- Cómo hacer Resultados Abiertos
- El rol de las personas colaboradoras en la Ciencia Abierta
- Cómo dar reconocimiento abierto
- Combinar Resultados Abiertos para informes científicos y publicaciones
- Lección 3: Resumen
- Lección 3: Evaluación
En la Lección 2 aprendiste a usar los resultados de otras personas. En esta lección nos centraremos en generar Resultados Abiertos. Empezaremos por debatir qué significa conseguir resultados reproducibles. Como ya hemos comentado en el curso las prácticas de reproducibilidad computacional en Software Abierto, en esta lección enfatizamos específicamente la importancia de las colaboraciones para que estos resultados sean abiertos y reproducibles. Empezando por reconocer que los resultados científicos no son obtenidos por individuos. Asimismo, te enseñaremos cómo garantizar colaboraciones equitativas, justas y exitosas al generar Resultados Abiertos que reconozcan todas las contribuciones. Una vez que hayas planificado las reglas de participación, te brindaremos formas de garantizar que tus informes y publicaciones respeten los principios de Resultados Abiertos y combatan la crisis de reproducibilidad.
Al finalizar esta lección deberías ser capaz de:
- Identificar enfoques para hacer diferentes tipos de Resultados Abiertos.
- Reconocer la importancia de la colaboración en la obtención de resultados.
- Desarrollar pautas de contribución para permitir el reconocimiento de quienes contribuyen con los resultados.
- Combinar diferentes Resultados Abiertos para crear informes científicos y resultados reproducibles.
Explicaremos qué es la crisis de reproducibilidad y cómo la Ciencia Abierta puede ayudarte a combatirla. ¿Qué formas prácticas puedo aplicar a mis resultados de investigación para obtener Resultados Abiertos? ¿Cómo puedo asegurarme de que los resultados que comparto puedan ser reproducidos por otras personas? ¿Cómo puedo realizar publicaciones científicas que no aumenten la crisis de reproducibilidad, sino que la combatan?
En el conjunto de valores de la Ciencia Abierta, aprendiste sobre la ética y los principios subyacentes en las prácticas científicas abiertas responsables. En Software Abierto, exploraste e identificaste las herramientas y métodos correctos que aseguran la usabilidad y reproducibilidad de su análisis. En Datos Abiertos, desarrollaste un Plan de Gestión de Datos que puede garantizar los principios FAIR de los datos a lo largo del proceso de investigación, y no sólo al final cuando se publica el informe final del proyecto. Estos enfoques científicos abiertos abordan directamente las causas profundas de la crisis de reproducibilidad, que son la falta de apertura durante todo el proceso científico, la ausencia de documentación, la descripción deficiente de métodos intermedios o los datos faltantes que se utilizaron en etapas intermedias del proceso de investigación. En esta lección, aprenderás a reunir todo esto para asegurarte de que otras personas puedan reproducir fácilmente tus Resultados Abiertos.
En la Lección 1, identificamos diferentes componentes de investigación que pueden considerarse Resultados Abiertos en varias etapas de la investigación. En esta lección, queremos explicar específicamente qué procesos están involucrados en su elaboración.
Estudio de caso: Resultados Abiertos de colaboración distribuida entre varios equipos del Telescopio Event Horizon
Ejemplo: Captura de resultados de actividades que van desde la colaboración hasta las observaciones, pasando por la generación de imágenes y la interpretación.
En 2017, el telescopio del Event Horizon (EHTC por sus siglas en inglés) apuntó a agujeros negros supermasivos con los horizontes de sucesos aparentes más grandes: M87 y Sgr A* en el Centro Galáctico en cuatro días distintos. Esta colaboración distribuida condujo al rendimiento de varios petabytes de los datos que permitieron a las personas dedicadas a la astronomía revelar la primera imagen de un agujero negro proporcionando la más fuerte evidencia visual de su existencia. El sitio web de EHTC (en inglés) proporciona información sobre proyectos de investigación, métodos científicos, instrumentos, medios de prensa y otros medios (como publicaciones del blog, artículos de noticias y vídeos de YouTube); así como eventos, datos, propuestas y publicaciones. Este proyecto muestra un trabajo a gran escala y de alto impacto que aplica prácticas abiertas para lograr sus resultados. Los diferentes tipos de resultados compartidos en este proyecto se pueden asignar a diferentes etapas del proceso de investigación y a los equipos involucrados en su creación.
Generar resultados y dar crédito a quienes contribuyeron de manera justa en diferentes etapas de la investigación
Los estudios de caso mencionados anteriormente destacan que los resultados asociados con un proyecto son más que una publicación. Al comprender cómo se crean los Resultados Abiertos en diferentes proyectos, podemos obtener conocimiento profundo sobre los procesos para hacerlo. Con ese objetivo, el resto de esta lección describe el proceso de obtención de resultados en tres partes: 1) generar todo tipo de resultados de investigación; 2) reconocer a todas las personas que contribuyeron; y 3) combinar resultados para informes y publicaciones científicas.
