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domingo, 4 de octubre de 2026

La cara oculta de la ciencia: el incontrolado poder de las grandes editoriales científicas

Publicado en sinpermiso
https://sinpermiso.info/textos/la-cara-oculta-de-la-ciencia-el-incontrolado-poder-de-las-grandes-editoriales-cientificas




La cara oculta de la ciencia: el incontrolado poder de las grandes editoriales científicas

Julio Rozas Daniel Raventós 17/09/2026

Ya comentamos en un artículo anterior que las publicaciones científicas constituyen el principal medio para difundir y validar el conocimiento científico. A través de ellas se difunden resultados, se someten hipótesis al escrutinio de otros investigadores y se construye, paso a paso, el edificio del conocimiento científico. También vimos algunas de las malas prácticas asociadas al sistema, así como sus mecanismos de autocorrección. Pero hay un aspecto fundamental que conviene destacar: publicar constituye hoy uno de los principales criterios para evaluar y promocionar al profesorado universitario y al personal investigador de los centros públicos. Como ha señalado Philippe Huneman (investigador del Instituto de Historia y Filosofía de la Ciencia y la Tecnología del CNRS, Francia), la función del artículo de investigación ha cambiado: ya no es únicamente una unidad de conocimiento, sino que se ha convertido también en una unidad de evaluación. Ya no es simplemente, como lo fue durante mucho tiempo, la culminación de una tarea: se ha convertido también en el objetivo que orienta buena parte de la actividad investigadora, en el medio para medir su productividad, en el referente que distingue a los buenos investigadores de los menos buenos y en una pieza clave para el ascenso profesional. El célebre «publicar o perecer» (publish or perish) condiciona buena parte de las reglas del juego académico y genera efectos indeseados: se publican cada vez más artículos, a menudo a un coste elevado, y no siempre con la calidad necesaria. Al mismo tiempo, esta presión por publicar crea incentivos que pueden contribuir a explicar algunas de las malas prácticas que encontramos en la investigación científica, desde comportamientos muy sutiles hasta casos de fraude abierto. Algunos de estos casos trascienden el ámbito académico, aunque son muy pocos. Un ejemplo es el del actual rector de la Universidad de Salamanca. Decía un editorial de El País: “Se trata de otra variante de una práctica clásica que la universidad española haría bien en desterrar: el nefasto ‘hoy por ti, mañana por mí’”. Toda una fábrica de autocitas y de colegas que lo citan; pero no pasa nada: sigue siendo el rector de la Universidad de Salamanca. Otro ejemplo es el del grupo CREA de la Universidad de Barcelona, que se autodisolvió en 2025 y que, además de otras acusaciones mucho más graves que están en trámite legal, también fue objeto de denuncias relacionadas con el uso sistemático de autocitas, todo un ejemplo del autobombo. “La mayor parte de referencias que reciben los artículos, los libros, los proyectos del CREA proceden del propio CREA. Siempre más de la mitad y a veces llega al 80%”, en palabras de un buen conocedor de este grupo. 

En este artículo nos centramos en una dimensión mucho más desconocida del sistema: la económica. ¿Cuánto cobra el investigador por publicar? ¿Cuál es el coste real de publicar un artículo científico? ¿Cuánto dinero mueve el negocio editorial? Y sobre todo ¿qué implicaciones tiene para la ciencia la influencia de las grandes editoriales desde dentro del sistema científico?

Modelo de negocio y dimensión económica

Empezaremos haciendo un pequeño spoiler: los investigadores no solo no cobran por publicar sus trabajos, sino que, en muchos casos, tienen que pagar, y no poco, por hacerlo. De hecho, el negocio editorial científico es muy rentable. Cada año se publican algo más de tres millones de artículos científicos en el mundo, en unas 40.000 revistas, que suponen un negocio para las editoriales de decenas de miles de millones de dólares. La paradoja puede resultar sorprendente para quienes no están familiarizados con el mundo académico: cuando un escritor publica una novela, un ensayo o un libro de divulgación, lo habitual es que la editorial pague al autor por su obra, normalmente mediante un porcentaje de las ventas. En cambio, en la publicación científica, suele ocurrir justo lo contrario, es el investigador, a través de los fondos de sus proyectos de investigación, o de su institución, quien acaba pagando a las editoriales por publicar. ¿Cómo se ha llegado a este modelo? ¿Por qué las grandes editoriales científicas se han convertido en uno de los negocios más rentables del ámbito del conocimiento? Para responder a estas preguntas es necesario adentrarse en la compleja economía de la publicación científica moderna.

Detrás de cada publicación científica existe una compleja cadena de procesos, actores y flujos económicos, donde las editoriales científicas desempeñan un papel central. Su actividad consiste en gestionar la publicación y el acceso a los resultados de la investigación, lo que incluye la recepción de los manuscritos, la coordinación de la revisión por pares (peer review), la edición y preparación de los textos para su publicación, y el mantenimiento de las plataformas digitales que permiten consultar, distribuir y archivar los contenidos. Aunque la distribución impresa aún existe en algunos casos, la mayor parte de la actividad se desarrolla actualmente en entornos digitales.

Tradicionalmente, el negocio consistía en cobrar suscripciones a bibliotecas, universidades y centros de investigación para que sus investigadores pudieran acceder a las revistas y sus contenidos. Sin embargo, en las últimas décadas ha cobrado fuerza el modelo de publicación de acceso abierto (open access), en el que los autores o sus financiadores pagan una tarifa de publicación denominada APC (article processing charge), para que el artículo quede disponible gratuitamente para cualquier lector a través de internet. Esto ha provocado un cambio importante en el modelo de negocio. Antes, quienes financiaban el acceso al conocimiento eran fundamentalmente las instituciones suscriptoras; ahora, en el modelo basado en APC, son los propios autores o sus financiadores quienes pagan por publicar. El nuevo modelo introduce así un incentivo para aumentar el número de publicaciones: cuantos más artículos se publican, mayores son los ingresos de las editoriales y, para los investigadores, aumentan también las posibilidades de progresar profesionalmente.

