T10 - La carrera de un científico

Este me ha parecido un tema muy importante en el que acabar la asignatura. Hablar, con datos, de la realidad del mundo laboral que nos espera si deseamos dedicarnos a la investigación es algo esencial.

Como bien dice el texto si alguien realmente quiere continuar por este camino tiene por delante un futuro complicado, al menos durante los años en los que aún no tiene el doctorado terminado. Vivir de becas que pueden rondar los 900€ o 1300€ (con suerte o siendo excelente) mensuales es algo que a mas de uno le hace replantearse su futuro. He conocido personalmente varios casos de personas a las que este prospecto les a echado para atrás. El que esté tan mal pagado, tanto aquí con en el resto del planeta, hace que parte de la gente realmente excelente se plantee seriamente el hacer o no un doctorado. La única consecuencia positiva que se me ocurre al respecto es la de alguien que se esta doctorando probablemente esté realmente dedicado, puesto que claramente no lo hace por el dinero.

Otro tema interesante es el de la utilidad escasa del doctorado fuera de la universidad. Aunque es cierto que ciertas empresas puedan valorarlo, en la gran mayoría de los casos el tenerlo solo sirve en el mundo académico. Es por ello que solo si alguien tiene muy claro su futuro debería plantearse el realizar un doctorado, ya que la inversión temporal y económica, en el sentido de dinero no ganado es gigantesca.

Es cierto que el estar en una crisis económica hacer que las prioridades del dinero público cambien y se enfoquen más en otros aspectos, pero la realidad es que esto es lo que tenemos ahora y tenemos que vivir con ello. Un aumento de sueldos, obviamente, haría la idea del doctorado algo mucho más atractivo, pero desde mi punto de vista y viendo la tendencia actual lo veo muy complicado.

Por último en lo relacionado con la carrera quisiera decir que no estoy completamente de acuerdo con el que los científicos cada vez sean mayor, el interés por la ciencia esta en aumento y veo el que los ganadores sean cada vez mayores como algo propio de la evolución de los premios y la ciencia y no como algo relacionado con la carrera de un científico. Un premio es dado normalmente o bien por un descubrimiento o gigante o por muchos años de avances progresivos, algo que por defecto hace que los receptores de estos premios sean en general personas con una larga carrera por detrás.

Para finalizar quisiera decir que esta me ha parecido una asignatura muy interesante y diría que es esencial que todo máster o grado tenga algo similar, ofrecer un contexto del mundo real es algo extremadamente importante.

T9 - Patologías y curiosidades

El tema del plagio es un tema muy interesante y es precisamente de esto de lo que trata el tema 9. En los textos se habla de forma tanto general como específica del plagio, responsabilidades y fronteras que delimitan que es el plagio.

En primer lugar quiero decir que el hecho de que haya fronteras que delimiten claramente que es plagio y que no lo es es algo esencial. Poder saber con claridad que no es plagio es una herramienta fundamental para el investigador estándar que no tiene ninguna intención de plagiar. Las herramientas automáticas de detección de plagio mencionadas también son de utilidad, aunque puede que algunas de ellas necesiten más refinamiento. En mi trabajo de fin de grado utilicé una de ellas y mi porcentaje de plagio era muy elevado, pero cuando fui a buscar el texto plagiado me salio marcada la bibliografía, el índice, figuras y algún introductor de párrafo. Es importante que el personal nuevo en el mundo de las publicaciones entienda la diferencia entre referencias y plagio, así como formas de evitar plagiar por error.

Es interesante también entender el porque de los plagios y fraudes. En cuanto a fraude se refiere, tal y como hemos visto en esta asignatura, para un científico al final del día su cantidad de publicaciones y sus citas lo son todo en lo referente a su carrera profesional. Esto, junto con los sesgos personales ya mencionados y la involucración emocional en obtener resultados deseados lleva a situaciones en las que por publicar demasiado rápido, buscando ser el primero, se realizan ciertas modificaciones a los resultados. De tal forma se publican resultados falsos, que el investigador puede considerar ciertos, pero al no haber tenido tiempo de realizar el estudio de manera correcta siguiendo el protocolo no haya podido verificar si sus suposiciones eran correctas. Es decir, la presión por publicar hace que resultados parciales y/o no completamente reproducirles sean presentados como completos. En lo referente a plagio las razones son más variadas pero más sencillas, generalmente se trata de una de dos cosas, inexperiencia, alguien junior no ha entendido correctamente la diferencia entra plagio o referencia o deshonestidad, como puede un simple robo de ideas o incluso pereza, como los casos de masters falsos que salieron a la luz hace relativamente poco. El primer caso de inexperiencia tiene una fácil solución, basada en la información y educación, mientras que el segundo de deshonestidad no tiene una solución real, solo se puede mejorar la detección de ellos y aumentar los castigos.

