Escribir y publicar documentos científicos

La idea original con la que se pretendía abordar el asunto de la documentación científica era separando el punto de vista de consumidor (lector) y el de productor o escritor. No es fácil y muchas veces se mezclan las cosas. Aún así vamos a intentar mantener el esquema y centrarnos ahora en el punto de vista del escritor. Para ello vamos a ver algunas cuestiones:

La información definitiva sobre cómo escribir un artículo está ya publicada, concretamente aquí, sin embargo, con el fin de desgranar el asunto poco a poco vamos con una aproximación más fraccionada:

1.- El documento. El documento será un texto con algunos elementos particulares: (i) un lenguaje específico (ii) una estructura definida (iii) gráficas y (iv) referencias.

Sobre algunas de estas cosas ya hemos hablado, la sencillez del lenguaje o la estructura IMRAD. Otras cosas las dejo como pregunta: ¿En que tiempo verbal se escriben los artículos? ¿Todos los apartados en el mismo? ¿Con qué finalidad se pone una referencia en un original? (hay muchas, pensad varias, lo comentaremos en clase). Algunas respuestas se pueden encontrar en ESTE artículo

2.- La selección de la revista. Parece una buena idea probar por las de más alto índice de impacto ¿no? A estas alturas ¿Sabriais encontrar esa lista? Si es así hacedlo para una disciplina y a ves si hojeándola se os ocurre algún criterio más.

3.- La relación con el editor. Ver el libro de Day (en la red aquí o aquí) (capítulo 18, página 113), aunque sólo al final del capítulo da alguna pista útil, lo anterior es el proceso de revisión que ya hemos analizado. Y responder a las objeciones que se puedan hacer al original.

4.- Otros aspectos. (i) Publicación de resultados negativos.

5.- Congresos y presentaciones. Una curiosa recopilación de consejos sobre cómo preparar la participación en un congreso se puede encontrar AQUÍ. Es un poco más seria que el siguiente vídeo, pero sirve para analizar algunos errores comunes en la preparación de presentaciones

Y en un tono un poco menos divertido, pero más constructivo, se pueden encontrar algunas guías para hacer mejores presentaciones en ESTE enlace. Y por seguir recopilando guías que me han llamado la atención, AQUÍ  una check list de cosas que no debes olvidar; quizá parezcan trivialidades, pero no está de más repasar la lista.

Graficas I

En un artículo científico hay algunos elementos muy específicos más allá del texto y el estilo literario: su estructura (de la que ya hemos hablado y que tiene nombre IMRAD), las referencias y las gráficas. Vamos con estas últimas.

Esta figura, con su obviedad autoreferencial, está generada como un chiste. De hecho procede de un sorprendente blog (ya fuera de línea) donde el autor publicaba chistes- gráfica, como este.

Las gráficas son elaboraciones construidas para hacer directamente visible información cuantitativa. Se convierten números en imágenes diréctamente percibibles por el sentido de la vista y que transmiten (cuando están bien hechas) la información que contenían los números pero prescindiendo de ellos. Para conseguir ese propósito se utilizan "metáforas visuales", un concepto que puede resultar difícil y abstracto pero que se hace obvio en la tarta de la figura. Todas las gráficas de tarta son una metáfora de una tarta real como esta (o como esta otra).

El problema de hacer perceptible de maneras intuitivas, o casi, conjuntos de datos es toda una disciplina académica denominada "visualización". Es sorprendente el desconocimiento general sobre esta cuestión incluso entre los que utilizamos gráficas a menudo. Las gráficas forman parte de un lenguaje gráfico, sobre el que recibimos una nula formación. No como ocurre con el lenguaje verbal, sobre el que cursamos asignaturas a lo largo de toda la enseñanza obligatoria.

Para quien quiera corregir este déficit le podría recomendar el libro que escribí hace unos años, del que hay versión digital libre (1). También en 2020 preparé un curso específico sobre gráficas cuyos contenidos están en 10 entradas EN ESTE SITIO, por si alguien quiere profundizar mucho.