Se estima que el precio de una APC en muchas de las grandes editoriales científicas se sitúa, de media, en torno a los 3.000 dólares por artículo, aunque las diferencias entre revistas son muy importantes y en determinados casos pueden superar los 10.000 dólares. Estas cantidades resultan especialmente llamativas cuando se tiene en cuenta quién realiza buena parte del trabajo que hay detrás de cada publicación científica. Los manuscritos de los artículos científicos son redactados por los propios investigadores, que, además han generado los datos y resultados que posteriormente serán publicados. Antes de su publicación, los trabajos pasan por el proceso de peer review, en el que otros especialistas del mismo campo, independientes de la editorial, examinan críticamente la calidad del trabajo, la solidez metodológica, la relevancia de sus resultados y su reproducibilidad. Este proceso constituye uno de los pilares fundamentales del sistema científico. Sin embargo, en la gran mayoría de casos, los autores no solo deben pagar por publicar sus trabajos, sino que los investigadores que participan en su revisión tampoco reciben una compensación económica directa de las editoriales.

El negocio editorial constituye una industria que mueve miles de millones de dólares al año. En sentido estricto la edición científica representa alrededor de 15.000 millones de dólares, mientras que si ampliamos la mirada al conjunto de los servicios asociados que pueden proporcionar las editoriales (bases de datos; herramientas de acceso; servicios para las universidades, etc.), el mercado alcanza aproximadamente los 30.000 millones. Y es un negocio que no deja de crecer: el número de publicaciones científicas ha aumentado a un ritmo del 5,6% anual, una tasa muy superior a la del crecimiento del número de investigadores. Además, se trata de un sector altamente concentrado en unas pocas editoriales. Cinco grupos, Elsevier (del grupo RELX, editor de The Lancet y Cell, entre otras), Springer Nature, Wiley, Taylor & Francis y SAGE, concentran más de la mitad del mercado editorial académico. Elsevier, líder del sector, edita unas 3.000 revistas científicas. En 2025 publicó casi 800.000 artículos, generó unos ingresos de casi 4.000 millones de dólares, y obtuvo una rentabilidad operativa ajustada (margen de beneficio) cercana al 38%. Y no es un caso aislado: las grandes editoriales científicas presentan también márgenes de rentabilidad extraordinariamente elevados, en varios casos por encima del 30%. Para poner estas cifras en contexto, los dos grandes grupos editoriales españoles, Planeta y PRISA, presentan volúmenes de negocio de alrededor de 2.000 y 900 millones de euros, respectivamente, pero sus márgenes operativos son más reducidos, en torno a un 10% en el caso de PRISA. Aunque la comparación no es estrictamente homogénea, porque se trata de grupos con actividades y estructuras empresariales muy diferentes y no siempre publican las mismas magnitudes financieras, estas cifras permiten hacerse una idea de la elevada rentabilidad que puede alcanzar el negocio de la edición científica.

¿Cuál es el coste real de publicar un artículo científico?

Algunos estudios sitúan el coste de publicar un artículo científico aproximadamente entre 200 y 1.000 dólares. Sin embargo, los APC que pagan los autores pueden ser muy superiores, llegando a alcanzar los 12.850 dólares en revistas de máximo prestigio, como Nature, editada por Springer Nature. ¿A qué se debe esta enorme diferencia? ¿Es justificable un abanico de precios tan amplio? Las editoriales argumentan que los APC cubren, además de la producción y edición del artículo, las inversiones en tecnología e innovación, las medidas para garantizar la integridad científica, las mejoras en la experiencia del usuario y otros esfuerzos destinados a mantener unos elevados estándares de calidad. Todos estos servicios tienen un coste, pero difícilmente pueden explicar por sí solos las diferencias de varios miles de dólares entre unas revistas y otras.

La pregunta es entonces por qué un investigador está dispuesto a pagar una cantidad tan elevada por publicar un artículo en open access en Nature La respuesta tiene poco que ver con el coste técnico de producir el artículo y mucho más con el valor que tiene para el autor publicar precisamente en esa revista. Publicar en una revista como Nature supone mucho más que poner un artículo científico a disposición de los lectores. Su extraordinario prestigio y altísima selectividad le proporcionan una enorme visibilidad dentro de la comunidad científica. Y, sobre todo, publicar en ella puede tener un impacto muy considerable en la carrera profesional del investigador, ya que estas publicaciones pueden resultar decisivas en procesos de contratación, promoción, financiación o evaluación. Desde el punto de vista económico, estamos ante una lógica similar a la de un bien posicional: su valor no depende únicamente de sus características intrínsecas o de su coste de producción, sino también de la posición, el reconocimiento y el prestigio que confiere. Un cuadro original de Wassily Kandinsky puede servirnos como analogía: su precio no guarda una relación directa con el coste de los materiales utilizados para pintarlo. Una parte esencial de su valor procede de su rareza, su autoría, la reputación del artista y el reconocimiento de su obra. Algo similar ocurre con una publicación en Nature o en otras revistas de alto impacto: su valor para el investigador no reside únicamente en el contenido del artículo, sino también en el reconocimiento y el prestigio que aporta haber sido publicado en ellas. Si publicar en una determinada revista tiene un elevado valor dentro del sistema de evaluación científica, los autores pueden estar dispuestos a pagar mucho más por publicar en ella.

Y esto no afecta únicamente a los investigadores. También las instituciones científicas tienen fuertes incentivos para acumular publicaciones de sus investigadores en revistas de alto impacto. Algunos rankings universitarios internacionales, como el Academic Ranking of World Universities (Shanghai Ranking), incorporan indicadores relacionados con la producción científica y, entre ellos, las publicaciones en revistas de muy alto impacto. De este modo, el prestigio de determinadas revistas se convierte también en un activo para universidades y centros de investigación. El mecanismo funciona, por tanto, en dos direcciones: los investigadores necesitan publicaciones de prestigio para avanzar en sus carreras, y las instituciones necesitan esas publicaciones para reforzar su posición y reputación. En este contexto, el precio que puede alcanzar una APC deja de estar determinado exclusivamente por el coste de publicar el artículo. Si publicar en una determinada revista tiene un elevado valor dentro del sistema de evaluación científica, los autores pueden estar dispuestos a pagar mucho más por publicar en ella.

