{"id":5312,"date":"2023-06-19T09:00:34","date_gmt":"2023-06-19T12:00:34","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.scielo.org\/es\/?p=5312"},"modified":"2023-08-29T13:16:23","modified_gmt":"2023-08-29T16:16:23","slug":"reproduccion-replicacion-en-investigacion-cientifica-parte-tres","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.scielo.org\/es\/2023\/06\/19\/reproduccion-replicacion-en-investigacion-cientifica-parte-tres\/","title":{"rendered":"Reproducci\u00f3n & Replicaci\u00f3n en investigaci\u00f3n cient\u00edfica \u2013 parte 3"},"content":{"rendered":"

Por Ernesto Spinak<\/strong><\/p>\n

Introducci\u00f3n<\/strong><\/p>\n

\"Captura<\/a>

Imagen: Maniac<\/a><\/em>, 1934.<\/em><\/p><\/div>\n

La empresa cient\u00edfica depende de la capacidad de la comunidad cient\u00edfica para examinar las afirmaciones cient\u00edficas y ganar confianza a lo largo del tiempo en resultados e inferencias que han resistido repetidas pruebas. La notificaci\u00f3n de las incertidumbres en los resultados cient\u00edficos es un principio central del proceso cient\u00edfico. Corresponde a los cient\u00edficos transmitir la informaci\u00f3n adecuada y el grado de incertidumbre en la presentaci\u00f3n de sus reclamaciones. La ciencia apunta a grados refinados de confianza, en lugar de certeza completa.1<\/sup><\/p>\n

En dos comunicaciones anteriores2,3<\/sup> hemos analizado el escenario de la supuesta crisis de la replicaci\u00f3n en la publicaci\u00f3n cient\u00edfica. All\u00ed se presentaron discusiones sobre el significado de la terminolog\u00eda en uso, m\u00e9todos de investigaci\u00f3n, recopilaci\u00f3n de datos, y la interpretaci\u00f3n de las estad\u00edsticas; siguiendo luego con el an\u00e1lisis de la Gu\u00eda de la National Academies of Sciences<\/em><\/a>;1<\/sup> llegando finalmente hasta si la reproducibilidad es un problema social que requerir\u00e1 cambios a la cultura de la ciencia con un enfoque m\u00e1s sistem\u00e1tico y comprensi\u00f3n en c\u00f3mo los cient\u00edficos interpretan los problemas de reproducibilidad para crear intervenciones culturalmente competentes<\/em>.<\/p>\n

La Gu\u00eda1<\/sup> rese\u00f1ada marc\u00f3 un avance para ordenar conceptos y definiciones que, si bien no fue suficientemente adecuada para incluir las expectativas de las ciencias sociales y humanas, al menos qued\u00f3 claro que en el campo de las ciencias exactas y experimentales, hab\u00edan situaciones que claramente precisan corregirse. Al menos se destacaron: los sesgos de publicaci\u00f3n; las metodolog\u00edas; las estad\u00edsticas; y la calidad de las comunicaciones que se publican, que resumiremos al final.<\/p>\n

Pero antes atenderemos las discrepancias filos\u00f3ficas y metodol\u00f3gicas que han presentado las ciencias sociales y humanidades, respecto a las recomendaciones de la Gu\u00eda1<\/sup> referida.<\/p>\n

Los paradigmas en las Ciencias Sociales y Humanidades<\/h3>\n

Se ha discutido largamente sobre si el papel de la replicaci\u00f3n y la reproducibilidad proveniente de otras culturas epist\u00e9micas es transferible a las \u00e1reas de las ciencias sociales y humanidades. Este tema fue centro de atenci\u00f3n en un reciente congreso patrocinado por el CWTS en 2019.<\/p>\n

En respuesta a la pregunta de por qu\u00e9 es importante la replicabilidad en Humanidades, se manifestaron dos corrientes de opini\u00f3n.<\/p>\n

Algunos consideran que la replicaci\u00f3n exitosa de las investigaciones en Humanidades tambi\u00e9n hace m\u00e1s probable que los resultados del estudio original sean correctos, posici\u00f3n respaldada por Peels y Bouter.4,5<\/sup> Y tambi\u00e9n les da m\u00e1s posibilidades de conseguir financiaci\u00f3n por las agencias que las patrocinan.<\/p>\n

