puede trabajar la difusión y divulgación del trabajo y los resultados de un grupo de investigación generando contenido a partir del propio trabajo del grupo: infografías, vídeos, notas de prensa, etc. (Boté, 2017)

La visibilidad académica es lo que deben hacer la mayoría de los investigadores por su trabajo si no están en grandes grupos con presupuestos adecuados para tener perfiles como el anterior a su disposición, o, si no tienen formación suficiente y adecuada para poder abarcar todo ese trabajo del que hablábamos. Y entonces, ¿qué puede hacer? Los blogs y artículos especializados coinciden en lo mismo:

- Apostar por el acceso abierto (Open Access) siempre que sea posible: las posibilidades de citación de un artículo en abierto se multiplican y permiten mayor facilidad para descargar, leer y compartir tu trabajo.

- Deposita tu trabajo en repositorios: institucionales, generalistas o especializados. Tener tu trabajo en estrucuturas de ciencia abierta permiten difundir y dar difusión a tu trabajo, y que aquella producción que tiene más dificultades para promocionarse como participaciones en congreso, por ejemplo, tengan su espacio de descubrimiento.

- Mantén tus perfiles de autor al día y bien perfilados: que te encuentren, y cuando te encuentren, que puedan localizar toda tu obra a la vez. Parece obvio, pero es muy importante procurar que este trabajo esté al día.

- Utiliza las redes a tu favor: escribir el resumen en tu blog, anunciar la publicación en tu Linkedin, comentar en tus redes sociales que has hecho una publicación, comentarlo en redes especializadas… Todo aquello que pueda dar difusión a tu trabajo generará movimiento y métricas de tipo social.

- Participa en congresos moviendo tu trabajo: asegúrate de escoger siempre eventos que sean especializados y realmente tengan que ver con tu área de trabajo. Pero será una forma de dar publicidad a tu trabajo y de crear contacto con gente que trabaje en tu misma área con la que después podrás generar redes para mover más trabajos en el futuro.

El último consejo, pero nada desdeñable, sería que cuentes siempre con la Unidad de Bibliometría para poder asesorarte en estos tips y resolverte dudas que puedan surgirte al respecto.

Marquina, Julián. (22 de junio de 2017). 14 consejos para ganar la ansiada visibilidad de tus trabajos académicos. Julián Marquina: Bibliotecas, libros y tecnología. https://www.julianmarquina.es/14-consejos-para-ganar-la-ansiada-visibilidad-de-tus-trabajos-academicos/

Boté, Juan José (19 de febrero de 2017). Visibilidad Académica y SEO Académico. NI es lo mismo, ni es igual. Juano Boté. https://web.archive.org/web/20201028024637/http://juanjobote.com/visibilidad-academica-seo-academico/

Cuando el personal investigador quiere enviar su manuscrito a alguna revista especializada debe tener en cuenta diversos factores como el público objetivo de la revista que tiene en el punto de mira, el consejo editorial, el prestigio, las APC's, y algo de lo que a veces se habla menos pero resulta fundamental: el tiempo que transcurre desde que se remite el manuscrito hasta que se acepta y publica el mismo.

Unos tiempos bien definidos en las políticas editoriales son imprescindibles. Los profesionales deben saber si esos tiempos cumplen con sus expectativas o son demasiado dilatados para el tipo de datos que manejan. Como relata en su entrada Cabezas Clavijo:

La revisión editorial (es decir, el proceso de la revista en que se determina si tu trabajo pasa a ser revisado por expertos o es rechazado sin evaluación) no debería durar más de 3-4 semanas. Si la cosa pasa de castaño a oscuro (es decir, unos 3 meses sin noticias del artículo), te recomiendo retirar el artículo, y enviarlo a otra revista (pero deberás empezar de nuevo el proceso)   

¿Qué puede hacer que una revista dilate tanto los procesos de revisión? Podríamos señalar varias causas, pero en esta entrada nos vamos a centrar en el proceso de revisión por pares y la dificultad que supone para las editoriales encontrar revisores dispuestos a cumplir con los ajustados plazos de revisión que se les otorgan. O podríamos formular la frase al revés: la dificultad que tienen los revisores de cumplir con los plazos que imponen las editoriales, además de seguir cumpliendo con todas sus obligaciones diarias.