Las nuevas formas de trabajar con enfoques creativos para la colaboración y la comunicación en investigación han abierto oportunidades para comprometerse con las comunidades de investigación más amplias al compartir los resultados científicos a medida que se desarrollan, en lugar de hacerlo al final a través de artículos resumidos. A lo largo del ciclo de investigación se crean una serie de componentes de investigación que pueden compartirse abiertamente. Por ejemplo, los recursos creados en un proyecto científico incluyen, entre otros, los siguientes:
| IDEACIÓN Y PLANIFICACIÓN ☑ | RECOPILACIÓN Y EXPLORACIÓN DE DATOS | PARTICIPACIÓN COMUNITARIA Y REPRODUCIBILIDAD | PRESERVACIÓN Y PUBLICACIÓN |
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Ideación y planificación, tal vez antes de que se financie o comience el proyecto de investigación:
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| IDEACIÓN Y PLANIFICACIÓN | RECOPILACIÓN Y EXPLORACIÓN DE DATOS ☑ | PARTICIPACIÓN COMUNITARIA Y REPRODUCIBILIDAD | PRESERVACIÓN Y PUBLICACIÓN |
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Recopilación y exploración de datos, artefactos de investigación creados durante el proceso de investigación activo:
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| IDEACIÓN Y PLANIFICACIÓN | RECOPILACIÓN Y EXPLORACIÓN DE DATOS | PARTICIPACIÓN COMUNITARIA Y REPRODUCIBILIDAD ☑ | PRESERVACIÓN Y PUBLICACIÓN |
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Compromiso de la comunidad y reproducibilidad, lo más valioso durante el período del proyecto:
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| IDEACIÓN Y PLANIFICACIÓN | RECOPILACIÓN Y EXPLORACIÓN DE DATOS | PARTICIPACIÓN COMUNITARIA Y REPRODUCIBILIDAD | PRESERVACIÓN Y PUBLICACIÓN ☑ |
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Preservación y publicación, se espera que persista a largo plazo:
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Crédito de la imagen: Ilustración del proyecto Turing Way de Scriberia. Zenodo.
Ya ta has encontrado con algunos de estos en las lecciones anteriores y, con suerte, podrás identificar cuáles de estos u otros resultados estás generando en tu trabajo. Para que formen parte de los Resultados Abiertos, es importante que sean compartidos abiertamente con la licencia y la documentación apropiadas para que otras personas puedan leer, investigar y cuando sea posible, reusar o construir sobre ellos.
La Ciencia Abierta, en última instancia, informa de nuestras decisiones como personas dedicadas a la ciencia y guía la selección de enfoques que contribuyen a que nuestros resultados se abran en diferentes etapas. Uno de los objetivos principales de los Resultados Abiertos es asegurar la reproducibilidad de la investigación, a menudo explicada a través de definiciones como la de Stodden (2015) (en inglés):
"La reproducibilidad es la capacidad que posee una persona que realiza una investigación para obtener los mismos resultados de un trabajo publicado utilizando los datos sin procesar y el código empleados en el estudio original."
Stodden (2015)
Usando esta definición, los resultados que pueden ser reproducidos computacionalmente por otras personas pueden llamarse Resultados Reproducibles. Los casos prácticos del EHTC presentan Resultados Abiertos como colecciones de objetos de investigación creados en distintas fases del proceso de investigación. También proporcionan documentación y recursos que permiten el reanálisis y la reproducción de los resultados originales.
Lo ideal es que cualquier persona, en cualquier lugar, pueda leer una publicación y comprender los resultados, identificar fácilmente los métodos aplicados, así como seguir adecuadamente los procedimientos para lograr los mismos resultados que los compartidos en ese estudio. Sin embargo, como ya se sabe, el problema de la reproducibilidad es frecuente en todos los campos científicos (véase este informe de Nature, en inglés). Una persona que hace un trabajo científico y es bienintencionada puede compartir todos los objetos de investigación y describir todos los pasos aplicados en su investigación pero, si no facilita el entorno de investigación u otra configuración técnica que haya utilizado para analizar sus datos, puede impedir que otras personas reproduzcan sus resultados. Este problema es aún más agravado por errores y prejuicios humanos (en inglés). Por ejemplo, las personas no siempre son capaces de identificar cómo sus intereses y experiencias influyen en las decisiones que toman y en las conclusiones de sus investigaciones. Esto hace que la necesidad de combatir la crisis de reproducibilidad sea aún mayor.
Los enfoques para hacer Resultados Abiertos deben integrar herramientas y métodos reproducibles, como el control de versiones, la integración continua, la revisión de código, las pruebas de código y la documentación. Además, para ampliar la reproducibilidad más allá de los aspectos computacionales de la investigación, los informes y la documentación de los distintos tipos de resultados y decisiones también deben facilitarse de forma transparente.