Al intentar respaldar su afirmaci\u00f3n, Peels y Bouter presuponen que la replicabilidad es deseable, pero seg\u00fan sus detractores extraen sus argumentos \u00fanicamente de una epistemolog\u00eda empirista\/positivista.<\/p>\n

Fundamentalmente, esta conclusi\u00f3n depende de si los autores defienden con \u00e9xito la noci\u00f3n de que la replicaci\u00f3n es tanto posible como deseable en las Humanidades. Peels y Bouter argumentan que, aunque la replicaci\u00f3n podr\u00eda ser posible en algunos campos de las Humanidades, la replicabilidad no es obviamente posible ni deseable en todos los campos de esa \u00e1rea de investigaci\u00f3n. Adoptar pol\u00edticas que requieran la replicabilidad de toda la investigaci\u00f3n en humanidades descartar\u00eda la gran mayor\u00eda de las investigaciones metodol\u00f3gicamente s\u00f3lidas en esa disciplina.<\/p>\n

En una posici\u00f3n un tanto diferente se manifiestan Holbrook, et al<\/em>6<\/sup> ofreciendo argumentos respecto a las culturas epist\u00e9micas interpretativas o constructivistas donde el valor de la investigaci\u00f3n se genera a\u00f1adiendo la diversidad de argumentos.<\/p>\n

Comprender los fen\u00f3menos culturales, como la migraci\u00f3n o la seguridad, depende de la diversidad de argumentos y posiciones para ayudar a desarrollar soluciones globales. La interpretaci\u00f3n de la literatura cl\u00e1sica o medieval requiere el desarrollo continuo de lecturas alternativas y en competencia, y la interpretaci\u00f3n de los escritos de los fil\u00f3sofos se beneficia de manera similar de la diversidad que produce. La conveniencia de la replicaci\u00f3n en las humanidades es local y limitada, lejos de la conveniencia universal que Peels y Bouter suponen que existe.<\/p>\n

Adem\u00e1s, los objetos de estudio en las humanidades son a menudo fen\u00f3menos \u00fanicos, como los eventos hist\u00f3ricos, por lo que no est\u00e1 claro en qu\u00e9 sentido se replicaria un estudio.<\/p>\n

En segundo lugar, uno podr\u00eda pensar que varios m\u00e9todos en las humanidades, como el m\u00e9todo hermen\u00e9utico en el estudio de un texto, no se prestan bien a la replicaci\u00f3n, al menos no tan bien como ciertos m\u00e9todos en las ciencias emp\u00edricas cuantitativas.<\/p>\n

En tercer lugar, los objetos de la investigaci\u00f3n human\u00edstica, en oposici\u00f3n a los objetos de investigaci\u00f3n en las ciencias naturales, son a menudo objetos con significado y valor, objetos como pinturas, textos, estatuas y edificios, en oposici\u00f3n a, digamos, objetos como los \u00e1tomos. y virus que se estudian en las ciencias naturales.<\/p>\n

Pero el punto crucial es que los enfoques de las ciencias sociales permiten a los investigadores lidiar con la posibilidad de replicaci\u00f3n dando cuenta particular de las consecuencias de las decisiones metodol\u00f3gicas y el papel del investigador. La investigaci\u00f3n en humanidades es diferente de las ciencias no por alg\u00fan tipo de ingrediente secreto, sino porque los objetos de estudio y las preguntas formuladas, a menudo, pero no siempre, no permiten la replicaci\u00f3n o incluso la reproducibilidad. M\u00e1s bien, se basan en la interpretaci\u00f3n.<\/p>\n

Finalmente, otro aspecto que entra en consideraci\u00f3n son los valores sociales. Esto ocurre cuando hay incertidumbre en el razonamiento sobre la base de la evidencia emp\u00edrica, o la moral o se necesitan valores sociales para llenar el “vac\u00edo evidencial” relevante, y nos enfrentamos con las estad\u00edsticas. Entonces la crisis de reproducibilidad es inevitable, seg\u00fan Douglas y Elliot7<\/sup> (2009). Desde ese punto de vista los cient\u00edficos, durante demasiado tiempo, han ignorado los aspectos morales y sociales en las implicaciones de la pr\u00e1ctica cient\u00edfica. Entonces, cuando se trata de un tema cient\u00edfico para el cual lo que hay es incertidumbre, es deber de los cient\u00edficos adoptar pol\u00edticas que respeten nuestras obligaciones morales y sociales.<\/p>\n