Ya son diversos los foros donde se alza la voz alto y claro indicando que el tiempo de los profesionales que hacen este proceso de revisión debe ser validado de alguna forma, ya que las editoriales reciben grandes beneficios por la publicación pero esperan que este trabajo se haga de forma gratuita,

La “tokenización” de los revisores, incluir la revisión como un mérito más en las evaluaciones y acreditaciones, el pago directo por el trabajo, y otras vías de retribución de un trabajo que no deja de ser eso, trabajo profesional y cualificado al servicio de la investigación, son opciones encima de la  mesa que algunas editoriales sí que han puesto en marcha y que a la larga quizá generen ciertas desigualdades o desequilibrios en la balanza.

Por ahora, lo que está claro, es que sin evaluar la penalización que supone este trabajo para muchos profesionales lo que sale perdiendo es la cantidad de tiempo que tanto quienes quieren publicar como quienes se ven atrapados en la revisión ven perdido en su día día. ¿Hora de las editoriales y las instituciones de dar un paso al frente? 

Cabezas Clavijo, Álvaro (2025, junio). ¿CÓMO EVITO RETRASOS EN LA EVALUACIÓN DE MI PAPER? [Publicación]. LinkedIn. https://www.linkedin.com/posts/%C3%A1lvaro-cabezas-clavijo-192ab820_c%C3%B3mo-evito-retrasos-en-la-evaluaci%C3%B3n-de-activity-7335046275983196160--C2z?utm_source=social_share_send&utm_medium=android_app&rcm=ACoAABeTb7UBS8dGYhvB7OTF8vrwy3W0f60P7VY&utm_campaign=gmail
 

Villatoro, Francisco R. (18 noviembre de 2021). Una estimación del coste monetario de la revisión por pares. La Ciencia de la Mula Francis. https://francis.naukas.com/2021/11/18/una-estimacion-del-coste-monetario-de-la-revision-por-pares/

Caballero, Daniel Sánchez. «Las revisiones por pares, un negocio milmillonario alimentado con el trabajo gratuito de científicos». ElDiario.es, 2 de febrero de 2023, https://www.eldiario.es/sociedad/revisiones-pares-negocio-milmillonario-alimentado-trabajo-gratuito-cientificos_1_9916443.html.

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

Hay aspectos en torno a la ética de la publicación, la revisión de los artículos y la retractación en cuanto a los contenidos que suelen poner el acento en lo que a los datos se refiere. Se habla de fraude puramente profesional, pero como nos hace reflexionar una de las últimas entradas del blog de Retraction Watch, también hay todo un componente puramente ecónomico a costa de las APC's recaudadas por esos artículos fraudulentos que quedan en el aire cuando las revistas los eliminan o los retractan. ¿A dónde va el dinero de los artículos fradulentos?

Hay revistas que identifican claramente dónde depositan ese dinero recaudado que ha resultado ser un fraude. Por ejemplo, hay revistas que certifican que depositan ese dinero en research4life, una plataforma que pretende acercar contenidos científicos y especializados a instituciones de países con ingresos medios y bajos. Parece una buena opción. En otros casos, indican que lo reinvierten en la mejora de las políticas de prevención de fraudes de la propia revista. Habrá que creerlo.

Sea como sea, teniendo en cuenta el volumen económico que mueven los sellos editoriales no estaría de más que uno de los requisitos estándar sea la transparencia con respecto a los ingresos una vez que hay cambios tan notables como la eliminación de un artículo ya que de cara a la intención del propósito de enmienda que puedan tener, podría parecer que es un lucro poco honesto y restar credibilidad.

Es interesante saber cómo se delista una revista y qué condiciones pueden llevar una revista de ser  Q1 a ser expulsada de un ránking como el JCR.

La historia nos la cuenta esta vez Retraction Watch, y puede ser un ejemplo muy clarificador. 

La revista Bioengineered , listada en el JCR desde 2014, aparece delistada en la actualización de abril de 2025. ¿Los motivos? Vamos por partes.