Compartir diferentes tipos de resultados lo antes posible no sólo ayuda a encontrar soluciones más rápidamente, sino que también contribuye a que la ciencia sea más reproducible, ya que esa apertura ayuda a entender cómo comunicar las metodologías y los hallazgos con mayor claridad a las demás personas. Aquí te proponemos algunos lugares fáciles para empezar a crear tus resultados de forma abierta.
| ESCRIBIR UN POST DE FORO ☑ | ESCRIBIR UNA BUENA ENTRADA DE BLOG | HACER UN BUEN VIDEO | ESCRIBIR UN POSTEO EN UNA RED SOCIAL |
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A menudo, al comenzar la investigación, los foros públicos son un gran lugar para comenzar a entender y colaborar con las comunidades. La mayoría de los foros de discusión tienen un Código de Conducta y directrices sobre las mejores prácticas para la participación. Algunas pautas comunes que pueden ser útiles son las directrices de StackOverflow (en inglés), y Xarray (en inglés), pero la mayoría de los foros tienen alguna guía específica. En los foros, se incrementa la confianza al interactuar con la comunidad, por lo que cuanto más interactúes, ¡más gente responderá! A menudo, las mejores prácticas incluyen asegurarse que estamos publicando en el área correcta, que usamos etiquetas (cuando estén disponibles), y que incluimos ejemplos que documentan la pregunta o problema que presentamos. Si revisas el post (en inglés) en el Foro del Discurso de Pangeo con un gran número de revisiones puedes ver que exponen claramente el problema que intentan resolver, hacen referencia a otros posts sobre temas similares, enlazan a un cuaderno computacional que tiene un ejemplo de su código, y dan un ejemplo del código que están intentando ejecutar. |
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| ESCRIBIR UN POST DE FORO | ESCRIBIR UNA BUENA ENTRADA DE BLOG ☑ | HACER UN BUEN VIDEO | ESCRIBIR UN POSTEO EN UNA RED SOCIAL |
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Los blogs son artículos extensos que no son revisados por pares. Los blogs pueden ser una excelente forma de compartir el proceso de investigación y los hallazgos antes de su publicación, pero también después, para ofrecer otra presentación más accesible del material. Por ejemplo, podemos escribir un artículo científico sobre nuestra investigación que sea muy técnico, pero luego desglosarlo en un lenguaje más accesible en una entrada de blog. Muchas personas que realizan una investigación utilizan los blogs para desarrollar y poner a prueba ideas y enfoques, dado que son más interactivos. Hay blogs científicos en todo internet. Algunos de los más populares son Media, Science Bites (en inglés) y Scientific American (en inglés). Una buena forma de empezar es buscar una entrada de blog que nos haya gustado o inspirado y utilizarla como guía para escribir nuestra propia entrada. |
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| ESCRIBIR UN POST DE FORO | ESCRIBIR UNA BUENA ENTRADA DE BLOG | HACER UN BUEN VIDEO ☑ | ESCRIBIR UN POSTEO EN UNA RED SOCIAL |
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¡Comienza con algo pequeño! Graba un breve vídeo en el que muestres cómo hacer algo que te costó mucho trabajo o una nueva habilidad o herramienta que hayas aprendido a usar y publícalo en YouTube o en otras plataformas de vídeo populares. Los grandes vídeos suelen explicar conceptos, ideas o experimentos científicos a un público determinado. Los videos pueden inspirar a otras personas a trabajar en ciencia, así que puedes contar cómo te iniciaste en la ciencia y mostrar algunas de tus investigaciones. ¡Hay muchos recursos en línea para ayudarte aquí también! |
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| ESCRIBIR UN POST DE FORO | ESCRIBIR UNA BUENA ENTRADA DE BLOG | HACER UN BUEN VIDEO | ESCRIBIR UN POSTEO EN UNA RED SOCIAL ☑ |
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Las redes sociales también son un buen lugar para hacer preguntas cuando se está empezando en un tema de investigación y también como lugar para compartir todo tipo de resultados. Proporcionar un enlace a un vídeo, una entrada de blog o un cuaderno computacional y/o compartir una imagen de un resultado científico es una buena forma de iniciar interacciones. Puedes llamar la atención sobre tu publicación usando hashtags y etiquetando a otras personas que colaboraron. Hay un montón de guías en Internet para aprender cómo escribir posts en redes sociales y siempre es bueno mirar lo que hacen otras personas en tu área. Responder a los comentarios y comprometerse con otras personas puede ayudarte a mejorar tu investigación y aprender sobre nuevas herramientas o métodos. |
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Todas estas diferentes formas de compartir información ayudarán a mejorar nuestro informe o artículo publicado. Y a medida que empiezas a trabajar más abiertamente con otras personas, piensa en cómo funcionarán las colaboraciones y cómo darás crédito. Todos los recursos pueden centralizarse mediante informes y documentación en un repositorio o sitio web para que cualquiera, incluido "tu yo a futuro", pueda encontrarlos en el día de mañana.
Puedes encontrar más formas de comunicar tu trabajo en la guía de comunicación (en inglés) de The Turing Way.