T8 - Un elemento clave de los artículos: las gráficas

Como ejercicio (T8) vamos a hacer la versión gráfica de un comentario de texto, un "comentario de gráfica", o mejor dos. Elejid dos gráficas (de internet, de algún paper, del periodico,...) que os llamen la atención una por buena y otra por mala y ponerlas en una entrada en vuestro blog comentando las razones por las que creeis que una es buena y la otra mala.





Como gráfica mala he elegido una sobre el nombramiento de secretarios de estado y su porcentaje de mujeres. Considero que esta gráfica es especialmente adecuada para este apartado, puesto que aunque no es completamente horrible, he encontrado peores buscando, muestra suficientes fallos escondidos con información que posiblemente sea real como para cuestionarse su intención.

Se observa como el número superior corresponde a una cantidad total (secretarios totales), mientras que el inferior corresponde al porcentaje de mujeres secretarias, algo que ya comienza mal, dado que comparar un porcentaje con un número lleva un esfuerzo adicional. Además de ello los números de mujeres y el color beis de las barras, que asumo son las mujeres, no se corresponden en ningún momento, por ejemplo, en la primera barra (2002) el 27% es inferior al 25% de la sexta barra(2009). Uno podría asumir que esta barra beis corresponde con el número real detrás del porcentaje, pero al hacer las cuentas se observa como ese tampoco es el caso, en 2002 el calculo sale de 7.29 secretarias y el 27 esta colocado algo por debajo del 5.

En resumen, es un gráfico que enmascara los datos subyacentes e intenta utilizar trampas visuales para obtener una impresión falsa de los datos. La veracidad de los propios datos es también algo cuestionable, puesto que asumiendo que en 2002 haya 20 hombre y 7 mujeres el número entero más cercano al porcentaje real sería 26 y no 27.

Como gráfica buena he elegido mi propia gráfica de otro ejercicio. Es una gráfica en la que no hay un claro sesgo y en la que los datos están claramente representados. Los ejes están claramente representados, mostrando la información de manera clara y concisa, de manera que se cumple el objetivo principal del gráfico, observar la existencia o no de una tendencia a lo largo de los años.

T7 - Sobre escribir artículos

i) ¿En qué tiempo verbal se escribe cada sección de un paper?

Depende de que se este tratando en cada sección. Si bien es cierto que en general lo ideal es mantener el mismo tiempo verbal en todos los apartados a veces no tiene sentido hacerlo. Por ejemplo, y siguiendo el orden IMRaD:

• El abstract e introducción generalmente utilizan el pasado para describir el problema tratado y la investigación seguida, como cuando se habla de problemas resueltos o investigaciones pasadas. A pesar de ello a veces es necesario hablar de temas actuales,por lo que el presente sería adecuado.
• En métodos y en resultados lógicamente se utiliza el pasado, dado que se habla de algo ya realizado. 
• A la hora de hacer una discusión lo ideal es utilizar el pasado, aunque al hablar de aplicaciones es posible utilizar otros tiempos si se hace adecuadamente, como puede ser el uso del futuro para hablar de posibles lineas de investigación.

ii) Indicar algunas de las finalidades por las que se incluye una referencia en un trabajo.

Generalmente las referencias se utilizan o bien porque dicha referencia ha sido la base (o parte de la base) de la que parte nuestro trabajo o bien porque se desea comparar resultados con dicho artículo, como puede ser el ofrecerles una solución a uno de sus problemaso, justificar un resultado obtenido o cuestionar algo. 

En los textos se menciona la posibilidad de citar con el objetivo de buscar mayor atención y quizás sea ingenuo al decir esto, pero yo creo que si una cita ha pasado por todos los filtros realmente aporta algo al artículo y que en el caso de estar simplemente por obtener notoriedad sería retirada, aunque es cierto que no sería extremadamente difícil realizar pequeñas modificaciones al artículo propio de modo que acoja mejor la cita prestigiosa.

iii) Alguna otra cuestión que os llame la atención y que merezca un comentario.