En 2021 se detecta que hay un aumento notable en el número de envíos de artículos y en la solicitud de cambios de autorías, lo que responde claramente a las prácticas de una paper mill. Se inició una investigación y se implementaron cambios para fortalecer las políticas editoriales, entre otros, mejorar los procesos de revisión por pares.

En marzo de 2025 aparece un preprint en arXiv titulado: Tackling paper mills requires us to prevent future contamination and clean up the past -- the case of the journal Bioengineered . En él un grupo de investigadores señalan múltiples artículos que no se han retirado de la revista, y donde aparecen imágenes que son cuestionadas por su veracidad o por haber sido manipuladas. 

Desde que la revista tomó medidas, estas surtieron efecto en los artículos que se aceptaron desde ese momento, pero no tomaron medidas con los que ya estaban publicados y eran altamente cuestionables por lo que la posibilidad de distorsionar resultados y no servir de fuente fiable en el mundo de la investigación, quedaba patente.

En palabras de los investigadores: “no vaciaron la papelera”, y con ello han tirado por tierra el trabajo de una revista.

A veces no es necesario ver una práctica fradulenta en pleno funcionamiento; en ocasiones como esta, el consejo editorial no ha tenido en consideración las consecuencias a largo plazo de un trabajo mal hecho en su momento para llevar una revista que ha llegado a ser Q1 a ser delistada definitivamente.

Editoriales, analistas y asociaciones han emitido sus predicciones sobre el futuro de la investigación y la publicación académica, con un rango de años que van desde lo más inmediato hasta 2029.

Hay ciertas coincidencias: por una parte, la presencia de la IA no se pasa por alto y se hacen propuestas desde su integración para hacer una criba de manuscritos en una primera instancia a un uso más orientado a la detección de contenidos falsificados o fraudulentos. 

Otra, la necesidad de la publicación en abierto y el trabajo cooperativo interdisciplinar para poder para poder abordar problemáticas del futuro inmediato que requerirán de campos menos compartimentados y más de expertos en diversas materias para poder aportar sus conocimientos.

La evaluación de esas publicaciones, la necesidad de métricas actualizadas y procesos de revisión con mejoras tanto en plazos como en lo que concierne a los propios revisores (tokenización, por ejemplo) es otra de las cuestiones que se ponen encima de la mesa como necesidad inmediata.

La STM, en su informe de tendencias de 2029, señala como punto fundamental, la necesidad de recuperar y consolidar la confianza en la investigación académica en medio de un mundo de desinformación y sobrecarga de datos de poco o nulo valor.

La propia evolución de la sociedad nos dirá si estas tendencias son las que de verdad van a afianzarse en el mundo académico, aunque desde luego, en primera instancia, no parece que haya nada descabellado ni extremo en las propuestas que parezca poco asumible. Veremos.

(2025, 7 de abril). The reveal of STM Trends 2029. Newsroom. STM Blog. https://stm-assoc.org/stm-trends-2029-the-reveal/

Musa, Zul (2024, 13 de noviembre). 10 Emerging Academic Publishing Trends in 2025. PublishingState.com. https://publishingstate.com/10-emerging-academic-publishing-trends-in-2025/2024/

He considerado tomar prestado el nombre de la entrada del blog “La Ciencia de la Mula Francis” (Villatoro, 2024) porque no creo que haya un título más descriptivo para el tema a tratar.

De un tiempo a esta parte es un tema recurrente observar cómo se ha incrementado notablemente el número de “especiales” de revista, sobre todo, dentro de algunos sellos editoriales.  En 2023, el artículo “Special issues: The roles of special issues in scholarly communication in a changing publishing landscape” (Gleasner y Sood, 2024) ya hablaba de cómo estaba cambiando el panorama en lo que respecta a este tipo de publicaciones, y de hecho da algunas cifras que muestran no solo implican a editoriales de las que se consideran poco éticas, sino también a grandes sellos. En el texto encontramos también cómo hace mención  a que ciertas editoriales han empezado a utilizar los procesos de cómo gestionan esos números editoriales para certificar la calidad de sus publicaciones, como por ejemplo ACS; estas editoriales sí han realizado de forma histórica números especiales por el tipo de materias que trabajan y ahora ven cómo un maremágnum de “special issues” desvirtúa su trabajo.

