"Declaración de Heredia": IA y publicación académica

Publicado en Revista Electrónic@ Educare: https://www.revistas.una.ac.cr/index.php/EDUCARE/article/view/19967 

Vol. 28 No. S (2024): Revista Electrónica Educare (Suplemment: Knowledge, Open Science and Artificial Intelligence)

"Declaración de Heredia" - La IA es una herramienta que debe ser utilizada con transparencia, garantizando procesos de investigación claros, trazables y reproducibles

https://www.revistas.una.ac.cr/index.php/EDUCARE/article/view/19967

• DOI: https://doi.org/10.15359/ree.28-S.19967

Resumen

Introducción. La Declaración de Heredia propone, desde la perspectiva de la edición científica, una serie de consideraciones para el uso responsable de la inteligencia artificial (IA) en los procesos de investigación que llevan a la publicación científica. Se reconoce a la IA como una herramienta cuyo uso se debe evidenciar y transparentar para un ejercicio claro, trazable y reproducible del conocimiento. Se llama la atención sobre los retos que supone la incorporación de la IA a la edición científica en cuanto a la diversidad de opciones, el evitar la propagación de sesgos y desinformación, y el respeto a la propiedad intelectual. Principios. Están organizados en cuatro grupos: general, para los roles de autoría, revisión por pares y edición. Resaltan la importancia de utilizar la IA como una herramienta cuyos resultados son filtrados por seres humanos que, desde una perspectiva ética y responsable, reportan, de forma transparente, a qué modelo, qué se consultó y cuándo se hizo la consulta. Reflexión final. Pone de manifiesto que se trata de un escenario en constante evolución cuyo fin último debe ser el bienestar humano y la calidad de vida.

Palabras Claves: Edición científica; gestión editorial; inteligencia artificial; ética; comunicación científica.

Resumo

Introdução. A Declaração de Heredia propõe, na perspectiva da publicação científica, uma série de considerações para o uso responsável da Inteligência Artificial (IA) nos processos de pesquisa que levam à publicação científica. A IA é reconhecida como uma ferramenta cujo uso deve ser evidente e transparente para um exercício de conhecimento claro, rastreável e reprodutível. Chama-se a atenção para os desafios colocados pela incorporação da IA na publicação científica em termos de diversidade de opções, de evitar a propagação de preconceitos e desinformação e de respeito pela propriedade intelectual. Princípios. Estão organizados em quatro grupos: gerais e para as funções de autoria, revisão por pares e edição. Destacam a importância da utilização da IA como ferramenta, seus resultados são filtrados por seres humanos numa perspectiva ética e responsável, reportando de forma transparente qual modelo foi utilizado, o que foi consultado e quando foi feita a consulta. Reflexão final. Mostra que se trata de um cenário em constante evolução, cujo objetivo final deve ser o bem-estar humano e a qualidade de vida.

Palavras-chave: Publicação científica; gestão editorial; inteligência artificial; ética; comunicação científica.

Se considera que la inteligencia artificial proporciona las siguientes condiciones:

Herramienta: La inteligencia artificial (IA) se ha posicionado como una herramienta útil, versátil y aplicable a todas las acciones humanas.

Beneficios y riesgos: Las experiencias existentes sobre el uso de IA en el campo de la publicación científica ponen en evidencia los beneficios que se pueden obtener, pero también los riesgos que supone la adopción extensiva de modelos que aún permanecen en evolución y mejora.

Entrenamiento y precisión: El uso de la IA como herramienta de apoyo para los procesos de investigación y de publicación científica implica la interacción con modelos que, solo mediante entrenamiento, se calibran y se vuelven más precisos.

Trazabilidad y reproducibilidad: La transparencia es un principio de la comunicación científica; así, transparentar el uso de IA en la escritura de textos científicos permite darle trazabilidad, comprender las interacciones con la herramienta y dejar rutas para reproducir o replicar las buenas prácticas y las estrategias de aprovechamiento.