De nuevo, la posici\u00f3n de Douglas y Elliott7<\/sup> no apoya que cuando la evidencia es incierta, los cient\u00edficos lo dejen en manos de los formuladores de pol\u00edticas. Tomar decisiones sobre una base pragm\u00e1tica, es el punto de vista de quienes defienden las ideas cient\u00edficas libre de valores. M\u00e1s bien, su punto de vista es que en la moral, social o de otro tipo, las consecuencias no epist\u00e9micas de las decisiones cient\u00edficas son en s\u00ed mismas evidentes al decidir qu\u00e9 conclusiones sacar. En consecuencia, cuando se hayan identificado problemas de reproducibilidad debidos al sesgo de una publicaci\u00f3n, la recomendaci\u00f3n de pol\u00edtica de Douglas y Elliott ser\u00eda simplemente cambiar el sesgo relevante en juego, preferiblemente a uno que sea moral o socialmente meritorio.<\/p>\n

En conclusi\u00f3n, la mayor\u00eda de los estudiosos que refutan la idea de la replicaci\u00f3n en las humanidades sostienen que la replicaci\u00f3n podr\u00eda ser posible en algunos, pero no en todos los campos de las humanidades. La raz\u00f3n principal de esto es que los problemas y preguntas de investigaci\u00f3n a menudo dependen de la interpretaci\u00f3n. Se deben alentar m\u00e1s debates intradisciplinarios e interdisciplinarios sobre este tema.<\/p>\n

Y tambi\u00e9n est\u00e1 el tema del acceso a los datos originales para la verificaci\u00f3n debido a que la replicaci\u00f3n a menudo implica conocimientos artesanales que no est\u00e1n publicados en los informes. Incluso para los expertos, los estudios originales a menudo no proporcionan suficiente informaci\u00f3n para que se produzcan replicaciones. En lugar de una verificaci\u00f3n neutral del proceso, la replicaci\u00f3n a veces se maneja estrat\u00e9gicamente para socavar a los adversarios.<\/p>\n

La verificaci\u00f3n independiente de los resultados solo es posible si los datos est\u00e1n disponibles para otros. Los investigadores pueden evitar que cualquier otra persona verifique los resultados, o sea, est\u00e1n aisl\u00e1ndose contra cualquier demostraci\u00f3n de error. Los esfuerzos para verificar los resultados despu\u00e9s de la publicaci\u00f3n pueden ser el tipo de trabajo m\u00e1s tenso interpersonalmente, porque a menudo se interpretan como se\u00f1ales de desconfianza, y puede plantear la posibilidad de la honestidad o competencia del investigador que est\u00e1 en disputa. Aunque la convenci\u00f3n en sociolog\u00eda ha sido, en gran parte, tratar la disponibilidad de datos para la verificaci\u00f3n como un asunto \u00e9tico, esto suele ser manejado por solicitudes individuales, y no siempre se cumple con las solicitudes.<\/p>\n

Mis reflexiones<\/h3>\n

La publicaci\u00f3n de la Gu\u00eda1<\/sup> y los debates interdisciplinarios han sido un avance importante en el tema de la replicaci\u00f3n y reproducci\u00f3n de los ensayos cient\u00edficos. No obstante quedan por avanzar y resolver los algunos temas relevantes.<\/p>\n