Bajo esta información, y con los datos que nos aportan ciertos documentos, cabe recordar, por ejemplo, que en las últimas baremaciones de la ANECA en el proceso de sexenios había varios cuestiones que penalizaban a la hora de evaluar una aportación y entre ellas (cito textualmente): “La reiteración de publicación en las mismas revistas o editoriales científicas, particularmente en números especiales, podrá reducir la puntuación”.

No es cuestión de poner en tela de juicio el trabajo bien hecho y los números cuidados y con sentido que se han venido gestionando en el mundo editorial hasta el día de hoy, pero sí es momento de plantearse el carácter quizá recaudatorio de todos esos números que surgen para dar cabida a lo que no tiene espacio en otros medios y que puede ser sospechoso de no cumplir con toda la ética y calidad editorial que en el mundo académico se espera.
 

Villatoro, Franciso R. (2024, agosto 06): La explosión de números especiales en las revistas científicas. La Ciencia de la Mula Francis. https://francis.naukas.com/2024/08/06/la-explosion-de-numeros-especiales-en-las-revistas-cientificas/

Gleasner, R. M., & Sood, A. (2025). Special issues: The roles of special issues in scholarly communication in a changing publishing landscape. Learned Publishing, 38(1), e1635. https://doi.org/10.1002/leap.1635

Hace tiempo que se pone nombre a prácticas poco honestas dentro del mundo de la publicación, donde las conocidas como “paper mills” han encontrado el perfecto nicho de mercado en la necesidad del entorno mundial actual de producir sin parar y sin detenerse a verificar con los suficientes medios si todo lo que se publica es fiable, verídico y contiene datos de calidad.

El contexto lo facilita: múltiples medios de edición y publicación, simplificación de los medios de verificación, sistemas de falsificación de datos asimilando otros que sí son verídicos…  No hay más que hacer una búsqueda rápida con los términos “academic research fraud” para ver múltiples ejemplos de calado en la red.

Cuando las personas que se dedican a detectar este tipo de fraudes, conocidos como “investigadores del fraude científico”, sacan a relucir los datos a través de recursos como Retraction Watch, las cifras dejan un panorama algo sombrío. Primar la cantidad por encima de la investigación de calidad, si pensamos en áreas tan sensibles como la investigación en Biomedicas, probablemente esté obligando a los investigadores a centrarse en publicar y no en hacer avanzar la investigación;  y a la vez, puede estar obligando a los investigadores de buena fe a tener que adoptar muchas medidas de seguridad extra para no utilizar datos que no son fiables o que posteriormente van a ser retractables pero no con la velocidad deseada para que no incurran en errores.

¿Qué opciones hay ante tanto ruido de datos y publicaciones que pervierten el sistema de publicación?

No son sencillas las soluciones, pero todos los actores implicados deben asumir su parte de responsabilidad.

¿Qué opinas?

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El sistema de publicación académica y científica ha requerido de un procedimiento de control por parte del propio mundo académico y científico para avalar, de una forma empírica, que lo que consta en dichas publicaciones es veraz y digno de confianza.

Ahora bien, desde los sellos editoriales han utilizado este proceso de forma quizá algo sibilina y han terminado poniendo a la Ciencia a su servicio disponiendo de esa revisión por pares de forma gratuita alegando un trabajo de control entre colegas de profesión.

¿Qué ha supuesto esto? La realidad es que un trabajo de estas dimensiones, sin remunerar, añadido a las ya extensas agendas de los científicos y científicas supone que no se prioricen los esfuerzos, lo que hace que se dilaten mucho los plazos en muchas ocasiones, además de menospreciar un trabajo profesional que por otra parte reporta beneficios a las revistas que procesan los artículos.

Desde Nature nos presentan el experimento de dos revistas en que con una pequeña bonificación a los revisores, consiguieron una revisión en un plazo mucho más corto, con un resultado igual en calidad y profesionalidad. Este y otros medios de bonificación se han puesto encima de la mesa en los últimos años con el fin de no precarizar un trabajo tan especializado y necesario como el de los revisores en favor de las empresas privadas. 