Diversidad y propiedad intelectual: Es necesario tener conciencia de que, ante la diversidad de opciones de modelos de IA y aplicaciones disponibles, se debe procurar hacer combinaciones no solo de las más útiles o eficientes, sino de las más responsables en el uso de material con propiedad intelectual. Esto abarca diversas manifestaciones de la protección de las creaciones humanas, por ejemplo: patentes, imágenes o material sonoro, entre otros. En consecuencia, también debe existir claridad sobre la posibilidad de derivación y transformación del material con el que un modelo de IA proporciona respuestas a las consultas de quienes lo utilizan.

Mitigar el sesgo y la desinformación: La creación y programación de modelos de IA es humana, también es humana la obra intelectual que compone las bases de datos usadas por la IA; por ello, tienen implícito el sesgo que proviene de la condición humana. Las personas deben tener conciencia de ello para que, al interactuar con la IA, no magnifiquen, prolonguen o propaguen sesgos y, a partir de ellos, desinformación.

Bienestar humano. Desde el espíritu más altruista –así como desde los principios bioéticos– el bienestar humano debe ser el eje que encauce la toma de decisiones relacionadas con la incorporación de herramientas de IA a los procesos de investigación y a su posterior publicación.

Dimensionar el alcance. Apenas empezamos a dimensionar los alcances e impacto de la incorporación de la IA a la gestión del conocimiento. Estamos ante un escenario en evolución donde hay debates abiertos a los que se les debe prestar atención, para canalizar, estratégicamente, las acciones que orienten el uso ético y responsable de esta herramienta.

Principios de la edición científica sobre el uso de inteligencia artificial

Estos principios hacen referencia al segmento de la comunicación del conocimiento relacionada con la gestión editorial, donde interactúan los roles de edición, revisión (o arbitraje) y autoría. Quien tome el rol de edición, tiene la responsabilidad de conducir y mediar el proceso que lleva a la publicación, de forma que el uso de IA –tema central de esta declaración– quede claramente explicado. Si bien se parte de la perspectiva de personas en el rol de edición, se espera que las ideas expresadas sirvan como sustento a otras partes del proceso de generación de conocimiento y a otras actividades relacionadas con el proceso de publicación científica, como traducciones o revisiones de estilo y redacción.

En general

1. Los roles de edición, revisión y autoría están a cargo de seres humanos que pueden mediar el proceso de publicación de documentos científicos. En el ejercicio de dichos roles, las personas deben formarse para adoptar y alfabetizar en prácticas responsables alrededor de la comunicación científica y de inteligencia artificial.

2. La IA no debe sustituir las responsabilidades o rendición de cuentas de las personas que ejercen estos roles. Tampoco el proceso editorial debe depender exclusivamente de acciones relacionadas con IA.

Sobre el rol de autoría

3. Son seres humanos quienes ejercen el rol de autoría, a estas personas se les puede reconocer la capacidad de –en ejercicio de su intelecto– crear, tomar decisiones y asumir las responsabilidades por las obras generadas. Así, los modelos de lenguaje, chatbots o la IA generativa no pueden ser considerados autores, pues no pueden asumir de manera integral estas tres condiciones.

4. Declarar explícitamente el uso de IA en los procesos de investigación y de elaboración de textos científicos –durante cualquier etapa del proceso de publicación científica– es una muestra de transparencia que suma a las buenas prácticas para garantizar la reproducibilidad de la ciencia. Al respecto, es necesario considerar una explicación solvente que mencione, al menos:

• El modelo de IA, su versión, la fecha de uso.

• Cómo se usó, identificar las interacciones y combinaciones que se pueden articular entre modelos.

• Qué productos y formatos –de los generados por dicha interacción– se integraron a la publicación de resultados.

• Citar y referenciar el modelo empleado, comprendiendo la diversidad y potencial complejidad de las interacciones y combinaciones que se pueden articular al emplear esta herramienta.

5. Se espera que las personas autoras hayan filtrado la información sobre los contenidos aportados como respuesta un modelo de IA y que a partir de estos insumos generen nuevo conocimiento. Validar la veracidad de la información obtenida resulta aún más relevante en el contexto actual. No se pueden asumir como verdaderas o absolutas las respuestas que ofrece la IA. Evitar el plagio, la desinformación, la propagación de sesgos u otro fraude académico es parte de las acciones que las personas autoras deben realizar al momento de interactuar con los modelos de IA. Procurar que se usen insumos de manera legítima debe ser un interés permanente de quienes ejerzan el rol de autoría.