El vídeo del apartado 5 es muy interesante, puesto que a pesar de hacer presentaciones desde los 10 años aún seguimos cometiendo errores con relativa frecuencia. La presentación es algo complementario al trabajo realizado, al igual que una presentación excelente no vale para nada sin un buen trabajo previo lo inverso es igual de cierto. Considero que no estaría de más que toda presentación pasara antes por algún tercero para que este realizase un análisis, evitando así muchos posibles problemas.

T6 - Bibliometria

Como tarea T6 vamos a dejar un comentario abierto, escribid sobre lo que os haya llamado más la atención, si sabíais lo que es el factor de impacto... esas cosas.

Conocía los conceptos expuestos de las asignaturas de bases de datos científicas de la carrera, pero ha pasado bastante tiempo y tenía sus características concretas olvidadas.

Los tres apartados ofrecen una visión muy general de las citas y las métricas de calidad. Hablan de como el sistema de citas acarrea ciertos problemas, pero como el propio artículo dice las ventajas son mucho mayores que los problemas. Bien es cierto que por simple tema de cantidad de investigación algunas ramas científicas reciben muchas menos citas que otras, algo que también se menciona en el tercer artículo. 

Se habla de como la combinación de la bibliometría junto con otras técnicas, aun no claramente estandarizadas pero igual de importantes, es la manera más fiable a la hora de hablar tanto de impacto como de calidad, algo con lo que estoy completamente de acuerdo y que tiene perfecto sentido. El problema de esto es que la bibliometría, a pesar de sus claros problemas, es un valor numérico que se extrae igual de todas las revistas y artículos sin ningún paso adicional. El simple hecho de que sea así de sencillo obtener una métrica de calidad y el no tener que indagar más es un prospecto muy atractivo a la hora de realizar un análisis. Es importante considerar también que un pequeño número de artículos de alto impacto va a tener siempre un número de citas desproporcionadamente mayor al resto de los artículos, mientras que otros solo tendrán autocitas, algo que complica en cierta manera las métricas de calidad, aunque tal y como esta explicado en el e-libro esto ya ha sido estudiado y resuelto de manera aceptable.

Con el avance tecnológico esto se ha modificado en cierta manera, teniendo ahora métricas numéricas sencillas disponibles sobre el impacto social de cualquier artículo en concreto, aunque aquí se vuelve al mismo problema que antes, los únicos que van a tener un impacto real van a ser los más grandes, lo que no soluciona el problema, pero si ofrece otros caminos para estudiar la calidad y otras posibles vías para solucionar dicho problema de representación de los datos. La digitalización de las revistas ha permitido la salida de bases como SCOPUS y herramientas extremadamente útiles como SCIMAGO, las cuales si bien no proporcionan soluciones como tales, son de gran utilidad, especialmente en el caso de buscar revistas a las que ofrecer nuestros artículos en el caso de SCIMAGO. Por último cabe destacar la transparencia de estas métricas, algo muy importante.

T5 - Gestionar tu bibliografía

El primer apartado, el de la búsqueda, ofrece información sobre diversas bases de datos y un motor de búsqueda de información. Yo personalmente normalmente no he ido más lejos que PubMed, Web of Knowledge y Google Scholar, por lo que el conocer diferentes posibles fuentes de información es de ayuda, especialmente cuando cada base se especializa en diferentes campos. En mi caso en concreto mis búsquedas de artículos han sido prácticamente todas enfocadas en síntesis y medicina, por lo que las bases utilizadas han sido suficientes, pero en caso de necesitar información concreta de una rama difente, como puede ser de una ingeniería, el conocer alternativas será de mucha ayuda. Es interesante también conocer la experiencia de otros buscando cosas concretas en este mar de información en el que nos encontramos.

El artículo de la lectura científica habla de lo que yo conocía como "lectura diagonal", una herramienta esencial a la hora de hacer un análisis bibliográfico previo a un estudio.

Conocía la herramienta de Mendeley de mi trabajo de fín de grado y es una herramienta realmente útil, tanto como en almacenamiento y organización como en redacción del propio texto e inserción de citas en el mismo. Tiene una interfaz muy clara que facilita muchísimo el trabajo de un estudiante y asumo que hará la vida de un investigador muchísimo más fácil.

T4 - Papers: estructura, procedimiento de aceptación y cantidad

1.- Para inetentar comprobar el aumento de la literatura científica (de una forma un poco "chapucera", pero algo es algo) vamos a buscar papers sobre un tema concreto (elegid cada uno el tema que queráis) repitiendo la busqueda varias veces restringiendo los resultados a un rango de fechas concreto, por ejemplo un año. Así se puede hacer una gráfica de nº de resultados obtenidos en función del año (o mes o quinquenio, lo que hayáis decidido). A ver que sale.