El sesgo de publicaci\u00f3n<\/h4>\n

La investigaci\u00f3n y publicaci\u00f3n cient\u00edfica moderna es altamente competitiva. Los cient\u00edficos compiten por puestos de trabajo, financiaci\u00f3n y prestigio, y la capacidad de adquirir estas cosas depende de la capacidad para publicar sus trabajos. Adem\u00e1s, las revistas cient\u00edficas compiten por publicar los resultados m\u00e1s interesantes y relevantes, y por esa raz\u00f3n normalmente evitan publicar r\u00e9plicas de resultados anteriores y confirmaciones de hip\u00f3tesis nulas. El resultado es que lo publicado de la investigaci\u00f3n cient\u00edfica exhibe un “sesgo de publicaci\u00f3n<\/em>“. Los cient\u00edficos generan e informan resultados que sean publicables, es decir, efectos estad\u00edsticamente significativos, y no necesariamente resultados que sean verdaderos o est\u00e9n bien justificados.<\/p>\n

La situaci\u00f3n es tan generalizada que el diagn\u00f3stico de la crisis de replicaci\u00f3n fue publicado por John Ioannidis con el ominoso t\u00edtulo, Why Most Published Research Findings Are False<\/a><\/em>8<\/sup> (2005). Ioannidis define “sesgo”, como “la combinaci\u00f3n de varios factores de dise\u00f1o, datos, an\u00e1lisis y presentaci\u00f3n que tienden a producir hallazgos de investigaci\u00f3n cuando no deben ser producidos\u201d, pero que sin embargo son producidos para servir las ambiciones pr\u00e1cticas de revistas y cient\u00edficos por igual. Se enfocan en \u201cinvestigaci\u00f3n realizada sin ninguna otra raz\u00f3n que otorgar a los m\u00e9dicos e investigadores calificaciones para la promoci\u00f3n o la permanencia en el cargo\u201d, e incluso menciona casos en los que “prestigiosos investigadores… suprimen a trav\u00e9s del proceso de revisi\u00f3n por pares la aparici\u00f3n y difusi\u00f3n de hallazgos que refuten sus hallazgos, condenando as\u00ed su campo para perpetuar falsos dogmas.\u201d<\/p>\n

Las metodolog\u00edas, dise\u00f1os experimentales, y las estad\u00edsticas<\/h4>\n

Un problema general para los investigadores, en particular los que se inician, es que los cient\u00edficos habitualmente no explican c\u00f3mo eligen la cantidad de muestras que se usar\u00e1n en un estudio. Como comentaba en Nature<\/em> Monya Baker al inicio de su carrera “mi sorpresa no fue por la omisi\u00f3n de esa informaci\u00f3n, sino que fue porque no ten\u00eda ni idea de c\u00f3mo o cu\u00e1ndo calcular el tama\u00f1o de la muestra.”9<\/sup><\/p>\n

La irreproducibilidad cient\u00edfica, la incapacidad de repetir los experimentos de otros y llegar a la misma conclusi\u00f3n, es una preocupaci\u00f3n creciente. Se culpa mucho a pr\u00e1cticas experimentales d\u00e9biles que hacen que los investigadores, sin darse cuenta, favorezcan hip\u00f3tesis sin bases s\u00f3lidas. Una encuesta de Nature<\/em>, publicada tambi\u00e9n por Baker10<\/sup> (2016) encontr\u00f3 que el 87% de m\u00e1s de 1.500 investigadores mencionaron un dise\u00f1o experimental deficiente como causa de la irreproducibilidad; El 89% culp\u00f3 a fallas en el an\u00e1lisis estad\u00edstico. Sin embargo, pocos investigadores en los inicios de su carrera reciben instrucci\u00f3n formal sobre estos temas.<\/p>\n

Los m\u00e9todos estad\u00edsticos deben permitir que los datos respondan preguntas cient\u00edficas. Una gran diferencia entre los usuarios inexpertos de las estad\u00edsticas y los estad\u00edsticos expertos aparece tan pronto como contemplan los usos de algunos datos. Si bien es obvio que los experimentos generan datos para responder preguntas cient\u00edficas, los usuarios de estad\u00edsticas sin experiencia tienden a dar por sentado el v\u00ednculo entre los datos y las cuestiones cient\u00edficas y, como resultado, pueden saltar directamente a una t\u00e9cnica basada en la estructura de datos en lugar de un objetivo cient\u00edfico.<\/p>\n

La calidad y detalle de las comunicaciones cient\u00edficas<\/h4>\n

En una frase: haga que su an\u00e1lisis sea suficientemente detallado para ser reproducible.<\/p>\n