6. Se deben proteger los datos personales, confidenciales, sensibles o de terceros cuando no se cuente con una autorización explícita para utilizarlos como parte de consultas a un modelo de IA.

7. Se debe mencionar, también, si se ha contado con el financiamiento de un tercero para la implementación o uso de modelos de IA en el proceso de investigación o de publicación.

Sobre el rol de revisión

8. La responsabilidad del criterio emitido para recomendar, o no, la publicación de un texto científico –o para proponer correcciones y mejoras– es de la persona en el rol de revisión. La interacción con la IA no reemplaza su criterio experto o su rendición de cuentas.

9. Cuando se haya incorporado el uso de IA como complemento de la revisión, es necesario indicarlo al equipo editorial y, a través de ellos, a las personas autoras. Indicar, al menos, el nombre del modelo, la versión, la fecha de uso, así como el enunciado como instrucción de evaluación es parte de un ejercicio transparente y trazable de la evaluación de contenidos.

10. Las personas revisoras deben estar en capacidad de explicar la interacción que han tenido con la IA, qué insumos han recibido y cuánto de dichos insumos han sido considerados en las observaciones, comentarios, recomendaciones y solicitudes de corrección que hayan emitido como criterios de evaluación de un texto científico.

Sobre el rol de edición

11. La responsabilidad del proceso de edición es de la persona editora y del equipo editorial que le acompaña. El uso de IA no debe reemplazar la responsabilidad de los seres humanos o su rendición de cuentas al ejercer tareas de edición o seguimiento a las acciones de personas revisoras y autoras. La labor de edición de textos científicos no debe depender del uso de IA.

12. Las personas editoras evidenciarán cuando hayan utilizado IA en alguna parte del proceso editorial. Se reportará el nombre del modelo, la versión, la fecha de uso, así como el enunciado de trabajo asignado.

13. Se establecerán estrategias de prevención para evitar la propagación de sesgo, la desinformación o cuando no se pueda garantizar el respeto o el abordaje ético de los datos personales. Además, se promoverá el uso de datos abiertos, de calidad, fiables y respaldados por el consentimiento o autorizaciones que permitan a la IA hacer un uso legítimo de dicha información.

14. Se comunicará a las personas autoras y lectoras, cuando, en atención a la transparencia, las tareas editoriales o las de revisión se hayan apoyado en el uso de IA.

Reflexión final

El proceso de investigación y la comunicación de resultados aún es una tarea esencialmente humana. No se debe perder de vista que el uso de la IA debe estar al servicio de la humanidad, de la generación del bien común y de la posibilidad de mejorar la calidad de vida de las personas. Ante la realidad de que cada vez se utilizan más modelos, y con más frecuencia, se debe potenciar el debate académico: no sustituirlo con los resultados o productos de la interacción de seres humanos con los modelos de IA.

Adquiere especial relevancia tener conciencia de que los sesgos están presentes tanto en las diferentes etapas o fases de construcción de los modelos y algoritmos, como en los momentos de interacción con ellos. Comprender que estos sesgos se pueden manifestar de formas diversas y que es necesario identificarlos lleva a la elaboración de estrategias que conduzcan a su mitigación, al entrenamiento efectivo de modelos y a su calibración.

Tener presente que la interacción de los seres humanos con la IA es un fenómeno que está en evolución y transformación pone de manifiesto la necesidad de mantener una visión crítica, de prospección y que actualice, constantemente, las condiciones que guían el uso de esta herramienta.