El volumen de publicaciones y los incentivos perversos

Pero existe también el fenómeno contrario. Hay editoriales y revistas mucho menos selectivas que cobran APC relativamente modestas, pero que pueden generar importantes ingresos gracias a la publicación de un volumen muy elevado de artículos. Si el sistema de evaluación premia el número de artículos publicados, más que su calidad, el incentivo es claro, publicar más, tanto para el investigador como para la editorial. El resultado es un crecimiento extraordinario de la producción científica, y con él, una pregunta inevitable: ¿estamos produciendo más conocimiento o simplemente más artículos? Cuando publicar se convierte en una condición cada vez más importante para progresar profesionalmente, el sistema puede generar incentivos perversos: fragmentación de resultados, proliferación de trabajos de escasa relevancia y estrategias para aumentar artificialmente el número de publicaciones. En los casos más extremos, estos incentivos pueden contribuir a malas prácticas e incluso al fraude científico, como ya hemos comentado en SP. Las publicaciones científicas de las ciencias naturales y de las ciencias sociales no están expuestas necesariamente a los mismos tipos de prácticas dudosas o fraudulentas. Algunas pueden ser comunes a ambos campos, como el uso excesivo de autocitas, mientras que otras dependen de las características de cada disciplina y de sus métodos de investigación. En las ciencias naturales, algunas formas de mala conducta científica pueden manifestarse en la manipulación o fabricación de datos experimentales y en la falsificación de resultados. En las ciencias sociales también pueden darse estas prácticas, pero existen además problemas relacionados con la selección de resultados, la falta de transparencia metodológica o la interpretación sesgada de los datos. La naturaleza de determinadas investigaciones sociales, que a menudo incluye métodos cualitativos y enfoques interpretativos, puede dificultar la verificación de los resultados. Esto hace que la detección del fraude sea más complicada, ya que las conclusiones pueden depender en gran medida de la interpretación del investigador y no siempre pueden ser replicadas de la misma manera que en las ciencias naturales. A destacar:  las ciencias naturales tienen, en general, una tradición más acumulativa, en la que los nuevos trabajos suelen apoyarse explícitamente en un cuerpo de conocimiento anterior. Las ciencias sociales no tanto o mucho menos, algún autor o autora de moda no tiene por qué basarse en el conocimiento anterior para estar muy presente en las revistas académicas. Pero esta es una liebre que hemos soltado y no vamos a perseguir.

El cuarto poder

Con esto llegamos a la cuestión más importante. Como hemos visto, la publicación científica constituye un negocio de enormes dimensiones. Pero lo verdaderamente relevante no es cuánto dinero se mueve, sino el poder que puede generar el hecho de ocupar una posición tan central dentro del sistema científico. Porque quien controla los principales canales de publicación no solo participa en la difusión del conocimiento: también puede influir en las decisiones de los propios investigadores sobre qué y cómo investigar.

Aquí encontramos un desequilibrio importante. Los científicos producen el conocimiento; otros investigadores lo evalúan, a menudo de forma gratuita; las instituciones públicas financian buena parte de la investigación y, sin embargo, unas pocas grandes empresas controlan una parte sustancial de los canales a través de los cuales ese conocimiento adquiere visibilidad, prestigio y valor. Las grandes editoriales científicas, y en particular aquellas que publican las revistas más prestigiosas, podrían considerarse, en cierto sentido, una suerte de “cuarto poder” dentro del sistema científico. En realidad, si queremos ser más precisos, no estaríamos ante un cuarto poder, sino ante un poder oligopólico de enormes dimensiones. No porque decidan qué conocimiento es verdadero, ni porque determinen directamente qué deben investigar los científicos, sino porque ocupan una posición privilegiada en el proceso mediante el cual determinados resultados alcanzan reconocimiento y visibilidad, mientras otros quedan en segundo plano.

El problema surge cuando los criterios editoriales que hacen que un trabajo sea atractivo para una revista de alto impacto, como la novedad, la relevancia, la capacidad de generar atención o el interés para una audiencia amplia, empiezan a convertirse también en los criterios que los propios investigadores necesitan satisfacer para progresar en sus carreras profesionales. El sistema de publicación puede entonces favorecer determinados temas, metodologías o resultados frente a otros. Y eso tiene consecuencias. Puede perjudicar investigaciones menos espectaculares, como las que confirman un conocimiento establecido, las que reportan resultados negativos o los estudios descriptivos, todos ellos científicamente valiosos, pero menos llamativos que un descubrimiento novedoso o inesperado.

Además, publicar en una revista de alto impacto puede condicionar el tipo de investigación que resulta más beneficiosa para la carrera del investigador. La publicación en revistas prestigiosas puede aumentar sus posibilidades de conseguir financiación, una plaza de profesor o de investigador, o una promoción en su centro de trabajo. De esta manera, lo que aparece como un criterio editorial acaba convirtiéndose en un incentivo profesional. Si para avanzar en su carrera los investigadores necesitan publicar en determinadas revistas, tendrán razones para orientar su investigación hacia aquello que estas revistas consideran publicable. 

Las editoriales científicas, por lo tanto, no necesitan decidir qué temas deben investigarse. Su poder deriva de su posición central en el sistema de publicación científica, desde la que pueden influir en buena medida en qué resultados llegan a las revistas más prestigiosas y, por tanto, en la propia actividad investigadora. De este modo, un sistema creado para validar y comunicar el conocimiento puede terminar influyendo, de hecho influyen como venimos afirmando, también en qué tipo de conocimiento recibe mayor reconocimiento. No necesariamente porque exista una decisión consciente de favorecer unos temas sobre otros, sino porque los incentivos del sistema pueden llevar a investigadores, instituciones y revistas a adaptarse progresivamente a aquello que el propio sistema recompensa.

Hacia otro modelo de publicación científica

Existen distintas vías para transformar el sistema actual de publicación científica. Algunas proponen cambios en los sistemas de evaluación, otras buscan que la propia comunidad científica recupere parte de las funciones que hoy desempeñan las editoriales, y otras proponen nuevas formas de financiar, publicar o gobernar las revistas. Son propuestas de distinto alcance y grado de implantación, pero no necesariamente excluyentes entre sí.

La primera de estas vías afecta a los sistemas de evaluación del profesorado y del personal investigador, es decir, a la forma en que se valoran y bareman sus publicaciones y demás méritos científicos, especialmente en los procesos de contratación, acreditación y promoción profesional. Como ya vimos en nuestro artículo anterior, desde la propia comunidad académica se están impulsando cambios en la forma de valorar la actividad investigadora. Un ejemplo es la Declaración de San Francisco sobre Evaluación de la Investigación (DORA). Esta iniciativa plantea dejar de utilizar métricas simplistas, como el número de publicaciones, y avanzar hacia una evaluación más rica, contextualizada y cualitativa. El objetivo es valorar la investigación por su rigor, su relevancia y su contribución real al avance del conocimiento. En la medida en que se reduzca el peso de la cantidad de publicaciones en la evaluación, podría favorecer que se publicaran menos artículos, pero más relevantes, y desincentivar tanto la práctica de publicar por publicar, como la proliferación de las revistas depredadoras.