Para la primera parte de esta tarea he decidido buscar información sobre un tema con una relevancia a priori uniforme a lo largo de los años, como es el caso del carcinoma hepatocelular.

Se observa claramente como hay un rango de años, entre 2005 y 2015 donde hay un aumento muy notable de publicaciones, la cual se mantiene durante el resto de los años pero deja de aumentar, incluso bajando un poco en el último año.

Asumiendo que este tipo de carcinoma no haya aumentado significativamente en los últimos 10 años se puede decir que en rango de 2005 y 2015 existe un claro aumento de artículos publicados. Es cierto que hubiera sido correcto utilizar la información de todas las revistas en conjunto y simplemente comparar los números a lo largo de los años, pero como ejemplo a pequeña escala este es suficiente.


2.- De todos los trabajos que salgan en la búsqueda del apartado anterior (y que no hay que hojear ni nada, en el apartado anterior solo nos interesa el número) elegid uno al que se pueda acceder al texto completo. ¿Se puede observar en ese trabajo la estructura IMRAD?

He seleccionado aleatoriamente el artículo "Heterogeneous beta-catenin activation is sufficient to cause hepatocellular carcinoma in zebrafish" (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6826293/)

Este artículo sigue las pautas IMRaD: Introducción, Métodos, Resultados y Conclusión.

T3: Documentación científica

- Que es un artículo científico

Un artículo científico es el fruto del trabajo de una investigación una vez ha sido publicado en una revista científica divulgativa. 

Como su propio nombre dice el objetivo principal es el de la divulgación, hacer llegar a un público en concreto, normalmente otros investigadores, la información obtenida a partir del estudio realizado. Para facilitar la transmisión de información, el objetivo principal, el artículo sigue una estructura muy rígida y antes de ser publicado pasa un estricto proceso de selección, solo es publicado cuando el texto cumple todas las normativas de calidad de información y estructuración establecidas. Todo  esto con el objetivo de comunicar información de la mejor manera posible al público.

- El documento científico como mérito profesional del científico

Los textos proporcionados hablan específicamente de como un un estudio no tiene validez alguna hasta que no ha sido publicado.  La razón de esto es que la publicación de un texto implica varias cosas, una de ellas es la mencionada en el apartado anterior, algo publicado tiene una cierta garantía de calidad, pues ha pasado por un proceso de selección y detrás del artículo hay varios responsables que han aceptado su publicación. Otra es que un artículo publicado esta disponible para escrutinio de todos y es así como será utilizado en el futuro. Es por ello que el mérito profesional está en ser publicado.

- Que es la escritura científica

En relación con el primer apartado la escritura científica sigue ciertos estándares de claridad y esta obligada a seguir cierto orden. La escritura esta obligada a seguir unas pautas establecidas y utilizar un lenguaje concreto. El apartado del lenguaje a utilizar es algo que uno de los artículos proporcionados recalca especialmente, habla de la necesidad de un científico de conocer no solo el idioma sino los estándares de habla del ámbito en el que se encuentra, algo que a priori parece obvio pero aun así es esencial.

T2 - Reflexión sobre qué es ciencia

Opción 2.-  Buscar algún ejemplo, en la historia de la ciencia o en situaciones de la vida cotidiana (política, etc.), en que problemas de percepción/ sesgos cognitivos (de los indicados en la 3ª lectura) fueran la causa de no encontrar la respuesta a lo que se buscaba. Un par de ejemplos o así.


Uno de los sesgos más interesantes en el mundo de la ingeniería biomédica es el de el prejuicio a posteriori o de retrospectiva. Esto significa que una vez conocido el resultado de algo se tiende a modificar la opinión en favor del resultado final deseado, es decir, una vez se conoce el resultado es muy fácil buscar justificaciones para el mismo. Un ejemplo muy interesante de esto es el de juicios por mala praxis médica en cuento al análisis de imagen de un experto. Resulta muy fácil encontrar una lesión en una imagen que ya se conoce es patológica, por ejemplo en un juicio, pero cuando una persona trabaja día a día el encontrar dicha lesión puede ser mucho más complicado(1). Aunque el ejemplo concreto trata de radiografías este concepto se extiende en general a todo error médico, dado que este es un campo en el que cualquier error destaca y en el que el prejuicio a posteriori es un problema real.