En conclusi\u00f3n, tal como se enfatiz\u00f3 en las dos contribuciones anteriores, para los problemas que nos ocupan, claramente se demuestra la necesidad de compartir los datos en acceso abierto, los m\u00e9todos, el procesamiento, escrutinio, conclusiones y hacerlo disponible a los colegas.<\/p>\n

El procedimiento adecuado deber\u00eda ser publicar primeramente como preprint. Esto significa que las comunicaciones junto con los datos puedan ser discutidos por los expertos en cada campo de la ciencia en pro del perfeccionamiento de los manuscritos. Adem\u00e1s se debe llegar a cierto consenso para que los datos se puedan compartir de manera sistem\u00e1tica mediante el rean\u00e1lisis y donde la miner\u00eda de datos pueda llevarse a cabo f\u00e1cilmente.<\/p>\n

La serie Replicaci\u00f3n en la investigaci\u00f3n consta de tres posts<\/h3>\n
    \n
  1. Reproducci\u00f3n & Replicaci\u00f3n en investigaci\u00f3n cient\u00edfica \u2013 parte 1<\/a><\/li>\n
  2. Reproducci\u00f3n & Replicaci\u00f3n en investigaci\u00f3n cient\u00edfica \u2013 parte 2<\/a><\/li>\n
  3. Reproducci\u00f3n & Replicaci\u00f3n en investigaci\u00f3n cient\u00edfica \u2013 parte 3<\/a><\/li>\n<\/ol>\n

    Notas<\/h3>\n

    1. NATIONAL ACADEMIES OF SCIENCES, ENGINEERING, AND MEDICINE. Reproducibility and Replicability in Science. Washington, DC: The National Academies Press, 2019 [viewed 16 June 2023]. https:\/\/doi.org\/10.17226\/25303<\/a>. Available from: https:\/\/nap.nationalacademies.org\/catalog\/25303\/reproducibility-and-replicability-in-science<\/a><\/p>\n

    2. SPINAK, E. Reproducci\u00f3n & Replicaci\u00f3n en investigaci\u00f3n cient\u00edfica \u2013 parte 1 [online]. SciELO en Perspectiva<\/em>, 2023 [viewed 16 June 2023]. Available from: https:\/\/blog.scielo.org\/es\/2023\/05\/19\/reproduccion-replicacion-en-investigacion-cientifica-parte-1\/<\/a><\/p>\n

    3. Reproducci\u00f3n & Replicaci\u00f3n en investigaci\u00f3n cient\u00edfica \u2013 parte 2 [online]. SciELO en Perspectiva<\/em>, 2023 [viewed 16 June 2023]. Available from: https:\/\/blog.scielo.org\/es\/2023\/06\/02\/reproduccion-replicacion-en-investigacion-cientifica-parte-2\/<\/a><\/p>\n

    4. PEELS, R. Replicability and replication in the humanities. Res Integr Peer Rev [online]. 2019, vol. 4, 2 [viewed 16 June 2023]. https:\/\/doi.org\/10.1186\/s41073-018-0060-4<\/a>. Available from: https:\/\/researchintegrityjournal.biomedcentral.com\/articles\/10.1186\/s41073-018-0060-4<\/a><\/p>\n

    5. Replicability in the Humanities \u2013 The Embassy of Good Science: https:\/\/embassy.science\/wiki\/Theme:D4b207e5-cbcc-452b-aced-4d7357c8dcb0<\/a><\/p>\n

    6. HOLBROOK, J.B., PENDERS, B. and DE RIJCKE, S. The humanities do not need a replication drive [online]. The CTWS blog<\/em>, 2019 [viewed 16 June 2023]. Available from: https:\/\/www.cwts.nl\/blog?article=n-r2v2a4&title=the-humanities-do-not-need-a-replication-drive<\/a><\/p>\n

    7. DOUGLAS, H. Science, policy, and the value-free ideal. Pittsburgh: University of Pittsburgh Press, 2009. https:\/\/doi.org\/10.2307\/j.ctt6wrc78<\/a><\/p>\n