Un segundo nivel afecta a la propia comunidad investigadora y a su capacidad para organizar directamente la evaluación y comunicación de los trabajos científicos. Desde hace unos años, han aparecido iniciativas como la Peer Community In (PCI), que separa la actividad de publicación de la revisión por pares. En este modelo, es la propia comunidad científica la que asume buena parte de las funciones que tradicionalmente desempeñan las editoriales: selecciona a los especialistas que realizan las evaluaciones, coordina el proceso de revisión y emite las recomendaciones sobre los trabajos. Los informes y las recomendaciones están disponibles para el lector.  Si el artículo es recomendado, los autores pueden mantenerlo disponible públicamente como manuscrito evaluado, publicarlo en Peer Community Journal, que no cobra APC, o enviarlo a alguna de las revistas PCI-friendly, que han acordado tener en cuenta la evaluación de PCI, aunque pueden aplicar sus propias tasas de publicación. Además, PCI permite realizar la revisión por pares de un protocolo incluso antes de llevar a cabo la investigación; con ello, se busca reducir los sesgos y mejorar la reproducibilidad de los resultados. No obstante, este modelo tiene una implantación mucho menor que el sistema tradicional y requiere una considerable dedicación por parte de los investigadores.

Un tercer nivel lo encontramos en modelos que no trasladan directamente el coste ni a los autores ni a los lectores. Uno de ellos es Subscribe to Open (S2O), que utiliza los presupuestos que las bibliotecas destinan a suscripciones para hacer accesibles los contenidos de una revista a todo el mundo, siempre que se alcance un determinado nivel de suscripciones por parte de las instituciones científicas. Otro es el Diamond Open Access, en el que tampoco pagan los investigadores por publicar ni los lectores por acceder a los contenidos: los costes se sostienen mediante una combinación de financiación institucional, procedente de universidades, bibliotecas, organismos públicos, sociedades científicas, entre otros agentes. En principio, S2O parece más fácil de introducir en el sistema actual, ya que aprovecha una fuente de financiación que ya existe: las suscripciones de las bibliotecas. En todo caso, ambos modelos podrían reducir la dependencia de los pagos por artículo y, eventualmente, el volumen económico del mercado editorial, pero no necesariamente la influencia y el poder de las grandes editoriales que controlan las revistas de mayor impacto. Aunque cambiara quién paga por publicar, estas editoriales seguirían ocupando una posición central en la selección de los trabajos, su visibilidad y reconocimiento y, a través de ellos, en los procesos de evaluación y promoción de los investigadores.

Un cuarto nivel lo encontramos en las revistas propiedad de sociedades científicas. En estos casos, la editorial comercial puede encargarse de las tareas técnicas y de publicación, pero el control de la revista permanece en la propia comunidad científica. Un ejemplo es Molecular Biology and Evolution (MBE), propiedad de la Society for Molecular Biology and Evolution (SMBE) y publicada por Oxford University Press (OUP). El Consejo (Council) de la sociedad es quien nombra al editor jefe, de modo que la sociedad científica mantiene el control sobre las decisiones editoriales, mientras que OUP se encarga de las funciones técnicas de publicación y producción. La revista cobra APC, pero la mayor parte de los ingresos revierte en la propia sociedad y se destina a financiar sus actividades, como congresos, ayudas de viaje, premios y otros programas para sus miembros. En este modelo, la editorial que presta los servicios de publicación no ocupa la misma posición de influencia y poder que una editorial comercial propietaria de la revista. Este caso muestra que es posible combinar una revista de alto impacto y acceso abierto con un modelo en el que la propiedad, las decisiones científicas y buena parte de los ingresos permanecen dentro de la comunidad investigadora.

Estos cuatro niveles forman parte de una transformación más amplia de la comunicación científica que conecta con la Declaración de Barcelona sobre Información Abierta de Investigación, lanzada en 2024. La Declaración es un compromiso para promover que la información sobre la investigación, como los metadatos de las publicaciones, las referencias, las afiliaciones o la financiación, sea más abierta, accesible, reutilizable y transparente, y para promover infraestructuras gobernadas por la propia comunidad científica. En este sentido, DORA, PCI, S2O, Diamond Open Access y los modelos de revistas controladas por sociedades científicas apuntan en distintas direcciones hacia un mismo objetivo. En conjunto, estas iniciativas pueden contribuir a reducir los incentivos para publicar por publicar, favorecer una investigación de mayor calidad y disminuir la dependencia del sistema científico respecto de los mecanismos comerciales de publicación. No se trata únicamente de eliminar el pago por leer o por publicar, sino de avanzar hacia un ecosistema de comunicación científica en el que las publicaciones, la información que generan y las infraestructuras que las sustentan estén al servicio de la comunidad investigadora. Una tarea difícil pero indispensable: separar los negocios académicos, los incentivos perversos y las dinámicas de prestigio artificial de la honrada investigación científica.



Catedrático de Genética de la Universidad de Barcelona. Director del grupo de investigación Genómica Evolutiva & Bioinformática. Premio Nacional de Genética (2023). Ha participado en la secuenciación y análisis de varios proyectos genómicos en animales y plantas, y ha desarrollado herramientas bioinformáticas para el análisis de la variabilidad del ADN. Es uno de los científicos más citados de las universidades del Reino de España con más de 57.000 citaciones en Google Scholar.  

Doctor en Economía. Profesor titular del departamento de Sociología en la Facultad de Economía y Empresa de la Universidad de Barcelona. Es presidente de la Red Renta Básica y editor de Sin Permiso.    

Fuente:
www.sinpermiso.info, 20-9-2026  

lunes, 31 de agosto de 2026

[LIBRO] El laboratorio invisible: experiencias de publicación en el contexto latinoamericano

Libro El laboratorio invisible: experiencias de publicación en el contexto latinoamericano, una obra colectiva que reúne reflexiones y experiencias sobre la gestión editorial y la comunicación científica en nuestra región.