La Ciencia Abierta, como vimos en el Módulo 1 El Ethos de la Ciencia Abierta, debe mantener los estándares éticos más estrictos. Esto se logra mediante la participación de diversas personas colaboradoras en el desarrollo de los resultados científicos. Los enfoques participativos permiten integrar múltiples perspectivas y conocimientos en la investigación desde el inicio y garantizan que la revisión por pares se realice para todos los productos de forma iterativa, y no sólo para los artículos finales.
En la elaboración y la planificación para compartir los resultados de manera abierta, se puede aplicar el principio de "tan abierto como sea posible, tan cerrado como sea necesario". Esto significa proteger la información confidencial, gestionar las prácticas de protección de datos cuando sea necesario y no compartir datos sensibles o información privada de las personas que pueda ser utilizada indebidamente. Repositorios en línea, como GitHub y GitLab, permiten la interacción en línea además de servir técnicamente al control de versiones y al alojamiento del contenido. Por ejemplo, puedes usar issues (en inglés) y un tablero de proyecto (en inglés) para comunicar lo que está ocurriendo en un proyecto en cualquier momento. El uso de pull requests (en inglés) indica una invitación para que los pares revisen el nuevo desarrollo de código u otro contenido. Gracias a una serie de plantillas reutilizables, no es necesario configurar los repositorios desde cero. Por ejemplo, se puede usar directamente una plantilla para proyectos de investigación reproducibles (en inglés).
La colaboración es fundamental para todas las investigaciones científicas. El impacto positivo de la colaboración se logra cuando se apoya la diversidad para combinar una gama de habilidades, perspectivas y recursos y trabajar hacia un objetivo compartido. Los proyectos que aplican enfoques abiertos y reproducibles facilitan la participación de diversas personas colaboradoras y el reconocimiento de sus aportes, al mismo tiempo que apoyan el desarrollo de soluciones de las que puedan beneficiarse todas las personas.
Hacer participes y reconocer el papel de todas las personas que colaboran en la obtención de Resultados Abiertos es una parte importante de la Ciencia Abierta, que debatiremos a continuación.
Mapa de la EHT. Las estaciones activas en 2017 y 2018 se muestran con líneas de conexión y etiquetadas en amarillo, los sitios en servicio se encuentran etiquetados en verde y los sitios antiguos etiquetados en rojo. Del articulo II (Figura 1). IOPscience (en inglés).
El equipo del Event Horizon Telescope (EHT, en español Telescopio Horizonte de Sucesos) involucró a 200 personas de 59 institutos en 20 países, desde estudiantes de grado hasta referentes del campo de alto nivel. Utilizaron una matriz que incluía ocho radiotelescopios en seis lugares geográficos de los Estados Unidos, América Latina, Europa y el Polo Sur. Todas las personas colaboradoras se ubicaron en diferentes puntos geográficos, tuvieron acceso a diferentes instrumentos, recopilaron datos generados a partir de telescopios en diferentes lugares y aplicaron habilidades de diferentes equipos para crear resultados innovadores. Cada persona que colaboró fue reconocida a través de diferentes canales de comunicación y por medio de autorías en las publicaciones. EHTC también apoya el "análisis e interpretación críticos" de sus resultados publicados para facilitar la transparencia, el rigor y la reproducibilidad (sitio web de EHTC).
Crear diferentes componentes de investigación y prepararse para compartirlos como Resultados Abiertos implica una serie de actividades. Detrás de estas actividades se encuentran las personas que contribuyen, quienes asumen variadas responsabilidades que incluyen, entre otras:
- Conceptualizar la idea
- Diseñar el proyecto
- Asesorar o mentorear
- Realizar experimentos como estudiante, persona investigadora o asistente de investigación
- Crear herramientas esenciales para llevar a cabo la investigación
- Proveer experiencia en datos
- Desarrollar software
- Proveer conocimientos especializados y soporte
- Gestionar requerimientos de la comunidad y del proyecto
- Proporcionar comentarios a los resultados
- Diseñar experimentos e interpretar resultados
- Escribir y revisar manuscritos
- ¡Y más! (en inglés).
Frecuentemente las conversaciones sobre la contribución y la autoría tienen lugar hacia el final de un proyecto o cuando se prepara el borrador de una publicación científica. Sin embargo, como se ha aprendido en las lecciones anteriores, los resultados de la investigación se generan a lo largo de toda la vida de un proyecto de investigación. Por lo tanto, es importante construir un acuerdo al principio del proyecto sobre cómo se gestionarán las contribuciones en el mismo.
Desarrollar pautas de contribución y acuerdos entre personas colaboradoras requiere definir de manera colectiva qué se considera contribuciones en el proyecto, quiénes obtendrán autoría, quiénes serán reconocidos como colaboradores, cuál es la importancia del orden en el que se enumeran las personas autoras en una publicación científica y quién toma estas decisiones. Garantizar que todas las personas que colaboran entiendan y acepten estas pautas antes de comenzar el proyecto también es importante.