    8. IOANNIDIS, J.P.A. Why Most Published Research Findings Are False. PLoS Med<\/em> [online]. 2005, vol. 2, no. 8, e124 [viewed 16 June 2023]. https:\/\/doi.org\/10.1371\/journal.pmed.0020124<\/a>. Available from: https:\/\/journals.plos.org\/plosmedicine\/article?id=10.1371\/journal.pmed.0020124<\/a><\/p>\n

    9. BAKER, M. Reproducibility: Seek out stronger science. Nature<\/em> [online]. 2016, vol. 537, pp. 703\u2013704 [viewed 16 June 2023]. https:\/\/doi.org\/10.1038\/nj7622-703a<\/a>. Available from: https:\/\/www.nature.com\/articles\/nj7622-703a<\/a><\/p>\n

    10. BAKER, M. 1,500 scientists lift the lid on reproducibility. Nature<\/em> [online]. 2016, vol. 533, pp. 452\u2013454 [viewed 16 June 2023]. https:\/\/doi.org\/10.1038\/533452a<\/a>. Available from: https:\/\/www.nature.com\/articles\/533452a<\/a><\/p>\n

    Referencias<\/h3>\n

    BAKER, M. 1,500 scientists lift the lid on reproducibility. Nature<\/em> [online]. 2016, vol. 533, pp. 452\u2013454 [viewed 16 June 2023]. https:\/\/doi.org\/10.1038\/533452a<\/a>. Available from: https:\/\/www.nature.com\/articles\/533452a<\/a><\/p>\n

    BAKER, M. Reproducibility: Seek out stronger science. Nature<\/em> [online]. 2016, vol. 537, pp. 703\u2013704 [viewed 16 June 2023]. https:\/\/doi.org\/10.1038\/nj7622-703a<\/a>. Available from: https:\/\/www.nature.com\/articles\/nj7622-703a<\/a><\/p>\n

    DOUGLAS, H. Science, policy, and the value-free ideal. Pittsburgh: University of Pittsburgh Press, 2009. https:\/\/doi.org\/10.2307\/j.ctt6wrc78<\/a><\/p>\n

    FREESE, J. and PETERSON, D. Replication in social science. Annual Review of Sociology<\/em> [online]. 2017; vol. 43, pp. 147\u2013165 [viewed 16 June 2023]. https:\/\/doi.org\/10.1146\/annurev-soc-060116-053450<\/a>. Available from: https:\/\/www.annualreviews.org\/doi\/10.1146\/annurev-soc-060116-053450<\/a><\/p>\n

    HOLBROOK, J.B., PENDERS, B. and DE RIJCKE, S. The humanities do not need a replication drive [online]. The CTWS blog<\/em>, 2019 [viewed 16 June 2023]. Available from: https:\/\/www.cwts.nl\/blog?article=n-r2v2a4&title=the-humanities-do-not-need-a-replication-drive<\/a><\/p>\n

    HUDSON, R. Should We Strive to Make Science Bias-Free? A Philosophical Assessment of the Reproducibility Crisis. J Gen Philos Sci<\/em> [online]. 2021, vol. 52, pp. 389\u2013405 [viewed 16 June 2023]. https:\/\/doi.org\/10.1007\/s10838-020-09548-w<\/a>. Available from: https:\/\/link.springer.com\/article\/10.1007\/s10838-020-09548-w<\/a><\/p>\n

    IOANNIDIS, J.P.A. Why Most Published Research Findings Are False. PLoS Med<\/em> [online]. 2005, vol. 2, no. 8, e124 [viewed 16 June 2023]. https:\/\/doi.org\/10.1371\/journal.pmed.0020124<\/a>. Available from: https:\/\/journals.plos.org\/plosmedicine\/article?id=10.1371\/journal.pmed.0020124<\/a><\/p>\n

    KASS, R.E., et al<\/em>. Ten Simple Rules for Effective Statistical Practice. PLoS Comput Biol<\/em> [online]. 2016, vol. 12, no. 6, e1004961 [viewed 16 June 2023]. https:\/\/doi.org\/10.1371\/journal.pcbi.1004961<\/a>. Available from: https:\/\/journals.plos.org\/ploscompbiol\/article?id=10.1371\/journal.pcbi.1004961<\/a><\/p>\n