Consulta el libro completo: https://plagcis.org/book/index.php/editorial/catalog/book/55


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Primera publicación: julio,2026
De esta edición:Fondo Editorial PLAGCIS, adscrito a la Plataforma de Acción, Gestión e investigación Social S.A.S.Calle 13B 12-74, Sincelejo -ColombiaTel.: +57 301 498 9039/ director@plagcis.org / www.plagcis.org

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Primera publicación: julio,2026De esta edición:Fondo Editorial PLAGCIS, adscrito a la Plataforma de Acción, Gestión e investigación Social S.A.S.Calle 13B 12-74, Sincelejo -ColombiaTel.: +57 301 498 9039/ director@plagcis.org / www.plagcis.org

miércoles, 22 de julio de 2026

OpenEval: la IA entra en la revisión científica y redefine el futuro del peer review

Publicado en blog Universo abierto
https://universoabierto.org/2026/07/03/openeval-la-inteligencia-artificial-entra-en-la-revision-cientifica-y-redefine-el-futuro-del-peer-review/



OpenEval: la inteligencia artificial entra en la revisión científica y redefine el futuro del peer review


OpenEval Project. “OpenEval Project: Transparent LLM-Enabled Peer Review Assessment”. Plataforma de investigación abierta sobre evaluación científica asistida por inteligencia artificial, 2026. Disponible en: OpenEval Project

OpenEval propone una revolución en la evaluación científica al sustituir la revisión global del artículo por un análisis automatizado de cada afirmación individual contenida en el paper, demostrando que la inteligencia artificial puede participar activamente en la validación del conocimiento científico y cuestionando el modelo tradicional de peer review que ha dominado la ciencia durante siglos

El proyecto OpenEval representa una de las iniciativas más ambiciosas actualmente en desarrollo para replantear uno de los pilares centrales de la ciencia moderna: el sistema de peer review o revisión por pares. Durante más de tres siglos, la validación de artículos científicos ha dependido casi exclusivamente del juicio humano de especialistas encargados de evaluar la calidad metodológica, la consistencia argumentativa y la solidez empírica de un trabajo antes de su publicación. Sin embargo, el crecimiento exponencial de la producción científica mundial —acentuado todavía más por el uso creciente de herramientas de inteligencia artificial generativa— está comenzando a desbordar la capacidad del sistema tradicional. OpenEval surge precisamente como respuesta a este problema estructural: desarrollar un sistema transparente, sistemático y automatizado capaz de analizar artículos científicos mediante modelos de lenguaje avanzados y comparar sus evaluaciones con revisiones realizadas por expertos humanos.

La innovación central del proyecto consiste en cambiar radicalmente la unidad básica de evaluación científica. Tradicionalmente, un artículo se revisa como un documento global donde los revisores formulan observaciones generales sobre hipótesis, metodología, resultados o conclusiones. OpenEval propone descomponer cada paper en unidades mínimas verificables: afirmaciones concretas o claims individuales. Cada afirmación es extraída automáticamente del texto mediante procesamiento lingüístico avanzado y posteriormente clasificada según el tipo de evidencia que la respalda. El sistema distingue, por ejemplo, afirmaciones sustentadas en datos experimentales directos, referencias bibliográficas previas, inferencias estadísticas o interpretaciones especulativas. Esta descomposición granular permite que la inteligencia artificial no evalúe un artículo como un bloque narrativo indivisible, sino como una red estructurada de afirmaciones susceptibles de verificación independiente. La idea responde a una intuición fundamental: la ciencia debería ser legible no solo para seres humanos, sino también para máquinas capaces de interpretar formalmente la arquitectura lógica del conocimiento científico.

Para poner a prueba esta metodología, los desarrolladores construyeron uno de los mayores corpus experimentales de revisión científica automatizada disponibles actualmente. El sistema procesó 16.089 artículos científicos procedentes de la revista de acceso abierto eLife, identificando 1.964.856 afirmaciones individuales distribuidas en casi 300.000 unidades evaluables. Paralelamente se recopilaron más de 29.000 revisiones generadas por OpenEval y cerca de 29.205 revisiones realizadas previamente por revisores humanos, permitiendo comparar ambos sistemas de evaluación. Uno de los hallazgos más significativos fue comprobar que la inteligencia artificial identificaba un mayor número de afirmaciones relevantes dentro de cada artículo que los revisores humanos. Mientras los expertos humanos tendían a concentrarse en un conjunto relativamente limitado de resultados principales, OpenEval lograba cubrir un espectro mucho más amplio del contenido científico, detectando matices argumentativos que frecuentemente pasan desapercibidos durante el proceso convencional de peer review.

El proyecto revela además una cuestión especialmente relevante: los sistemas automatizados no solo son capaces de reproducir evaluaciones humanas, sino que en ciertos aspectos pueden mostrar comportamientos analíticos diferentes e incluso más rigurosos. Los datos comparativos muestran que OpenEval tiende a ser más conservador frente a afirmaciones basadas en especulación o inferencias indirectas, mientras que otorga mayor confianza a resultados respaldados por datos experimentales o citas verificables. En varios casos, la inteligencia artificial clasificó determinadas afirmaciones como inciertas o insuficientemente sustentadas allí donde revisores humanos habían emitido valoraciones más favorables. Esto sugiere que la automatización no necesariamente implica replicar sesgos humanos existentes, sino introducir nuevas formas de escrutinio científico potencialmente más sistemáticas y consistentes. La revisión científica comienza así a transformarse desde una práctica artesanal basada en juicio experto hacia un proceso parcialmente algorítmico basado en análisis estructurado del conocimiento.

Otro elemento decisivo del proyecto es su apuesta por la transparencia. A diferencia del sistema tradicional de revisión académica, donde los informes de los evaluadores suelen permanecer ocultos o limitados al editor y a los autores, OpenEval permite explorar públicamente los resultados a través de una interfaz interactiva. Los usuarios pueden examinar manuscritos concretos, visualizar cada afirmación extraída automáticamente y comparar directamente las evaluaciones emitidas por inteligencia artificial frente a revisores humanos. Esta apertura convierte el proceso de evaluación científica en un objeto de investigación en sí mismo, permitiendo estudiar empíricamente cómo se toman decisiones editoriales, qué tipo de afirmaciones generan mayor controversia y en qué áreas coinciden o divergen humanos y algoritmos. La revisión por pares deja de ser una práctica opaca para convertirse en un sistema observable y cuantificable.

