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Diciembre 9, 2018

¿Cuándo es confiable la ciencia?

¿Cómo podemos evaluar la credibilidad de la investigación? ¿Es suficiente con una revisión por pares o con que sea publicada? Descúbralo en este artículo. 

El objetivo general de la ciencia es profundizar nuestra comprensión sobre el mundo en que vivimos y luego utilizar esa comprensión, por ejemplo, para abordar problemas sociales o médicos. Sin embargo, para alcanzar esos objetivos de manera efectiva y eficiente, los hallazgos científicos en los que basamos nuestras acciones deben ser confiables. Pero, ¿cómo podemos evaluar la credibilidad de la investigación? ¿Es suficiente con una revisión por pares o con que sea publicada? ¿Qué pasa si el estudio lo hizo en una revista de "alto rango"? ¿Es eso suficiente para considerar los hallazgos confiables?

En el mejor de los casos estos son indicadores proxy, en el peor de los casos son completamente falsos y engañosos. La clave para realizar una evaluación informada sobre la confiabilidad de un estudio es la adecuada transparencia para informar sobre los hallazgos.

Esto permite a los investigadores independientes examinar de cerca el diseño del estudio y los datos subyacentes, así como realizar intentos de reproducción. Para determinar la credibilidad, los estudios científicos deben evaluarse de acuerdo con, al menos, las siguientes tres dimensiones:

1. Transparencia del método y de los datos; 2. Reproducibilidad y solidez analítica; y 3. Repetibilidad del efecto. Si los investigadores independientes no pueden identificar fallas fatales del diseño del estudio, del procesamiento de datos o errores estadísticos, fragilidades de los resultados y problemas de repetibilidad, el estudio se puede ver como confiable o "aún no probado como incorrecto".

Para simplificar este proceso, y para permitir que los investigadores reciban crédito por informes transparentes, la Doctora Etienne LeBel fundó Curate Science, una plataforma web que rastrea y cuantifica la confiabilidad de la investigación empírica. Esta plataforma interactiva proporciona acceso directo a los componentes del estudio presentados de forma transparente:

 

Método y transparencia de datos

La disponibilidad de los detalles del diseño del estudio, las opciones analíticas y los datos subyacentes.

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Esto se muestra como credenciales de práctica abierta que enlazan con: 1. Protocolos de estudio previamente registrados; 2. Materiales abiertos; 3. Datos abiertos; 4. Código abierto; y 5. Cumplimiento de la norma de informes vigente en el artículo y los niveles de estudio.

 

Repetibilidad transparente

La capacidad de observar, sistemáticamente, un efecto de magnitud similar a lo que se informó originalmente en nuevas muestras, utilizando metodologías y condiciones similares a las del estudio original.

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Recopilación y exhibición de réplicas de efectos publicados, realizados de forma transparente por investigadores independientes.

 

Reproducibilidad de resultados y solidez

La capacidad de los resultados presentados para reproducirse repitiendo el mismo procesamiento de datos y análisis estadísticos sobre los datos originales, y para ser sólida en diferentes decisiones de análisis y de procesamiento de datos.

https://blogs.openaire.eu/wp-content/uploads/2018/06/CurateScienceCO-600x410.png

Los contenedores computacionales embebidos, permiten reproducir los resultados y volver a analizar su solidez directamente en el navegador.

 

Al hacer que sea más fácil descubrir y acceder a los estudios presentados de manera transparente y asegurar la participación continua de la comunidad, la plataforma tiene un gran potencial no solo para crear conciencia sobre las prácticas abiertas, sino que también para aumentar su aceptación y acelerar la transición a Open Science.

Curate Science se compromete a recompensar los comportamientos científicos positivos, pero no castiga las prácticas de investigación cuestionables o los más bajos niveles de transparencia. Se alienta a los investigadores a adoptar prácticas abiertas y transparentes, pero a su propio ritmo.

LeBel explica, “hacemos que sea más fácil obtener el mayor crédito posible para realizar e informar investigaciones de una manera un poco más transparente. Es decir, tan transparente como actualmente tenga tiempo para serlo y/o con lo que se sienta cómodo.

Por ejemplo, si se siente incómodo al publicar abiertamente sus datos para un artículo, podría obtener crédito al publicar abiertamente su código y vincularlo en Curate Science" (solo se requiere un componente de transparencia para ser agregado a la base de datos).

 

Fuente: OpenAIRE

Traducción: Andrea Lugo

Escrito por
Gerente científico de OpenAIRE.
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