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    PEELS, R. Replicability and replication in the humanities. Res Integr Peer Rev [online]. 2019, vol. 4, 2 [viewed 16 June 2023]. https:\/\/doi.org\/10.1186\/s41073-018-0060-4<\/a>. Available from: https:\/\/researchintegrityjournal.biomedcentral.com\/articles\/10.1186\/s41073-018-0060-4<\/a><\/p>\n

    Reproducci\u00f3n & Replicaci\u00f3n en investigaci\u00f3n cient\u00edfica \u2013 parte 2 [online]. SciELO en Perspectiva<\/em>, 2023 [viewed 16 June 2023]. Available from: https:\/\/blog.scielo.org\/es\/2023\/06\/02\/reproduccion-replicacion-en-investigacion-cientifica-parte-2\/<\/a><\/p>\n

    SPINAK, E. Reproducci\u00f3n & Replicaci\u00f3n en investigaci\u00f3n cient\u00edfica \u2013 parte 1 [online]. SciELO en Perspectiva<\/em>, 2023 [viewed 16 June 2023]. Available from: https:\/\/blog.scielo.org\/es\/2023\/05\/19\/reproduccion-replicacion-en-investigacion-cientifica-parte-1\/<\/a><\/p>\n

    WICHERTS, J.M., et al<\/em>. The poor availability of psychological research data for reanalysis. Am Psychol. [online]. 2006, vol. 61, no. 7, pp. 726-728. https:\/\/pubmed.ncbi.nlm.nih.gov\/17032082\/<\/a><\/p>\n

    Enlaces externos<\/h3>\n

    CWTS \u2013 Centre for Science and Technology Studies: https:\/\/www.cwts.nl<\/a><\/p>\n

    Paper submissions to open panels \u2013 4S New Orleans: https:\/\/www.4s2019.org\/accepted-open-panels\/<\/a><\/p>\n

    Replicability in the Humanities \u2013 The Embassy of Good Science: https:\/\/embassy.science\/wiki\/Theme:D4b207e5-cbcc-452b-aced-4d7357c8dcb0<\/a><\/p>\n

     <\/p>\n

    Sobre Ernesto Spinak\"\"<\/a><\/h3>\n

    Colaborador de SciELO, Ingeniero en Sistemas y Lic. en Biblioteconom\u00eda, con Diploma de Estudios Avanzados pela Universitat Oberta de Catalunya y Maestr\u00eda en \u201cSociedad de la Informaci\u00f3n\u201d por la Universidad Oberta de Catalunya, Barcelona \u2013 Espa\u00f1a. Actualmente tiene una empresa de consultor\u00eda que atiende a 14 instituciones de gobierno y universidades en Uruguay con proyectos de informaci\u00f3n.<\/p>\n

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    La repoducibilidad y la replicabilidad son un tema central cuando se discute la confiabilidad de la investigaci\u00f3n cient\u00edfica. El intento de un segundo investigador para replicar un estudio anterior es un esfuerzo para determinar si la aplicaci\u00f3n de los mismos m\u00e9todos a la misma pregunta cient\u00edfica produce resultados similares. Pero en las ciencias sociales y humanas no se manejan los mismos paradigmas. …<\/span> Read More →<\/span><\/a><\/span><\/p>\n","protected":false},"author":8,"featured_media":5314,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"om_disable_all_campaigns":false,"_monsterinsights_skip_tracking":false,"_monsterinsights_sitenote_active":false,"_monsterinsights_sitenote_note":"","_monsterinsights_sitenote_category":0,"footnotes":"","_links_to":"","_links_to_target":""},"categories":[3],"tags":[63,7,58],"class_list":["post-5312","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-analisis","tag-ciencia-abierta","tag-comunicacion-cientifica","tag-reproducibilidad"],"aioseo_notices":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/blog.scielo.org\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5312","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/blog.scielo.org\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/blog.scielo.org\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.scielo.org\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/8"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.scielo.org\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=5312"}],"version-history":[{"count":3,"href":"https:\/\/blog.scielo.org\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5312\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":5348,"href":"https:\/\/blog.scielo.org\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5312\/revisions\/5348"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.scielo.org\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/5314"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/blog.scielo.org\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=5312"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.scielo.org\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=5312"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.scielo.org\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=5312"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}