 

Paso a indicar aquí algunos recursos que me gustaron en si día y que acabo de comprobar que siguen existiendo (nov 2021):

• Un tutorial breve y practicón, pero preciso: http://www.alzado.org/think/graficos.html
• La página personal de Yuri Engelhardt: http://www.yuriweb.com/
• Galería de la Visualización de Datos (en inglés). Un sitio donde aprender mucho a partir de eajemplos, 15 años en la red y sigue siendo un referente. https://www.datavis.ca/gallery/
  
• Para profundizar en la influencia de la percepciónen en la visualización, la frontera con la psicología: http://www.csc.ncsu.edu/faculty/healey/PP/index.html
• Eduard Tuftee, pionero y profeta de la visualización y en particular de las gráficas: http://www.edwardtufte.com/tufte/index

(1) "Gramática de las gráficas. Pistas para mejorar las representaciones de datos" Joaquín Sevilla Moróder. Universidad Pública de Navarra. En PDF está disponible gratis en el repositorio de la universidad, AQUÍ

Graficas II

El poder de la visualización de datos en menos de 2 minutos:

The Value of Data Visualization from Column Five on Vimeo.

Versión sencilla de gráfica como representación de una correlación:

Los datos son como petroleo petróleo. Los datos son como el suelo, fértil y capaz de dar una inmensa producción. En inglés el enlace entre ambas metáforas es mucho más bonito: oil soil. La importancia de los datos para generar una imagen coherente de los problemas, la necesidad de poner esos datos en relación para que seamos capaces de comprenderlos con propiedad. La importancia de la percepción visual como mecanismo de acceso a grandes cantidades de datos contextualizados.

Aunque el tema esté tratado en la charla de una forma general, desde una perspectiva periodística, al observarlo desde el punto de vista científico hay dos cuestiones inexcusables: (1) los datos son la materia prima de todo y (2) su visualización revela las relaciones entre ellos. A la vista de esto hacer ciencia se puede prácticamente resumir en obtener datos y representarlos (en una aproximación excesivamente minimalista, pero sugerente).

No es difícil encontrar datos, datos sobre casi cualquier cosa. El INE tiene montones, así como su equivalente europeo, entre otros muchos lugares. Sabiendo escoger los adecuados se puede profundizar mucho en cuestiones aparentemente triviales (como hacían habitualmente en WonkaPistas o En Silicio, el blog de Kiko Llaneras de cuando hacía la tesis, ahora se puede seguir su periodismo de datos en El País o en Twitter). Pero se puede ir más allá. GAPMINDER.ORG ha desarrollado una base de datos socioeconómicos junto con una herramienta de visualización de los mismos impresionante. De una forma bastante intuitiva, los gráficos que se generan incorporan un montón de información. El usuario puede elegir los datos que representar, cómo quiere hacerlo,... fascinante. Además es conocimiento libre que cada uno puede explorar a su gusto. Para comprender su potencia nada mejor que una conferencia del padre intelectual de la criatura, Hans Rosling. (Además de la forma, el contenido merece mucho la pena los 20 minutos que dura, aunque se aleje un poco del las ciencias que nos ocupan.

10 reglas simples para hacer mejores figuras

Un artículo interesante y práctico. Con 10 ideas sencillas, cada una bien explicada e ilustrada con figuras claras. Está en libre acceso AQUÍ. La introducción y la lista de las reglas es:


Scientific visualization is classically defined as the process of graphically displaying scientific data. However, this process is far from direct or automatic. There are so many different ways to represent the same data: scatter plots, linear plots, bar plots, and pie charts, to name just a few. Furthermore, the same data, using the same type of plot, may be perceived very differently depending on who is looking at the figure. A more accurate definition for scientific visualization would be a graphical interface between people and data. In this short article, we do not pretend to explain everything about this interface; rather, see [1], [2] for introductory work. Instead we aim to provide a basic set of rules to improve figure design and to explain some of the common pitfalls.