Referencias

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Firman en Heredia, Costa Rica, el 15 de enero de 2024

Liana Penabad-Camacho

Editora, Revista Electrónica Educare, Universidad Nacional

https://orcid.org/0000-0001-9381-182X

María Amalia Penabad-Camacho

Editora, Revista Géneros, Feminismos y Diversidades, Universidad Nacional

https://orcid.org/0000-0002-5095-577

Andrea Mora-Campos

Asesora académica, Vicerrectoría de Investigación, Universidad Nacional

https://orcid.org/0000-0001-9813-2674

Gerardo Cerdas-Vega

Director Editorial Revista Perspectivas Rurales, Universidad Nacional

https://orcid.org/0000-0003-3912-4193

Yuri Morales-López

Editor en jefe, Uniciencia, Universidad Naciona

https://orcid.org/0000-0002-2973-4038

Mónica Ulate-Segura

Editora, Perspectivas Rurales, Universidad Nacional

https://orcid.org/0009-0005-7740-4980

Andrea Méndez-Solano

Editora, Revista de Historia, Universidad Nacional

https://orcid.org/0000-0001-5326-2088

Nidya Nova-Bustos

Editora en jefe, Revista Ciencias Marinas y Costeras, Universidad Nacional

https://orcid.org/0000-0003-1966-0415

María Fernanda Vega-Solano

Editora, Revista Economía y Sociedad, Universidad Nacional

https://orcid.org/ 0000-0002-8104-8596

María Milagro Castro-Solano

Editora, Revista Abra y Revista Economía y Sociedad, Universidad Nacional

https://orcid.org/0000-0002-0516-5352

 

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UK: la ciencia se va a la guerra

Publicado en Science|Business
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El Reino Unido apuesta por la I+D en defensa

25 Abr 2024 | Noticias

Los nuevos planes para destinar al menos el 7% del creciente presupuesto de defensa a I+D y a la ciencia relacionada con el ejército supondrían un aumento significativo del gasto, pero a expensas de la investigación civil.

Por David Matthews

El Reino Unido destinará al menos el 7% de su creciente presupuesto de defensa a I+D y a ciencia y tecnología relacionadas con el ejército, en una medida que podría casi duplicar el gasto de aquí a 2030.  

El 23 de abril, durante una visita a Polonia, el Primer Ministro, Rishi Sunak, expuso sus planes para aumentar el gasto británico en defensa hasta el 2,5% del PIB a finales de la década -el equivalente a 75.000 millones de libras más durante ese periodo-, con el fin de contrarrestar un «eje de Estados autocráticos como Rusia, Irán y China».

El aumento de la financiación viene acompañado de la promesa de destinar al menos el 5% del presupuesto del Ministerio de Defensa del país a I+D a partir del año que viene, y otro 2% para «apoyar la explotación de la ciencia y la tecnología prometedoras en la capacidad militar».

«Los 75.000 millones de libras de hoy darán a nuestras fuerzas armadas una ventaja estratégica frente a cualquier agresor, al garantizar que el 5% del presupuesto de defensa se destine a I+D para aprovechar las nuevas tecnologías, desde el láser hasta la inteligencia artificial», declaró el Secretario de Defensa, Grant Shapps, en X a principios de esta semana.

En la actualidad, el Ministerio de Defensa del país destina alrededor del 3,9% de su presupuesto global a I+D, lo que supone 2.050 millones de libras al año.

Además, el Gobierno prometió poner en marcha una Agencia de Innovación en Defensa a principios de 2025 para consolidar un «panorama fragmentado de innovación en defensa».

«Se centrará en la adopción de tecnologías emergentes, la adjudicación de contratos a media escala y la inversión en PYME en condiciones comerciales mediante “capital paciente” a largo plazo», según un documento explicativo.

Ayer, Sunak prosiguió su viaje europeo con una visita a Berlín, donde expuso una serie de iniciativas conjuntas de defensa con Alemania, entre ellas la adquisición conjunta de un sistema de artillería teledirigido.

En el sistema británico es palpable la «securitización» de la política y la financiación científicas", afirma James Wilsdon, catedrático de Política de Investigación del University College de Londres. «Pero, por supuesto, no somos los únicos: en la UE y en otros lugares se manifiestan las mismas presiones».

El plan del Reino Unido «recuerda bastante al de [Joe] Biden, presidente de Estados Unidos, que destinaba fondos a las universidades y empresas que realizaban I+D en defensa», dijo Andy Westwood, catedrático de prácticas gubernamentales de la Universidad de Manchester, refiriéndose a un enorme paquete de estímulo centrado en la ciencia y la tecnología que se aprobó en 2022.