En primer lugar y sobre todo, debes asegurarte de que se reconozcan las contribuciones de cualquier persona que haya aportado al proyecto de investigación. Con esta idea en mente, en esta lección, se explorará cómo hacer efectivos esos reconocimientos a las personas colaboradoras o autoras de tu proyecto de investigación.
Primero definamos los roles de personas autoras y colaboradoras.
| PERSONA COLABORADORA ☑ | PERSONA AUTORA |
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Una persona colaboradora es cualquiera que haya realizado alguna actividad que haya hecho posible que la investigación se lleve a cabo y que se generen resultados, se publiquen o se compartan. |
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| PERSONA COLABORADORA | PERSONA AUTORA ☑ |
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Una persona autora de un Resultado Abierto es una persona colaboradora que ha contribuido sustancialmente en la concepción o diseño del trabajo, o en la adquisición, análisis o interpretación de los datos para la publicación. |
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Una autoría corresponde a una persona que realiza activamente una o varias de las tareas mencionadas anteriormente (ver también National Institute of Health - NIH y ICMJE). Todas las personas autoras son colaboradoras, pero es posible que no todas las personas colaboradoras sean autoras, por ejemplo, alguien que contribuye mediante mentoría, capacitación o mantenimiento de infraestructura. Lo ideal es que a todas las personas colaboradoras se les ofrezca la oportunidad de tener autoría sobre los resultados de la investigación.
Dada la importancia que tradicionalmente se le atribuye a la autoría en la publicación científica y la ambigüedad de las definiciones (que a menudo contienen términos relativos, como "sustancial" o "extensivo", que dejan demasiado margen para interpretaciones subjetivas), no es de extrañar que determinar quién merece una autoría pueda conducir a decisiones sesgadas o injustas, disputas entre personas colaboradoras, o como mínimo, dejar a alguna persona resentida y con el sentimiento de ser menospreciada.
No hay un único enfoque para reconocer a las personas contribuyentes como autoras, pero esto es lo que debes tener en cuenta:
| DINÁMICAS DE PODER Y EQUIDAD EN EL GRUPO (ej. experiencia, sistemas opresivos) ☑ | EL TIPO DE CONTRIBUCIÓN |
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Considera este escenario hipotético: Eres estudiante postdoctoral y tienes la autoría principal de un proyecto de investigación. Una persona estudiante rotativa pasa 4 meses en el laboratorio ayudando a establecer y perfeccionar el protocolo experimental que se utilizará para realizar los experimentos necesarios para responder a la pregunta de la investigación. Incluso puede ayudar en la obtención de datos preliminares, pero luego se va y decide unirse a otro laboratorio. ¿Proporcionarías autoría a esa persona? Sería poco ético no dar autoría o crédito a alguna persona que ha prestado una ayuda significativa y ha contribuido al éxito de una investigación incluso cuando ya no esté implicada. Un camino justo en este escenario podría ser ponerse en contacto con quienes han colaborado anteriormente e implicarles en la escritura de una sección relevante del manuscrito. |
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| DINÁMICAS DE PODER Y EQUIDAD EN EL GRUPO (ej. experiencia, sistemas opresivos) ☑ | EL TIPO DE CONTRIBUCIÓN ☑ |
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Las pautas del NIH para la autoría describen qué tipo de contribución justifica o no una autoría. Cada contribución se representa en una escala variable y no tiene límites rígidos. Algunas contribuciones tienen más peso que otras. Por ejemplo, para "diseño e interpretación de resultados", casi todos los tipos de "ideas originales, planificaciones y aportes" resultan en autoría. En cambio, simplemente supervisar a la persona primera en autoría generalmente no resulta en autoría (a menos que también se esté contribuyendo al artículo, por supuesto). Este es solo un ejemplo. ¡Necesitarás pensar cómo se aplica esto en tu propio trabajo! |
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Una comunicación clara sobre roles y responsabilidades al inicio del proyecto y pautas sobre cómo se determinarán las autorías, puede ayudar a mitigar algunos de estos problemas.
Es importante establecer una referencia para cada equipo de investigación o proyecto sobre los diferentes tipos de responsabilidades y oportunidades disponibles para quienes colaboran, así como el reconocimiento que recibirá cada persona. CRediT Taxonomy (en inglés) representa los roles típicamente desempeñados por las personas colaboradoras de una investigación en la creación de una producción científica. A continuación, proporcionamos una tabla con roles de investigación que amplían la taxonomía de CRediT para incluir otras contribuciones (Sharan, 2022, en inglés). Utilizando esto como punto de partida, se puede facilitar la discusión mediante un diálogo abierto entre quienes integran el equipo para establecer un entendimiento compartido y un acuerdo sobre los diversos roles de colaboración, incluida la autoría de publicaciones. La distinción entre tipos de contribución puede ayudar a establecer expectativas claras sobre las responsabilidades y cómo pueden ser reconocidas en un proyecto.
