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Una rata generada por IA se cuela en una revista de alto impacto o, de nuevo, las limitaciones del Factor de Impacto de una revista para evaluar la calidad de la investigación científica

Alejandro Sandoval-Lentisco (a), Miriam Tortajada (a), Víctor Martínez-Pérez (b), Rubén López-Nicolás (c)
(a) Dept. de Psicología Básica y Metodología, Universidad de Murcia, España
(b) Dept. de Psicología, Universidad de Castilla-La Mancha, España
(c) Dept. de Psicología Básica, Universidad Autónoma de Madrid, España

(cc) Guo et al. (2024) https://doi.org/10.3389/fcell.2023.1339390

(cc) Guo et al. (2024) https://doi.org/10.3389/fcell.2023.1339390

¿Cómo distinguir a un buen científico de uno que no es tan bueno? Hoy en día, los científicos compiten fieramente entre sí por el acceso a financiación, puestos de trabajo, y cómo no, reputación. El Factor de Impacto de las revistas en las que un científico publica sus artículos (en inglés Journal Impact Factor, JIF) ha sido, hasta el día de hoy, la forma más habitual de valorar la calidad de la investigación. Parece lógico suponer que, si un estudio se publica en una revista que es altamente citada, debe ser bueno. No obstante, instituciones de diversos países, entre las cuales está la española Agencia Nacional de Evaluación de la Calidad y Acreditación (ANECA), han decidido modificar la forma en la que se evalúa la investigación restándole peso al JIF. En este artículo, repasamos varias razones por las cuales el JIF no es la forma más adecuada de valorar un estudio y discutimos las nuevas iniciativas que han surgido en respuesta a estas limitaciones.

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