Rule 1: Know Your Audience
Rule 2: Identify Your Message
Rule 3: Adapt the Figure to the Support Medium
Rule 4: Captions Are Not Optional
Rule 5: Do Not Trust the Defaults
Rule 6: Use Color Effectively
Rule 7: Do Not Mislead the Reader
Rule 8: Avoid “Chartjunk”
Rule 9: Message Trumps Beauty
Rule 10: Get the Right Tool

Generador automático de artículos

Quizá alguien después de leer los textos sobre las publicaciones científicas y esas cosas se ha quedado pensando en lo difícil que tiene que ser eso de publicar y se ha empezado a desanimar. Aquí tiene la solución: generador automático de artículos. Pones los autores que quieres, personalizas algún detallito más y el sistema te genera automáticamente el paper. ¡Probadlo, merece la pena!

Pasadas las risas, este asunto me sugiere dos reflexiones:

(1) ¿Cómo es que se puede hacer algo así? Resulta que la estructura y los aspectos formales están estereotipados hasta tal extremo, que con mantenerlos, parece que la cosa es auténtica, y lo mismo pasa con el estilo de lenguaje... y esto lleva inmediatamente a la idea de que si uno domina estos aspectos (siquiera sea mínimamente), no puede ser tan difícil escribir tu artículo

(2) ¿Se publicaría un artículo así? Porque claro, una cosa es escribirlo y otra publicarlo... pues aunque parezca sorprendente, se han hecho experiencias en este sentido y se han llegado a publicar cosas del estilo de lo generado por este sistema. Ahora no tengo tiempo para documentarlo, pero el nombre que me viene a la cabeza para empezar a buscar es Sokal ...

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Publicar resultados negativos

Supongamos que estás intentando pulir fibra óptica embutida en resina plástica con abrasivo de alúmina y no sale, ¿Que concluyes? Hay al menos  dos opciones: (i) No se puede pulir fibra óptica por ese procedimiento, (ii) no he sabido apañármelas para pulir la fibra con esos materiales. Vale que el ejemplo es muy personal, pero no me venía otro a la cabeza ahora. El asunto es general, cuando algo no sale no sabes si es intrínseco (eso no puede ser) o si es fruto de tu incompetencia (no has sabido hacerlo bien). Lo primero sin duda sería un resultado científico valioso, interesante para otras personas, útil para ahorrar mucho tiempo, incluso para reflexionar teóricamente sobre esa imposibilidad. Lo segundo es una muestra de incapacidad personal sin valor alguno. Puestas así las cosas ¿Se deben publicar los resultados negativos? Recientemente se ha presentado una revista destinada específicamente a ello, y en “La ciencia y sus demonios” se hacían echo de ello con un artículo que merece la pena leer.

La no publicación de resultados negativos se convierte en un problema esencial en las disciplinas que tratan temas más complejos (más que el ejemplo que he puesto al comienzo y similares). En problemas más próximos a los primeros principios, la "reproducibilidad" es el juez último: si las piedras caren para abajo, un experimeto negativo es casi seguro que fue un error, y la reproducibilidad del hecho real minimiza (o aún anula) el problema de la no publicación de resultados negativos. En las ciencias de la vida, por ejemplo, las cosas son mucho más complejas, y que un medicamento, fertilizante o similar produzca el efecto deseado o no, depende de muchísimos factores. En cada experimento se analizan algunos de esos factores intentando dejar fijos todos los demás (incluyendo su efecto en experimentos "blanco"). En estos casos los resultado negativos incorporan tanta información como los positivos. De hecho las valoraciones finales sobre la efectividad de los productos testados se basan en "metaestudios" (estudios sobre los estudios) en los que se analizan los resultados obtenidos por múltiples investigadores en diversas condiciones experimentales. Es obvio que la no publicación de resultados negativos desviará el resultado final hacia positivos... falsos.