| Roles de investigación | Definición |
|---|---|
| Administración del proyecto | Responsabilidad de gestión y coordinación de la planificación y ejecución de las actividades de investigación |
| Adquisición de fondos | Adquisición del respaldo financiero para el proyecto que conduzca a generar la investigación y las publicaciones |
| Participación comunitaria | Conectar con personas interesadas en el proyecto, habilitar la colaboración, identificar recursos y administrar las interacciones para la colaboración |
| Equidad, Diversidad, Inclusión y Accesibilidad (EDIA) | Enfoques inclusivos para la colaboración e investigación, involucramiento de contribuciones diversas, accesibilidad de recursos, consideración de discapacidades, la neurodiversidad y otras consideraciones para una participación equitativa |
| Revisión ética | Sometimiento del proyecto de investigación a un proceso de revisión ética, si es necesario |
| Comunicaciones y compromiso | Comunicaciones sobre el proyecto y compromisos con las partes interesadas más allá del proyecto y la institución |
| Interacción con personas expertas y responsables de las políticas | Revisión previa a la publicación, reuniones con la junta asesora externa, informes regulares, reportes posteriores a la publicación y contacto activo con las personas responsables de políticas pertinentes |
| Reconocimiento y autoría | Evaluación de incentivos, establecimiento de un sistema de valor justo, reconocimiento equitativamente a quienes colaboran |
| Diseño del proyecto | Planificación técnica, recomendaciones de personas expertas, supervisión u orientación, desarrollo de hojas de ruta e hitos del proyecto, desarrollo de herramientas y plantillas |
| Conceptualización | Ideas, formulación y/o evolución de objetivos y metas generales de investigación |
| Metodología | Desarrollo o diseño de la metodología, creación de modelos |
| Software | Programación, desarrollo de software, diseño de programas informáticos, implementación del código informático y soporte de algoritmos, prueba de componentes de código existentes |
| Validación | Verificación, ya sea como parte de la actividad o de manera independiente, de la replicación/reproducibilidad general de resultados/experimentos y otros productos de investigación generalizables |
| Investigación | Realización del proceso de investigación e indagación, específicamente de los experimentos, o de la recolección de datos/evidencia |
| Recursos | Provisión de materiales de estudio, reactivos, materiales, pacientes, muestras de laboratorio, animales, instrumentación, recursos informáticos u otras herramientas de análisis |
| Curaduría de datos | Actividades de gestión de registro (producir metadatos), depuración y mantenimiento de los datos de investigación (incluido el código de software, cuando sea necesario para interpretar los mismos) para su uso inicial y reusabilidad posterior (incluida la licencia) |
| Redacción - Borrador original | Preparación, creación y/o presentación del trabajo publicado, específicamente la redacción del primer borrador (incluidas traducciones sustanciales) |
| Redacción - Revisión y Edición | Preparación, creación y/o presentación del trabajo por parte del equipo de investigación, en particular las revisiones críticas, comentarios o correcciones, incluyendo las etapas de pre y post publicación |
| Visualización | Preparación, creación y/o presentación de la obra publicada, específicamente visualización / presentación de datos |
| Supervisión | Responsabilidad de supervisión y liderazgo para la planificación y ejecución de la actividad de investigación, incluida la tutoría externa al equipo principal |
Para reconocer abierta y justamente a todas las personas colaboradoras, se deben listar en la documentación del proyecto sus nombres junto con los tipos de contribuciones que realizaron. En los manuscritos, es una práctica común mencionar los roles de quienes han colaborado en la sección de "agradecimientos", utilizando el sistema CRedIT u otro similar, como se proporciona en la tabla anterior. Todas las personas colaboradoras deben ser alentadas a proporcionar ORCIDs asociados con sus nombres para que sean identificables.
Las declaraciones de contribución en la documentación y manuscritos pueden especificar qué hizo cada integrante en los resultados oficiales. Esto es excelente para la transparencia. También es una gran manera de protegerse contra dinámicas de poder injustas. Los detalles sobre el tipo de contribución muestran explícitamente quién trabajó en cada parte de los resultados y facilitan otorgar una autoría justa. Por ejemplo: "Pierro Asara: revisión y edición (par). Kerys Jones: Conceptualización (líder); escritura – borrador original (líder); análisis formal (líder); escritura – revisión y edición (par). Elisha Roberto: Software (líder); escritura – revisión y edición (par). Hebei Wang: Metodología (líder); escritura – revisión y edición (par). Jinnie Wu: Conceptualización (apoyo); escritura – borrador original (apoyo); escritura – revisión y edición (par).
Si existe un repositorio de GitHub y un sitio web, se debería crear una página dedicada para listar y reconocer a todas las personas colaboradoras. A quienes contribuyeron de manera minoritaria al manuscrito, código o datos, podrías incluirlas como personas autoras o colaboradoras en las versiones de GitHub y Zenodo, respectivamente. Las personas que colaboran y participan, que no estén directamente involucradas en la creación de resultados de investigación, deberían tener la oportunidad de contribuir a otros Resultados Abiertos tales como presentaciones, posters, charlas, blogs, podcasts, datos, software, así como también artículos.