Desde una perspectiva más amplia, OpenEval se inscribe en un cambio profundo dentro del ecosistema de comunicación científica contemporánea. Durante siglos, el artículo académico fue simultáneamente unidad de conocimiento, unidad narrativa y unidad de evaluación. Proyectos como OpenEval cuestionan esa estructura histórica al sugerir que el verdadero objeto de validación científica no debería ser el artículo como documento cerrado, sino cada afirmación verificable que lo compone. Esta lógica conecta directamente con propuestas emergentes que defienden una ciencia machine-readable, es decir, una producción científica estructurada de tal forma que sistemas artificiales puedan navegar, contrastar y evaluar automáticamente el conocimiento publicado. Si esta visión prospera, el peer review del futuro podría dejar de consistir en enviar manuscritos completos a dos o tres especialistas y pasar a funcionar como un sistema híbrido donde algoritmos analizan miles de afirmaciones individuales antes de que expertos humanos intervengan en la interpretación final.

La consecuencia filosófica de este proyecto resulta especialmente profunda. Durante siglos se asumió que evaluar ciencia era una capacidad exclusivamente humana basada en experiencia disciplinar, intuición metodológica y juicio crítico experto. OpenEval pone en cuestión esa convicción al demostrar que sistemas algorítmicos pueden participar activamente en la validación del conocimiento científico a gran escala. Esto obliga a replantear no solo la infraestructura editorial académica, sino conceptos mucho más amplios como autoridad científica, legitimidad epistemológica y confianza en los mecanismos que históricamente han definido qué conocimiento merece incorporarse al patrimonio intelectual colectivo. La inteligencia artificial deja así de ser simplemente una herramienta auxiliar para convertirse en un nuevo actor dentro del propio proceso de construcción y validación de la ciencia contemporánea.

jueves, 14 de mayo de 2026

Aumentaron 33% los envíos de manuscritos para publicación en revistas científicas (datos ScholarOne) ¿Eso es bueno?

Publicado en The Scholarly Kitchen
https://scholarlykitchen.sspnet.org/2026/05/13/guest-post-is-growth-always-good-news-2026-article-submission-surges/?informz=1&nbd=567d61ec-36ea-4197-85eb-43e2bd36d175&nbd_source=informz




Artículo invitado — ¿El crecimiento es siempre una buena noticia? Aumento de los envíos de artículos en 2026

                                       

Por Josh Dahl

13 de mayo de 2026


Nota del editor: La entrada de hoy es de Josh Dahl, vicepresidente sénior y director general de ScholarOne en Silverchair.


En el primer trimestre de 2026, las revistas de la plataforma ScholarOne Manuscripts recibieron un 33 % más de envíos que en el mismo periodo de 2025. Pero la tasa de crecimiento agregada no refleja lo que realmente ocurrió: el aumento interanual se duplicó con creces en comparación con el año anterior, pasando del 17 % en 2025 al 33 % en 2026. El crecimiento de la plataforma se está acelerando a un ritmo que muchos editores y directores de revistas calificarían de insostenible.


El optimista que hay en mí querría interpretar esto como un auge de la investigación. Más investigación, una comunidad científica más sólida, todo lo cual conduce al progreso y al descubrimiento para nuestro mundo. El pesimista que hay en mí quiere levantar las manos al aire y gritar al vacío sobre el fraude comercializado y la basura generada por la IA. Pero, al fin y al cabo, soy pragmático, así que, en lugar de eso, me he fijado en las cifras.


La distribución de los resultados agregados es más reveladora. Las revistas que crecen más rápidamente son las más pequeñas y menos selectivas: las revistas que recibieron menos de 15 propuestas por trimestre en 2025 registraron un aumento del 81 % en el primer trimestre de 2026. Las revistas que recibieron más de 1.500 registraron un crecimiento del 20 %. Esa asimetría no prueba nada por sí sola. Es coherente con un crecimiento legítimo, con investigadores de campos en expansión que encuentran nuevos canales, con una capacidad de investigación global que madura de formas que favorecen naturalmente a las revistas accesibles. También es el patrón que cabría esperar si una parte significativa del aumento reflejara envíos de bajo esfuerzo, asistidos por IA, dirigidos a las revistas menos equipadas para descartarlos. Los datos no nos permiten determinar qué explicación es la más plausible. Pero el patrón es lo suficientemente sostenido y concentrado como para justificar un análisis más detallado de lo que el sistema está absorbiendo realmente.


El número de envíos por sí solo no nos dice mucho sobre la calidad, pero las tasas de rechazo a primera vista ofrecen un indicador razonable. Entre 2022 y 2025, los rechazos a primera vista aumentaron un 72 %, casi el doble del crecimiento del 43 % registrado en el total de decisiones sobre envíos durante el mismo periodo. En 2022, los editores emitieron 1,69 rechazos de primera mano por cada aceptación. En 2025, esa proporción había aumentado hasta 2,49. El filtro editorial está trabajando más, detectando más y rechazando a un ritmo más rápido que el de crecimiento de las propuestas.


¿Qué significa todo esto?


Desde mi punto de vista, el aumento repentino de las propuestas no es principalmente un problema tecnológico. Es una prueba de que el contrato social entre la revisión por pares y los investigadores ya se encontraba bajo presión, y la IA ha puesto de manifiesto esa tensión a gran escala.


La revisión por pares se basa en un supuesto fundamental: el autor es quien ha elaborado lo que ha enviado, respalda su contenido y puede defender las afirmaciones, localizar las fuentes y explicar la metodología. Todo el sistema se sustenta en ese supuesto de propiedad intelectual individual. Ese supuesto se ha vuelto inestable, porque la relación entre un investigador y el texto que envía se ha vuelto verdaderamente ambigua, y las normas que rigen esa relación no han logrado adaptarse a la tecnología que la sustenta.  


El abanico de participación de la IA en la preparación de manuscritos abarca desde una ligera corrección gramatical hasta la generación completa de borradores, sin que exista un consenso estandarizado sobre dónde termina la ayuda aceptable y dónde comienza el uso problemático. Los investigadores se ven obligados a tomar decisiones en ese terreno ambiguo a diario. Consideremos el problema de las citas inventadas: los grandes modelos de lenguaje generan referencias que parecen plausibles pero que no existen, con tal fluidez que un investigador que confíe en la redacción asistida por IA podría no detectar el error antes de la presentación. El autor no inventó una cita en ningún sentido significativo o intencionado. Pero presentó un manuscrito que contenía una. Los requisitos actuales de certificación de los autores no cuentan con un mecanismo claro para ese escenario. La infraestructura de rendición de cuentas presenta una laguna ante este nuevo comportamiento.