Una de las soluciones propuestas para evitar el sesgo de la publicación positiva es el preregistro de experimentos: la conveniencia (eventual obligatoriedad) de que los experimentos que se vayan a realizar hayan de ser registrados con anterioridad (en algún tipo de repositorio abierto), de forma que ocurra lo que ocurra con el experimento se disponga de la información pertinente. Sobre este tema del preregistro (incluso analizando efectos secundarios perniciosos y como minimizarlos) recomiendo leer este comentario de "neuroskeptic", especialmente centrado en psicología y neurociencias, pero extendible a todas las ciencias de la vida y a todas las ciencias en general.

Sobre toda esta cuestión, hay una estupenda charla TED de Ben Goldacre (un médico que se ha especializado en este problema). 20 minutos que merecen la pena:

Presentaciones orales en congresos

Hay que prever los tiempos... y prepararse para lo peor ;-)

Palabras clave para la escritura (Humor)

(Figura de phdcomics, aqui)

Aparte de las frases que no verás en un trabajo, hay otras que si, muy comunes, pero que en realidad tienen un significado... digamos técnico:

Listas de expresiones como esta existen desde antes de internet, circulando en fotocopias por los laboratorios, en concreto parece ser que la original es de un tal C. D. Graham Jr., y que apareció publicada en 1957 en una revista científica: Metal Progress 71, 75 (1957). Habría que investigar más, si alguien tiene interés, algunos enlaces para empezar a tirar del hilo: 1, 2,. Ahora periódicamente reaparece en blogs y redes sociales (como este, este o este, que es de donde he tomada lo imagen). Un auténtivo "viral" que se dice ahora.

El título

Huelga decir que el título es la parte más importante del artículo: si hay una parte de tu artículo que se va a leer esa es el título.

Debe ser descriptivo del trabajo, enfatizar lo esencial: lo más novedoso, lo más interesante del descubrimiento que se cuenta en el trabajo.

Para terminar la cuadratura del círculo, parece que debe ser corto, según leemos en este trabajo.

Encontrar el justo equilibrio entre un título descriptivo (que tiende a alargarlo) y uno breve ("publicitario") es todo un arte.

El Abstract

Hay quien dice que el de la figura es "the best abstract ever", yo la verdad es que no estoy de acuerdo. Si hubiese una respuesta definitiva (si o no) si que sería excelente: el título como pregunta enuncia el problema y el abstract, resuelve con la conclusión. Al ser un resultado dudoso "probablemente" uno necesita más datos ¿con qué probabilidad? ¿qué han hecho los autores para llegar a esa conclusión (tan poco conclusiva). En cualquier caso es un ejemplo divertido (y es real).

Hay diferentes estilos a la hora de redactar el abstract, pero mi recomendación es hacer una versión condensada del artículo completo, en la que cada sección se sustituya por una o dos frases. Un ejemplo de abstract que sigue fielmente ese estilo sería el que se encuentra AQUÍ, dónde hasta se rotulan las secciones (cosa que no suele hacerse, ni conviene)

Agradecimientos (Acknowledgements)

La sección de agradecimientos es un pequeño espacio que se utiliza normalmente para receonocer contribuciones al artículo no suficientes como para ser autor, pero valiosas desde el punto de vista de los autores. Muchas de las becas y proyectos de investigación exigen que los trabajos que se publiquen bajo esa ayuda inclyan una mención expresa a la misma en la sección de agradecimientos.

Por último, dado que es un hueco muy libre, que no afecta las decisiones de los revisores en el proceso de revisión por pares, es un refugio del sentido del humor y socarronería de muchos investigadores. Algunos ejemplos (tomados de  AQUÍ, donde hay varios más):

“B.J.H. would also like to thank the U.S. Immigration Service under the Bush administration, whose visa background security check forced her to spend two months (following an international conference) in a third country, free of routine obligations—it was during this time that the hypothesis presented herein was initially conjectured.”