La Comisión Europea está consultando planes para permitir la investigación de doble uso en el sucesor de Horizonte Europa a partir de 2028. Pero no está claro hasta qué punto el Reino Unido, que desde este año está asociado a Horizonte Europa, podría participar en convocatorias sensibles centradas en la defensa, dado que no es un Estado miembro de la UE.

El Gobierno alemán también intenta derribar los muros que separan su sector de I+D civil del militar. 

Recortes civiles

Sin embargo, el anuncio del Reino Unido podría ir en detrimento de la investigación civil. No hay detalles públicos sobre cómo se financiará, pero una fuente gubernamental afirmó que 1.600 millones de libras de los 2.000 millones de aumento del gasto en I+D previsto para el año que viene se destinarán a defensa.

Según Wilsdon, esto no implica necesariamente recortes para las universidades y organismos de financiación, sino que el dinero podría salir del presupuesto para I+D de los departamentos gubernamentales.

«Supongo que lo único que ocurrirá es que el Ministerio de Defensa se llevará una parte aún mayor de esta I+D gubernamental», afirmó. 

La otra salvedad al anuncio de hoy es que se espera que el partido en el poder, el Conversador, sea derrocado en las elecciones de este año por el partido laborista de la oposición, que no se ha mostrado comprometido con los planes de gasto en defensa de Sunak.  

Westwood calificó el anuncio de «en gran medida ficticio», dado que será objeto de una importante revisión del gasto tras las próximas elecciones. 

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UK sets out major pivot to defence R&D

25 Apr 2024 | News

New plans to allocate at least 7% of a growing defence budget to R&D and military-related science would see spending rise significantly – but at the expense of civilian research

By David Matthews

The UK will spend at least 7% of a growing defence budget on R&D and military-related science and technology, in a move that could close to double spending by 2030.  

On 23 April during a visit to Poland, prime minister Rishi Sunak set out plans to nudge UK defence spending up to 2.5% of GDP by the end of the decade – the equivalent of £75 billion extra over the period - to help counter an “axis of autocratic states like Russia, Iran and China”. 

The funding boost comes with a promise to spend at least 5% of the country’s Ministry of Defence budget on R&D from next year, and another 2% to “support the exploitation of promising science and technology in military capability”.

“Today’s £75bn will give our armed forces a strategic advantage against any aggressor, by ensuring 5% of the defence budget goes to R&D to harness new tech from lasers to AI,” said defence secretary Grant Shapps on X earlier this week.

Currently, the country’s Ministry of Defence spends around 3.9% of its overall budget on R&D, amounting to £2.05 billion a year.

In addition, the government promised to launch a Defence Innovation Agency in early 2025 to consolidate a “fragmented defence innovation landscape”.  

“It will focus on the adoption of emerging technologies, placing medium scale contracts and investing in SMEs on commercial terms through long-term ‘patient capital’,” according to an explanatory document.

Yesterday, Sunak continued his European trip with a visit to Berlin, where he outlined a series of joint defence initiatives with Germany, including the joint procurement of a remote controlled artillery system.  

“There is a palpable 'securitisation' of science policy and funding visible and ongoing in [the] UK system,” said James Wilsdon, a professor of research policy at University College London. “But we're not unique in this of course — in [the] EU and elsewhere we see the same pressures manifesting”.

The UK’s plan is “quite reminiscent of [US president Joe] Biden throwing Chips and Science [funding] at universities and firms doing defence R&D,” said Andy Westwood, professor of government practice at the University of Manchester, referring to a huge science and technology-focused stimulus package passed in 2022.  

The European Commission is currently consulting on plans to allow dual use research in the successor to Horizon Europe from 2028. But it’s unclear to what extent the UK, which as of this year is associated to Horizon Europe, would be allowed to join sensitive defence-focused calls, given that it is not an EU member state.

The German government is also trying to break down walls between its civilian and military R&D sector. 

Civilian cuts

However, the UK’s announcement could come at the expense of civilian research. There are no public details on how it will be funded, but a government source said that £1.6 billion of a £2 billion boost to R&D spending expected next year will be channelled towards defence.

This doesn’t necessarily mean cuts for universities and funding agencies, said Wilsdon, but instead the money could come out of the budget for governmental department R&D.