Existe también un estudio interesante relacionado con este tipo de sesgo en concreto, en dicho estudio a varias personas se les dieron unas imágenes de personas famosas, ya etiquetadas,  que comenzaban muy borrosas y se iban esclareciendo. Estas personas debían estimar en que momento de borrosidad serían capaces de reconocer otro grupo de personas a los famosos en las imágenes. Como es lógico en la mayoría de los casos el grado de borrosidad al que sería reconocidos fue severamente infra estimado, dado que el grupo inicial tenía ya la pre concepción de quien era la persona en la imagen (2).






1) https://books.google.com.ar/books?id=3HDPj2VJsRIC&pg=PA387&dq=prejuicio+de+retrospectiva&hl=es&sa=X&ei=Na3WUvP8D86gkAfmj4CACA#v=onepage&q=prejuicio%20de%20retrospectiva&f=false

2) The “Saw-It-All-Along” Effect: Demonstrations of Visual Hindsight Bias. Erin M. Harley, Keri A. Carlsen and Geoffrey R. Loftus. Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition. 
https://www.nifc.gov/PUBLICATIONS/acc_invest_march2010/speakers/Visual%20Hindsight.pdf

T1 - Qué es ciencia

Desde mi punto de vista siempre he pensado en el término ciencia como el estudio de cualquier tipo de fenómeno. Esta idea se expande y analiza en los textos proporcionados, otorgando cierto contexto a este concepto y explicando sus diferentes ramificaciones. En esta entrada hablaré de las partes más interesantes de los textos y vídeos.

Uno de los puntos que yo considero fundamentales es el "como?" de un estudio, la forma de realizar un estudio de tal manera que luego este pueda ser estudiado y replicado por terceros. Viniendo desde un entorno científico esto para nosotros puede parecer algo obvio, pero los textos proporcionados tratan sobre como este no siempre es el caso e intentan ofrecer un desglosado del método científico. Si bien es cierto que no existen pautas estrictas que puedan ser consideradas las mejores a la hora de realizar un estudio, dado que los estudios tienen un rango extremadamente amplío, el seguir un orden lógico y de ser posible estándar es fundamental en cuanto a reproducibilidad. El seguir un orden basado en la lógica y un estudio previo es fundamental para que el estudio actual tenga validez futura. Es por ello que el método científico es posiblemente la parte más fundamental de la ciencia. De hecho no solo es aplicable en la ciencia, puesto que en su estado fundamental el método es solo una forma de organizar, realizar y presentar el estudio de forma más objetiva posible, algo que se puede extrapolar a cualquier tipo de trabajo o incluso a la vida cotidiana.

Hablando de la ciencia también es interesante hablar de la dureza de las ramas de la ciencia. Yo personalmente nunca había escuchado el término y no creo que tenga demasiada importancia, como hemos dicho la ciencia es el estudio de un fenómeno, este fenómeno puede ser cualquier cosa. Puede que hubiera sentido en clasificar la dureza de la ciencia en función de como se realiza dicho estudio o en utilizar términos como práctico o teórico, que aún así son ambiguos, pero no en clasificar una rama científica como tal en dura o blanda.

Otra idea interesante es la de la percepción de la ciencia en la vida cotidiana. Desde mi punto de vista subjetivo creo que la percepción general del público es de aceptación y en general muy positiva. Uno de los artículos habla de como la persona no científica en ocasión siente cierto escepticismo por la veracidad de los nuevos avances. Esto posiblemente se ve agravado por como en el mundo científico actual se promueve publicar lo máximo posible, de tal manera quizás promoviendo el hablar de conclusiones que puede no estén del todo claras o que hayan sido algo tergiversadas. Aun así considero que la gran mayoría de las personas son críticas de lo que escuchan. Vivimos en una era de saturación de información y la población actual esta acostumbrada a hacer un cribado y considerar el origen de la información que recibe. Es cierto que siempre existen minorías ruidosas cuyas opiniones puedan dar una idea errónea de la opinión pública general, pero considero que su influencia en el mundo científico es muy baja y que en general la opinión global es positiva.

Para resumir, considero ciencia es el estudio de cualquier tipo de fenómeno, el método  y orden de dicho estudio es fundamental, no veo el sentido de los términos de dureza/blandeza y considero que la percepción general de la ciencia por el ciudadano medio es alta y educada.

Iniciación a la investigación (2019-20)

A partir de aquí las entradas del blog corresponderán con la asignatura de Iniciación a la investigación (2019-20).