¿Qué opináis como profesionales? ¿Debería incentivarse de forma económica este trabajo o mediante otro tipo de bonificaciones? ¿O la Ciencia debe ser supervisora del trabajo científico y evitar mercantilizar el trabajo de revisión para no influir en sus resultados?

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Los sellos de calidad de las publicaciones son marcas de garantía que se tienen en cuenta a la hora de poner en valor los medios de publicación de las aportaciones de los investigadores.

La FECYT, por ejemplo, emite cada año un sello de calidad para publicaciones periódicas  para “ … garantizar la calidad editorial y científica, asegurarse de que las revistas académicas españolas cumplen con altos estándares de rigor, tanto en la selección de artículos como en la revisión por pares y el cumplimiento de prácticas editoriales excelentes, éticas y sostenibles”. Este año será la novena edición y este año tiene como objetivos primordiales la ciencia abierta y la perspectiva de género.

Pero no solo las revistas reciben sello: las editoriales y las colecciones editoriales tienen su propio sello y se les otorga el sello de calidad CEA-APQ. Este año, en concreto, nueve colecciones editoriales y cuarenta monografías individuales.

Estos sellos, valorables en convocatorias como los sexenios son formas de identificar indicios de calidad en publicaciones españolas que a veces, entre tanto sello editorial extranjero, pueden pasar inadvertidos. 

A la hora de tener presentes los criterios para seleccionar los medios donde publicar una aportación, aunque no son criterios que tomemos en cuenta en un primer momento, un sello de calidad como este sí que puede ser determinante a la hora de decidir entre varios títulos.

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Hace tiempo que ChatGpt y otros motores de búsqueda basados en IA son herramientas habituales de trabajo para estudiantes e investigadores a la hora de localizar información. 

Tras años de uso de motores más tradicionales como Google, donde la información aparece indexada según criterios que responden a contenido, pertinencia y habilidad del responsable de SEO y se acercan más o menos a lo que busca el usuario, los motores basados en IA utilizan otro tipo de algoritmos que responden a las preguntas que hacen los usuarios, dando como respuestas válidas y comprobadas la información que devuelven. ¿Problema? Que no siempre estas respuestas son válidas, son reales y están comprobadas. 

Sobre esta última premisa se basa el artículo que nos comparten dos investigadoras, que han hecho un experimento solicitando determinadas búsquedas a varias IA y han comprobado los resultados. Y en esos resultados han sacado conclusiones que no son demasiado halagüeñas: estos chatbots se inventan las respuestas en muchas ocasiones incluso en las versiones de pago.

La IA pone a disposición de los investigadores herramientas muy útiles, pero es necesario asumir que pueden cometer errores y comprobar siempre los datos resulta una obligación.

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La revista Science ha puesto encima de la mesa un nuevo concepto que se suma a la inquietante lista de terminología que se usa para designar malos usos o mala praxis en el el mundo de la investigación a día de hoy: “patent mills”

En el mundo del publish or perish ("publicar o morir"), las patentes se han convertido en un objeto de compraventa para la mejora de los perfiles de los investigadores. La premisa es sencilla: registrar una patente conlleva un procedimiento complicado pero el registro de propiedad intelectual, por ejemplo en Reino Unido, es relativamente sencillo. 

Desde países como India o Pakistán se incentiva el registro de patentes como un medio de avance en la carrera, e incluso se incentiva con primas, pero no discriminan adecuadamente entre propiedad intelectual y patente por lo que se compran derechos de múltiples productos absolutamente descabellados con el mero objetivo de evolucionar y ascender. Pura supervivencia.  

“Patent mills”, “paper mills”, “predatory”, “fake-journal” … Toda esta terminología no es sino una forma de acotar y poner nombre a todas las formas de fraude que se generan en el mundo de la investigación a costa, en su gran mayoría, de la necesidad de los investigadores de progresar y conseguir ascender en un mundo competitivo y poco honesto en sus prácticas que deja de lado lo que de verdad es importante: el propio progreso de la Ciencia y de la investigación.

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The International Science Council presenta la segunda edición de esta obra, donde analiza a través de seis casos la influencia de la IA en la investigación en diferentes partes del mundo.