“I expect all that's happening is the Ministry of Defence clawing an even bigger share of this government R&D,” he said.  

The other caveat to today’s announcement is that the ruling Conversative party is expected to be ousted in an election this year by the opposition Labour party, which has been noncommittal about Sunak’s defence spending plans.  

Westwood described the announcement as “largely fictional” given that it will be subject to a major spending review after the next election. 

Publicado en blog Ciencia de la Mula Francis
https://francis.naukas.com/2024/06/20/los-cambios-revolucionarios-en-el-jcr-2024/ 

Los cambios revolucionarios en el JCR 2024

Por Francisco R. Villatoro, el 20 junio, 2024. Categoría(s): Bibliometría • Ciencia • Factor de impacto (Impact factor) • Noticias • Science ✎ 1

El año 2024 será recordado por todos los aficionados al índice de impacto de las revistas científicas. El año pasado (2023) todas las revistas del Web of Science Core Collection™ recibieron índice de impacto (JIF, por Journal Impact Factor), tanto las ya impactadas en 2022 del SCIE (Science Citation Index Expanded™) y del SSCI (Social Science Citation Index™), como las no impactadas del AHCI (Arts & Humanities Citation Index™) y las emergentes del ESCI (Emerging Sources Citation Index™). Pero las revistas AHCI y ESCI no recibieron cuartiles JIF (solo tenían cuartiles JCI, Journal Citation Indicator); por ello, las revistas ESCI y AHCI eran de «segunda clase» comparadas con las SCIE y SSCI. La gran revolución del nuevo Journal of Citation Reports™ (JCR 2024) es que todas las revistas se han metido en el mismo saco; todas las revistas han recibido cuartiles JIF. Esto es una decisión revolucionaria porque cambia el orden de las revistas de forma radical. Por ejemplo, había 107 revistas en la categoría History del SSCI, que eran Q1, Q2, Q3 y Q4; ahora dicha categoría tiene 520 revistas (SSCI+AHCI+ESCI), con lo que hay 130 revistas Q1, luego casi todas las SSCI ahora serán Q1 (un inesperado regalo de Navidad para todos los que publicaron en ellas en el año 2023). Has leído bien, en muchas áreas de ciencias sociales, una revista Q4 en JCR 2023 podría ser Q1 en JCR 2024, sin haber cambiado su índice de impacto de forma significativa. Un cambio revolucionario, lo mires como lo mires; te guste o no te guste, estas son las nuevas reglas de la evaluación científica que Clariavate nos impone.

Los cambios son inesperados y sorprendentes. Por ejemplo, en la categoría Multidisplicinary Sciences, la revista Science con un índice de impacto (JIF) de 44.7 pierde su segundo puesto y pasa a ocupar el tercero. Se lo ha quitado una revista ESCI (que algún día estará en el SCIE), Nature Reviews Methods Primers con un índice de impacto 50.1. Sigue liderando Nature, con 50.5, pero por muy poquito; quizás en el JCR 2025 acabe perdiendo su pole position. Pero lo más sorprendente es que otra revista ESCI, Innovation (de Cell Press) ocupa el cuarto puesto con 33.2. Y hay más sorpresas, las megarrevistas Scientific Reports y PLoS ONE vuelven a ser revistas Q1 (25/134 y 31/134) con un índice de impacto de 3.8 y 2.9, mientras que la revista de divulgación Scientific American logra ser Q1 (30/134) con 3.1 (mejor que PloS ONE). Bucear en cualquier categoría es descubrir sorpresas inesperadas. El impacto del JCR 2024 sobre cómo se evalúa a los científicos será enorme; el uso y abuso de los índices de impacto está de capa de caída (gracias a CoARA y otras iniciativas similares).