 

Creo que el sector está subestimando la dimensión psicológica que entra en juego aquí. Existen estudios significativos sobre cómo la fricción actúa como un filtro ético. Contratar a una fábrica de trabajos académicos requiere una transgresión deliberada: encontrar un proveedor, pagar, coordinar, saber que has cruzado una línea que la mayoría de la gente reconoce como tal. Utilizar la IA para redactar un manuscrito se sitúa en un plano moral genuinamente diferente. La racionalización es casi automática: la investigación es mía, las ideas son mías, la herramienta solo me ha ayudado con la redacción. No creo que la mayoría de los investigadores que utilizan la IA de esta manera se consideren malos actores. Creo que están tomando decisiones en un entorno en el que la presión para producir es intensa y en el que el coste de entrada se ha reducido casi a cero. Esa combinación es más corrosiva para la integridad de la investigación que la mala intención, porque se amplía de formas que la mala intención no lo hace. 


Cada manuscrito que entra en el sistema genera una demanda posterior sobre dos recursos que ya se encuentran bajo presión: la capacidad de los revisores y el trabajo editorial. El agotamiento de los revisores y la disminución de las tasas de respuesta son fenómenos anteriores a este aumento repentino. Un incremento del volumen del 33 % agrava aún más ese déficit existente. Y la falta de rendición de cuentas también se extiende hacia abajo: los revisores están utilizando la IA para gestionar sus propias cargas de trabajo, por las mismas razones que los autores. Un manuscrito que contenga una cita inventada, revisado por alguien que utilice la ayuda de la IA para gestionar una revisión que no tiene tiempo de leer con detenimiento, puede que nunca ponga de manifiesto el problema. El control de calidad en el que se basa el sistema se lleva a cabo en las mismas condiciones de ambigüedad que generaron el problema en la fase anterior.


El problema de la carga de trabajo editorial es más grave, y creo que es la consecuencia menos comentada de este auge. Las revistas que están experimentando un crecimiento desproporcionado son precisamente aquellas con menos infraestructura: editores a tiempo parcial, miembros del consejo de redacción voluntarios y un apoyo administrativo mínimo. Estas revistas no son víctimas colaterales de un problema tecnológico. Son el extremo estructuralmente desatendido de un ecosistema editorial que nunca ha invertido lo suficiente en la capacidad editorial de los sectores más marginales. El auge ha hecho que esta situación sea imposible de ignorar.


Nada de esto ocurre en el vacío. La inestabilidad de la financiación acorta el plazo entre la investigación y la publicación. La inseguridad laboral aumenta el incentivo para inflar la producción. El cálculo de «publicar o perecer» es posiblemente más severo en las economías de investigación emergentes, donde los puestos son más escasos y los canales accesibles son menos, y donde las herramientas de IA están ahora tan disponibles como en cualquier otro lugar. Las mismas condiciones que aumentan los incentivos para enviar trabajos disminuyen la participación en la revisión. El sistema está siendo presionado desde ambos extremos simultáneamente, por las mismas presiones subyacentes.


Entonces, ¿qué debemos hacer al respecto?


Siempre me muestro un poco escéptico ante cualquiera que afirme tener un camino claro a seguir, o incluso una respuesta definitiva. Pero, sin duda, tengo algunas ideas al respecto.


El instinto en momentos como este es recurrir a soluciones tecnológicas: mejores herramientas de selección, software de detección basado en IA, comprobación automatizada de citas. Vale la pena explorarlas, y algunas ya se están utilizando. Pero abordan los síntomas en lugar de las causas, y creo que centrarse excesivamente en ellas conlleva el riesgo de pasar por alto lo que los datos nos están diciendo.


El aumento de envíos previsto para 2026 es una prueba de resistencia. Lo que pone a prueba no es solo si las revistas pueden procesar ese volumen. Pone a prueba si la infraestructura de rendición de cuentas de la revisión por pares sigue siendo adecuada para el entorno en el que trabajan realmente los investigadores: uno en el que la relación entre un investigador y su texto enviado ya no es estable, donde la capacidad posterior para detectar lo que se escapa está sometida a su propia presión, y donde los incentivos estructurales que empujan a los investigadores hacia el sistema no han cambiado, mientras que las herramientas a su disposición sí lo han hecho considerablemente.


Si tuviera que posicionarme, diría lo siguiente: las preguntas más importantes que hay que plantearse son de carácter estructural y social. ¿Cómo reconstruimos unas normas de responsabilidad que se adapten al entorno de preparación de manuscritos en el que trabajan los investigadores? ¿Cómo mantenemos la participación de los revisores en un sistema que exige cada vez más a un grupo de personas que ya está al límite de sus posibilidades? Y lo más incómodo de todo: ¿cómo mantenemos una conversación sincera sobre las revistas con menor capacidad para asumir las consecuencias de un problema que ellas no han creado?

Aunque esas preguntas no tienen respuestas claras, los datos hacen que ahora sea imposible posponerlas, y creo que eso es lo más importante que nos está diciendo este aumento.


Josh Dahl

Josh Dahl es vicepresidente sénior de Producto y director general de ScholarOne, Silverchair. Josh es un líder con amplia experiencia en el sector de la edición académica, con más de 20 años de trayectoria y un historial probado en el impulso de la innovación y el crecimiento estratégico en los sectores académico y de investigación. Más recientemente, Josh ocupó el cargo de director sénior de Gestión de Productos en Clarivate, donde fue responsable de un conjunto de soluciones para editoriales y sociedades. Se dedica a potenciar el impacto de la investigación académica mediante el desarrollo de plataformas y soluciones de última generación que satisfagan las necesidades de editoriales, editores e investigadores. 



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Guest Post — Is Growth Always Good News? 2026 Article Submission Surges

By Josh Dahl

  • May 13, 2026


Editor’s Note: Today’s post is by Josh Dahl, Senior Vice President and General Manager of ScholarOne at Silverchair.

In the first quarter of 2026, journals on the ScholarOne Manuscripts platform received 33% more submissions than in the same period in 2025. But the aggregate growth rate undersells what actually happened: the year-over-year increase itself more than doubled compared to the prior year, from 17% growth in 2025 to 33% in 2026. Platform growth is accelerating at a rate many publishers and journal editors would describe as unsustainable.  