Deberías crear una guía independiente para cada proyecto abierto, incluso si eso significa reusar un borrador existente que el equipo de investigación ya haya utilizado.
Ten en cuenta que esto es diferente de las pautas de contribución que describen "cómo" contribuir (por ejemplo, en los repositorios de código). La guía de contribución debe describir los tipos de contribuciones y las formas de reconocerlas como se discutió anteriormente.
Las formas de contribución no están escritas en piedra, sino más bien:
- Dependen de la disciplina
- Se puede adaptar a situaciones únicas
Puedes comenzar revisando las guías del NIH y de ICMJEs para las contribuciones de autorías.
Ten en cuenta que muchas categorías y criterios para las autorías, como las representadas en la escala de la guía del NIH, pueden ser decididas de manera diferente. Por ejemplo, en algunas disciplinas, proporcionar recursos financieros para un proyecto de investigación siempre justifica la autoría. En otros campos, este no es el caso.
Algunos proyectos pueden no generar manuscritos tradicionales como resultado. Por ejemplo, si el software es el resultado principal de un proyecto, puede ser necesario establecer roles específicos para las contribuciones al código. Puedes trabajar con tu equipo de investigación para crear una versión de la Taxonomía de funciones de las personas colaboradoras (Taxonomía CRediT) (en inglés, CRediT Taxonomy) para tu proyecto, tal como se muestra en la versión ampliada de la tabla anterior.
Una vez que hayas identificado diferentes tipos de contribuciones, aclara cómo estarán involucradas y serán reconocidas las diferentes personas colaboradoras. Esto puede incluir procesos de comunicación y colaboración recomendados para las personas que formen parte del equipo, así como reconocimiento y crédito por los distintos tipos de contribuciones que hagan.
Información Adicional
Para obtener consejos adicionales sobre cómo dar reconocimiento a diferentes tipos de contribuciones en el desarrollo de un recurso incluyendo la autoría, consulta Dando reconocimiento a quienes contribuyen en The Turing Way (en inglés).
Si trabajas con repositorios en línea como GitHub, una aplicación como el bot de 'all-contributors' es una excelente manera de automatizar el registro de todo tipo de contribuciones, desde la solución de errores hasta la organización de eventos o mejora de la accesibilidad del proyecto.
Se está llevando a cabo un trabajo más sistemático por parte de hideen REF que construyó un amplio conjunto de categorías (en inglés) que se pueden usar para dar reconocimiento a todas las personas que contribuyen a la investigación.
Hay varios roles de infraestructura (en inglés), como personas a cargo de la administración de comunidades, de la gestión de datos o productos, de la ética o comunicación científica, que también están siendo reconocidos como participaciones valiosos en proyectos de investigación con la intención de proporcionar vías de liderazgo para personas expertas, incluso cuando sus contribuciones no siempre pueden ser evaluadas en resultados tangibles o tradicionales [Mazumdar et al. 2015, Bennett et al., 2023\ ambos en inglés].
La Declaración sobre Evaluación de la Investigación (DORA por sus siglas en inglés) es también un buen recurso para entender lo que las personas que investigan, instituciones, quienes financian y quienes editan pueden hacer para mejorar la forma en que se evalúa a quienes investigan y los resultados de las investigaciones académicas.
Las publicaciones científicas se han mantenido, históricamente, como uno de los medios más populares para reportar y publicar. Durante la última década, enviar manuscritos previos a la revisión por pares a servidores de preimpresión (preprints) (como arXiv) se ha convertido en una práctica estándar para acelerar el acceso a la investigación antes de que se publiquen los artículos en una revista con revisión por pares (discutidas en la lección 2). El sistema de publicación también ha evolucionado enormemente. Los artículos de las revistas ya no tratan sólo sobre escribir un resumen general de investigación, sino que pueden ser utilizados para compartir artículos sobre software, datos, materiales educativos y más.
Caso de estudio EHTC: generar resultados desde la colaboración hasta las observaciones, pasando por la generación de imágenes y la interpretación.
La imagen polarizada de la sombra del agujero negro M87 observada el 11 de abril de 2017 por el EHT (Telescopio Event Horizon) (panel izquierdo) y una imagen de la Biblioteca del Modelo EHT con una configuración magnética MAD (panel derecho), con una lista de publicaciones que describen diferentes conjuntos de resultados.
A través de varias preimpresiones y ocho cartas revisadas por pares, el proyecto de Colaboración del Telescopio Event Horizon (EHTC) presentó Resultados Abiertos publicados por diferentes equipos sobre instrumentación, observación, algoritmos, software, modelado y gestión de datos, proporcionando el alcance completo del proyecto y las conclusiones obtenidas hasta la fecha.