En mi opinión, Clarivate se ha pegado un tiro en el pie; algo inexplicable. Quién va a confiar a partir de ahora en los índices de impacto cuando no se diferencia entre revistas emergentes ESCI y revistas impactadas SCIE y SSCI. Ya lo comentaba la editora jefe del Web of Science, Dra. Nandita Quaderi, en relación a las revistas AHCI, que nunca había tenido impacto JIF porque su dinámica de citación es muy particular; de hecho sugería en febrero que tenía dudas sobre si la nueva revolución afectaría a las revistas AHCI («2024 Journal Citation Reports: Changes in Journal Impact Factor category rankings to enhance transparency and inclusivity,» Clarivate, 16 Feb 2024). Pero al final sus palabras se las llevó el viento y se anunció en mayo que se las metía en el mismo saco (Tilla Edmunds, «Journal Citation Reports 2024 preview: Unified rankings for more inclusive journal assessment,» Clarivate, 22 May 2024). Por cierto, el anuncio oficial del nuevo JCR es de Nandita Quaderi, «Clarivate Reveals World’s Leading and Trusted Journals with the 2024 Journal Citation Reports,» Clarivate, 20 Jun 2024.

Tilla Edmunds (Clarivate) nos anunciaba el cambio con esta figura para la categoría History (la más afectada del JCR 2024). En dicha categoría, en el JCR 2022, había 107 revistas SSCI (con cuartiles JIF y JCI), 186 revistas AHCI (solo con cuartiles JCI) y 222 revistas ESCI (solo con cuartiles JCI); tras la unificación de las bases de datos se esperaba que hubiera 515 revistas SSCI + AHCI + ESCI, de las que las primeras 128 serían Q1 (entre ellas estarían la mayoría de las 107 revistas SSCI). El paso de casi todas las revistas «cutres» Q3 y Q4 del SSCI en el JCR 2022 a revistas Q1 en el JCR 2023 será la alegría de la huerta para muchos investigadores, pero implica que lo que el año pasado era cutre ahora es fetén por una decisión arbitraria de una empresa privada. ¿Fueron alguna vez cutres las revistas Q3 y Q4? ¿Qué pensarán todos los investigadores que perdieron una plaza en los últimos meses por tener menos revistas Q1 que otros competidores, cuando ahora todas sus publicaciones son Q1? Obviamente, hay que evaluar a las personas por sus artículos y sus contribuciones, en ningún caso se les debería evaluar por las revistas en las que publican, ni por el impacto o los cuartiles de dichas revistas. Pero hasta ahora se ha estado haciendo así. Y en muchos lugares se seguirá haciendo así.

En el área principal en el que yo publica, Física Matemática (Physics, Mathematical) hay muy pocas revistas ESCI; pero para mi sorpresa una de ellas se ha colado entre las 25 primeras, Journal of Physics-Complexity (IOP), que ahora es Q1 (7/60) con un JIF de 2.6. Pasa el primer puesto Computer Physics Communications (JIF 7.2), que intercambia su segundo puesto con Chaos, Solitons & Fractals (JIF 5.3), manteniendo el tercer puesto Journal of Computational Physics (JIF 3.8). También intercambian su cuarto y quinto puestos Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation (JIF 3.4) y Physica D-Nonlinear Phenomena (JIF 2.7). Yo publiqué en Chaos (JIF 2.7) que sube al quinto puesto desde el octavo.

Como es de esperar, en el otro área en el que yo publico, Matemática Aplicada (Mathematics, Applied), las revistas ESCI no han tenido ningún impacto reseñable (las mejor situadas son Q1 en los puestos 50 y 52, y la siguiente es Q2), aunque el área ha crecido de 267 revistas en 2023 hasta 331 revistas en 2024. Sigue liderando SIAM Review (JIF 10.8), bien separada de la segunda, Applied and Computational Mathematics (4.6), que repite puesto. Avanza Applied Mathematics and Mechanics (4.5) y mantiene su cuarto puesto Mathematics and Computer in Simulation (4.4), donde yo he publicado este año (porque mis coautores me demandan publicar en revistas de áreas de Computer Science). Siendo un área que ahora tiene 82 revistas Q1 y 33 revistas D1 (primer decil), los movimientos en el primer decil son habituales y no merecen ninguna reseña detallada. Por supuesto, soy consciente de que este tipo de análisis no tiene ningún sentido y con los nuevos cambios muchísimo menos. Pero como dice el refranero: «Año nuevo, vida vieja».

Y no te aburro más… si cada año el JCR es más irrelevante, cada año me da más pereza este tipo de reseñas. Por cierto, el JCR 2024 contiene 21848 revistas de 113 países en 254 categorías.