“This work was ostensibly supported by the Italian Ministry of University and Research. … The Ministry however has not paid its dues and it is not known whether it will ever do.”

"The authors would like to thank T. Bosch and L. Helmuth for the idea, J. Beam for assistance with writing, B. N. Dover for proofreading, and the Big Bang for everything. Order of authorship was determined by Russian roulette."

En nombre (aunque parezca evidente...)

Lo fundamental a la hora de poner el nombre en los artículos es que se relacionen con la persona que los escribe, para ello es fundamental firmar siempre con el mismo nombre. Ese "nombre artístico", lo normal es que coincida bastante con el real (1), pero hay variantes. Dado que nosotros tenemos un nombre de pila y dos apellidos, y el nombre artístico es al estilo sajón (nombre, inicial y apellido), hay diversas formas de concretarlo. Se puede alegir como apellido el primero, el segundo, o ambos unidos con un guión. En cualquier caso combiene pensarlo bien al comienzo de la carrera y mantener el estándar elegido.

A pesar de los intentos del autor por ser identificado de forma biunívoca, con la cantidad de investigadores que hay en activo actualmente lo hace imposible. Para facilitar la identificación entre autores y sus obras, existen una serie de sistemas de identificación que conviene conocer. En el siguiente vídeo nos explican los principales:

El mismo tipo de información en una presentación de SlideShare, por otro autor:

Como gestionar tu impacto científico y académico: alertas y perfiles from SocialBiblio

Más datos de la charla de la que preceden estas transparencias aquí 

 

Autoría Múltiple

No solo el nombre "artísitico" que uno elige es importante, el orden de los diferentes coautores de un trabajo es un asunto muy peliagudo. Depende mucho, además, de la "cultura" de cada disciplina. En un artículo (de 2021) se comenta sobre esto, explicando lo que significa cada posición en la lista de autores, con ironía (es muy divertido), pero totalmente realista, está en Science: "Why scientific journal authorship practices make no sense et al."

Anterioremente, en 2014, también encontré un trabajo interesante sobre el tema:

Collective credit allocation in science

Hua-Wei Shen, Albert-László Barabási

(Submitted on 15 Aug 2014)

Collaboration among researchers is an essential component of the modern scientific enterprise, playing a particularly important role in multidisciplinary research. However, we continue to wrestle with allocating credit to the coauthors of publications with multiple authors, since the relative contribution of each author is difficult to determine. At the same time, the scientific community runs an informal field-dependent credit allocation process that assigns credit in a collective fashion to each work. Here we develop a credit allocation algorithm that captures the coauthors' contribution to a publication as perceived by the scientific community, reproducing the informal collective credit allocation of science. We validate the method by identifying the authors of Nobel-winning papers that are credited for the discovery, independent of their positions in the author list. The method can also compare the relative impact of researchers working in the same field, even if they did not publish together. The ability to accurately measure the relative credit of researchers could affect many aspects of credit allocation in science, potentially impacting hiring, funding, and promotion decisions.

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(1) También hay quien defiende firmar con seudónimo (ver por ejemplo: anonimity in science), pero no es lo habitual.

Contestar a los revisores

Una vez que se ha escrito el trabajo, y se ha enviado a publicar, pasado un cierto tiempo llega la respuesta del editor (y los revisores). ¿Cómo reaccionamos ante ella?

Pocas veces (si alguna) nos dirán que el trabajo es excelente, lo normal es que se incluyan algunas críticas a las que es necesario responder. Es muy fácil que te "de un calentón", pienses que no tienen ni idea y te den ganas de contestar cualquier barbaridad. No es una buena idea. Sobre esta cuestión escribe AQUI Rinze citando ESTE trabajo.