Resultados Abiertos como informes, publicaciones, código, reportes técnicos, comunicados de prensa, publicaciones en blogs, videos, charlas TED y publicaciones en redes sociales añaden al impacto global de los Resultados Abiertos del proyecto EHTC. Los recursos (en inglés) están centralizados en el sitio web de EHTC, organización de GitHub y el canal de YouTube entre otros para facilitar el acceso a todos los Resultados Abiertos.
Es importante destacar que sus esfuerzos han llevado a un reanálisis independiente y a la regeneración de las imágenes del agujero negro. Específicamente, Patel et. al. (2022) (en inglés) no sólo reprodujo el descubrimiento original, sino que también contribuyó con documentación adicional, código y un entorno computacional como paquete de software abierto en un contenedor para asegurar pruebas futuras. Algunas de las personas autoras originales revisaron este trabajo y también hicieron disponibles sus comentarios en línea (Authorea) (en inglés).
Si no se lo considera desde el principio, puede ser difícil asegurar la reproducibilidad de los resultados en la etapa de publicación. Suponiendo que has mantenido abiertos los resultados considerando su reproducibilidad, puedes empezar a ensamblarlos para conectarnos con el informe y la publicación finales con las referencias apropiadas a los estudios anteriores.
- Antes de escribir tu manuscrito, evalúa cada resultado para asegurarte de que has adjuntado la licencia apropiada para su reúso, de que has proporcionado la documentación y que las personas colaboradoras están listadas claramente. Puedes decidir crear una versión del registro y vincularlo a un identificador permanente a través de Zenodo para que el enlace no se rompa al compartirlo en un repositorio público (como GitLab/GitHub) o manuscritos con una lista visible de personas colaboradoras.
- Tus publicaciones pueden crearse individualmente (como las del caso de estudio de la EHTC) o combinando varios resultados o fuentes de información en manuscritos. Estos incluirán requerimientos de recursos, dependencias, software, datos, repositorio donde el código se comparte con la documentación, y la información de las personas que colaboraron, entre otros elementos de investigación.
- El manuscrito en sí mismo describirá preguntas de investigación, métodos, figuras y tablas que expliquen los resultados. Al escribir un manuscrito, puedes comenzar con figuras que representen los datos empaquetados, el código y los parámetros usados, asegurándote de que la información representada pueda reproducirse. Puedes encontrar una lista de verificación detallada en la publicación de Gil et al. (2016) (en inglés).
Como demostramos en el caso de estudio de la EHTC, un último paso para generar Resultados Abiertos podría ser crear un meta-artículo y/o un sitio web o página git simple que centralice todos tus resultados de investigación. Así, se puede acceder de forma centralizada a distintas partes de la investigación (Resultados Abiertos individuales) con detalles que incluyen el reconocimiento abierto para todas las personas que colaboraron.
Si estás buscando acciones concretas que puedas tomar para generar Resultados Abiertos, elige uno de estos cuatro elementos:
- Mejora la forma en la que defines las contribuciones en tu proyecto y cómo se asigna la autoría.
- Asegúrate de que los datos o software de tu publicación se encuentren en Zenodo con licencia y documentación, incluyendo metadatos y que el DOI esté publicado en tu informe científico y publicación.
- Asegúrate de que el proceso que utilizas para recopilar y analizar datos, incluyendo todas las dependencias y métodos utilizados en tu pipeline de análisis de datos, se encuentren claramente descritos para permitir que otras personas reproduzcan tus resultados.
- Crea un repositorio centralizado o una página simple de Git para centralizar todos los productos de investigación con la lista de personas que han colaborado.
Los pasos que destacamos para lograr Resultados Abiertos no son particularmente complicados. De hecho, son cosas que podemos hacer regularmente para garantizar que todos los elementos de la investigación puedan ser compartidos más adelante como Resultados Abiertos y reproducibles. En esta lección aprendimos:
- Enfoques para generar Resultados Abiertos.
- La importancia de la colaboración al crear resultados.
- Cómo reconocer y dar crédito a todas las personas que han contribuido en la creación de los resultados.
- Cómo combinar distintos Resultados Abiertos para crear reportes científicos simples y resultados reproducibles.
Responde las siguientes preguntas para poner a prueba lo que has aprendido hasta ahora.
Pregunta
01/02
¿A cuál de las siguientes funciones se le atribuiría más apropiadamente la condición de colaborador? Selecciona todas las que correspondan.
- Idea original, planificación y aportes
- Supervisión del proyecto
- Trabajo experimental original
- Análisis de datos
- Redacción del borrador del manuscrito
Pregunta
02/02
¿Cuál de estos no es un ejemplo de Resultados Abiertos de investigación?
- Publicaciones de Acceso Abierto
- Presentación en una conferencia
- Notas internas de una reunión de equipo
- Reportes regulares compartidos en internet
- Póster en un taller
- Publicación en un blog
- Notebook computacional en GitHub
- Figura con un DOI (por ejemplo, Zenodo o Figshare)
- Pre-impresión de una publicación