Plantea diferentes preguntas, desde cómo influirá el uso de la IA en la distribución de fondos en la investigación, si cambiarán los resultados, qué legislación es necesario ajustar para una integración ética y fiable de la IA en los procesos de investigación, cómo afectará en los propios flujos de colaboración a nivel internacional, etc.

Los informes que recibimos a diario suelen tener un foco muy occidental y quizá sea interesante poner un foco en los ecosistemas investigadores de países emergentes y pequeñas economías para saber hasta qué punto pueden impulsar o no los sistemas de investigación de estos países herramientas que a día de hoy parecen estar al alcance de una mayoría.

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En plena explosión de herramientas basadas en IA de apoyo a la investigación académica, Wiley presenta un informe con un estudio sobre cómo se utilizan determinadas herramientas en todo el ciclo de vida de la investigación. Cómo se usan, en que áreas, dónde no se utilizan y otros puntos que manifiestan tendencias de uso a nivel internacional.

Han analizado 43 herramientas y se han basado en los siguientes puntos:

• Nivel de adopción de las herramientas y confianza en las mismas
• Implantación por zonas geográficas 
• Tendencias concretas por disciplinas
• Tendencias de futuro y necesidades en liderazgo

Las publicaciones hablan cada vez más del uso de estas herramientas dentro de la investigación y este tipo de informes facilitan poder poner en datos y con perspectiva cómo influyen estos herramientas en la producción científica con la perspectiva de un gran sello editorial.

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Este artículo de Nature pone sobre la mesa un tema muy relevante sobre las instituciones que han tenido que presentar un mayor número de retractaciones sobre los artículos de sus investigadores. Los datos los proporciona la base de datos Retraction Watch , y la estadística indica que la mayor parte de las instituciones provienen de China.

Este problema, relacionado con las paper mills, con la entrada de determinados sellos editoriales de dudosa praxis en lo que a políticas editoriales se refiere o la presión por la publicación masiva para el progreso de las carreras científicas (publicar más, pero no siempre investigar mejor) pueden ser claves para entender los datos que plantean en distintos escenarios; vienen a mostrar un panorama sobre países que están pujando por hacerse un hueco en el mundo de la investigación para posicionar sus instituciones, puede que en algunos casos saltándose criterios de calidad, relevancia y fiabilidad.

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Todos los meses podemos encontrar noticias sobre revistas que los principales portales científicos, WoS y Scopus, han puesto o bien en cuarentena o bien directamente han expulsado de sus índices porque han dejado de cumplir los criterios académicos de calidad exigidos para aparecer en sus listados.

A la hora de buscar recursos para la publicación es probable que te asalte la duda de cómo saber si la revista que te interesa ha salido del ranking o no. Recuerda que cuando esto se produce suele aparecer un disclaimer o anuncio en el propio perfil de la revista; pero si lo que quieres es un panorámica general, puedes consultar los listados que mensualmente actualiza cada uno de los portales.

Para WoS, dispones de sus actualizaciones de revistas aquí.

Para Scopus, en este enlace.

Recuerda que si aún así tienes dudas sobre qué recurso es el mejor, o si una revista es conveniente, siempre puedes contactar con Biblioteca para ayudarte con algunos recursos en tu selección final.

La Red de Bibibliotecas Universitarias, en su portal de recursos e información, ha inaugurado recientemente una sección en la que recogen ciertas herramientas basadas en Inteligencia Artificial que son de utilidad como apoyo en las tareas de investigación.

Una de las cosas más interesantes, además de recoger las posibilidades que incluyen portales como WoS y Scopus de forma muy reciente, es que muchas de las herramientas son de acceso libre o al menos, ofrecen una variable que sí lo es por lo que permite probar y comprobar si son de utilidad para el trabajo de los investigadores. 

ConnectedPapers, por ejemplo, para poder relacionar artículos científicos; Research Rabbit, para poder buscar artículos en acceso abierto o Elicit, para poder extraer grandes cantidades de datos y generar resúmenes son buenos recursos en la gestión del trabajo investigador.

La IA puede ser un gran ayudante dentro de la investigación siempre que sepamos cómo utilizar de forma racional estas herramientas y recordemos que son exactamente eso, medios para mejorar las condiciones de trabajo y no ser sustitutivos de la capacidad de creación de los investigadores.

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