The optimist in me would love to interpret this as a research boom. More research, a healthier scientific enterprise, all of which leads to progress and discovery for our world. The pessimist in me wants to throw my hands in the air and yell into the void about commercialized fraud and AI-generated slop. But, at the end of the day, I’m a pragmatist — so, instead, I looked at the numbers. 

The distribution under the aggregate results is more telling. The journals growing fastest are the smallest and least selective ones: journals receiving fewer than 15 submissions per quarter in 2025 saw an 81% increase in Q1 2026. Journals receiving more than 1,500 saw 20% growth. That asymmetry doesn’t prove anything on its own. It is consistent with legitimate growth, with researchers in expanding fields finding new venues, with global research capacity maturing in ways that naturally favor accessible journals. It is also the pattern you would expect if a significant portion of the surge reflected low-effort, AI-assisted submissions targeting journals least equipped to screen them out. The data can’t tell us which explanation is doing more work. But the pattern is sustained enough, and concentrated enough, to warrant a closer look at what the system is actually absorbing.  

Submission counts alone don’t tell us much about quality, but desk reject rates offer a reasonable proxy. Between 2022 and 2025, desk rejections grew 72%, nearly double the 43% growth in total submission decisions over the same period. In 2022, editors issued 1.69 desk rejects for every acceptance. By 2025, that ratio had climbed to 2.49. The editorial filter is working harder, catching more, and rejecting at a faster rate than submissions are growing.

What Does It All Mean?  

From my vantage point, the submission surge is not primarily a technology problem. It is evidence that peer review’s social contract with researchers was already under strain, and AI has made that strain visible at scale.

Peer review rests on a foundational assumption: the author produced what they submitted, stands behind it, and can defend the claims, locate the sources, and explain the methodology. The entire apparatus sits on top of that assumption of individual intellectual ownership. That assumption is now unstable, because the relationship between a researcher and the text they submit has become genuinely ambiguous, and the norms governing that relationship haven’t caught up to the technology running through it.  

The spectrum of AI involvement in manuscript preparation runs from light grammar editing to full draft generation, with no standardized consensus on where acceptable assistance ends and problematic use begins. Researchers are making judgment calls in that ambiguous space every day. Consider the hallucinated citation problem: large language models generate plausible-looking references that don’t exist, fluently enough that a researcher relying on AI-assisted drafting may not catch the error before submission. The author didn’t fabricate a citation in any meaningful, intentional sense. But they submitted a manuscript containing one. Current author attestation requirements have no clean mechanism for that scenario. The accountability infrastructure has a gap in the new behavior. 

I think the field is underestimating the psychological dimension at play here. There is meaningful research on how friction functions as an ethical checkpoint. Hiring a paper mill requires deliberate transgression: finding a vendor, paying, coordinating, knowing you crossed a line most people recognize as a line. Using AI to draft a manuscript occupies a genuinely different moral register. The rationalization is almost automatic: the research is mine, the ideas are mine, the tool just helped with the writing. I don’t think most researchers using AI this way consider themselves bad actors. I think they are making decisions in an environment where the pressure to produce is intense, and where the cost of entry has dropped to near zero. That combination is more corrosive to research integrity than bad intent, because it scales in ways that bad intent doesn’t. 

Every manuscript that enters the system makes a downstream demand on two resources already under strain: reviewer capacity and editorial labor. Reviewer fatigue and declining response rates predate this surge. A 33% volume increase further stresses that existing deficit. And the accountability gap runs downstream too: reviewers are using AI to manage their own workloads, for the same reasons authors are. A manuscript containing a hallucinated citation, reviewed by someone using AI assistance to manage a review they don’t have time to read carefully, may never surface the problem. The quality check the system relies on is happening under the same conditions of ambiguity that produced the issue upstream.   

The editorial labor problem is more acute, and I think it is the least discussed consequence of this surge. The journals absorbing the most disproportionate growth are exactly the journals with the least infrastructure: part-time editors, volunteer board members, and minimal administrative support. These journals are not incidental casualties of a technology problem. They are the structurally under-resourced end of a publishing ecosystem that has never adequately invested in editorial capacity at the margins. The surge has made this condition impossible to ignore.

None of this happens in a vacuum. Funding instability compresses the timeline between research and publication. Career insecurity increases the incentive to inflate output. The publish-or-perish calculus is arguably more severe in emerging research economies, where positions are scarcer and accessible venues are fewer, and where AI tools are now just as available as anywhere else. The same conditions that increase submission incentives decrease review participation. The system is being pushed from both ends simultaneously, by the same underlying pressures.

So, What Should We Do About It? 

I’m always a little skeptical of anyone who claims to have a clear path forward, or even a clean answer. But I certainly have some thoughts.

The instinct in moments like this is to reach for technological solutions: better screening tools, AI detection software, automated citation checking. These are worth pursuing, and some are already in use. But they address symptoms rather than conditions, and I think over-indexing on them risks missing what the data is telling us.

The 2026 submission surge is a stress test. What it is testing is not only whether journals can process the volume. It is testing whether the accountability infrastructure peer review depends on is still fit for the environment researchers are actually working in: one where the relationship between a researcher and their submitted text is no longer stable, where downstream capacity to catch what slips through is under its own pressure, and where the structural incentives pushing researchers toward the system haven’t changed while the tools available to them have changed considerably.  

If I had to stake a position, it would be this: the questions most worth asking are structural and social. How do we rebuild accountability norms that fit the manuscript preparation environment in which researchers are operating? How do we sustain reviewer participation in a system that is asking for more of a pool already stretched thin? And most uncomfortably: how do we have an honest conversation about journals with the least capacity absorbing the consequences of a challenge they didn’t create?

While those questions don’t have clean answers, the data now makes them impossible to defer, and I think that is the most important thing the surge is telling us.  

Josh Dahl

Josh Dahl is Senior Vice President of Product and General Manager of ScholarOne, Silverchair. Josh is a seasoned leader in the scholarly publishing industry with over 20 years of experience and a proven track record of driving innovation and strategic growth in the academic and research sectors. Most recently, Josh served as the Senior Director of Product Management at Clarivate, where he was responsible for a suite of solutions for publishers and societies. He is dedicated to enhancing the impact of scholarship by developing next-generation platforms and solutions that cater to the needs of publishers, editors, and researchers.  

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Adquisición de EMERALD por WILEY: una lectura desde el Sur Global

Publicado en The Scholarly Kitchen https://scholarlykitchen.sspnet.org/2026/08/06/guest-post-buying-the-middle-reading-the-wiley-emerald-dea...