{"id":34807,"date":"2022-09-01T04:41:56","date_gmt":"2022-09-01T09:41:56","guid":{"rendered":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/pueden-los-registros-de-publicacion-predecir-futuros-pi\/"},"modified":"2022-09-01T04:41:56","modified_gmt":"2022-09-01T09:41:56","slug":"pueden-los-registros-de-publicacion-predecir-futuros-pi","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/pueden-los-registros-de-publicacion-predecir-futuros-pi\/","title":{"rendered":"\u00bfPueden los registros de publicaci\u00f3n predecir futuros PI?"},"content":{"rendered":"

FLICKR, MOONLIGHTBULBLas probabilidades de que un cient\u00edfico se convierta en investigador principal (PI) acad\u00e9mico se pueden predecir con los datos de publicaci\u00f3n, seg\u00fan Lucas Carey de la Universidad Pompeu Fabra de Espa\u00f1a y sus colegas. El equipo desarroll\u00f3 una herramienta en l\u00ednea, denominada PIPredictor, que utiliza un enfoque de aprendizaje autom\u00e1tico para analizar los datos de PubMed de un usuario y que ya ha generado m\u00e1s de 800 estimaciones de \u00e9xito profesional hasta la fecha. Carey y sus colegas describen su herramienta en Biolog\u00eda actual<\/em> hoy (2 de junio).<\/p>\n

“Demostramos que convertirse en profesor investigador es altamente predecible, [y] analizamos las caracter\u00edsticas que son predictivos” de \u00e9xito, le dijo Carey a The Scientist<\/em> en un correo electr\u00f3nico. ), una medida de precisi\u00f3n, de 0,83 y 0,38, respectivamente.<\/p>\n

Mientras hac\u00eda un posdoctorado en el laboratorio de Eran Segal en la…<\/p>\n

Mientras ten\u00eda papeles en naturaleza<\/em> y la ciencia<\/em> sin duda pueden ayudar, resulta que las publicaciones de alto perfil no son los \u00fanicos factores que determinan si una cient\u00edfica en los inicios de su carrera alg\u00fan d\u00eda dirigir\u00e1 su propio laboratorio acad\u00e9mico, el equipo encontrado. M\u00e1s bien, lo que parece m\u00e1s importante es el n\u00famero total de publicaciones, los factores de impacto de las revistas en las que se publican y si cada art\u00edculo cumple o supera el n\u00famero promedio de citas para un manuscrito determinado en esa revista. En otras palabras, cuenta la cantidad y<\/em> la calidad. En general, se\u00f1alaron los investigadores, los \u00edndices h–<\/em> m\u00e1s altos que intentan cuantificar la productividad y el impacto de las publicaciones cient\u00edficas predicen una mayor probabilidad de \u00e9xito en la carrera acad\u00e9mica, lo que respalda un concepto propuesto por primera vez en 2012 por Rehabilitation Instituto de Chicago Daniel Acu\u00f1a y sus colegas en Nature<\/em>.<\/p>\n

Sin embargo, tanto el g\u00e9nero de los cient\u00edficos como el rango de su universidad tambi\u00e9n son importantes, lo que sugiere que las caracter\u00edsticas de no publicaci\u00f3n juegan un papel importante. papel estad\u00edsticamente significativo en el proceso de contrataci\u00f3n acad\u00e9mica, escribieron Carey y sus colegas en su art\u00edculo. Los investigadores descubrieron que, dado el mismo registro de publicaci\u00f3n y en igualdad de condiciones, los autores masculinos tienen m\u00e1s probabilidades de convertirse en IP que sus contrapartes femeninas. Su modelo controla tanto el g\u00e9nero como el rango de la instituci\u00f3n.<\/p>\n

Randall Ribaudo, director ejecutivo y cofundador de la firma de capacitaci\u00f3n profesional SciPhD.com, pas\u00f3 cinco a\u00f1os como IP en el Laboratorio de Biolog\u00eda de C\u00e9lulas Inmunes de los Institutos Nacionales del C\u00e1ncer en Bethesda. , Maryland, antes de pasar a trabajar en la industria. Seg\u00fan PIPredictor, actualmente tiene un 59 por ciento de posibilidades de convertirse en IP, dijo Ribaudo a The Scientist<\/em>. Cuestion\u00f3 si la herramienta de equipos podr\u00eda dar cuenta de factores como el mercado laboral acad\u00e9mico, que ha cambiado considerablemente durante las \u00faltimas d\u00e9cadas. En los \u00faltimos 20 a\u00f1os, la contrataci\u00f3n para puestos de tenencia ha disminuido mucho, escribi\u00f3 en un correo electr\u00f3nico. Si [los autores] usan datos longitudinales y no consideran esa tendencia a la baja con el tiempo, las mejores probabilidades estad\u00edsticas en a\u00f1os anteriores podr\u00edan estar dando n\u00fameros artificialmente altos.<\/p>\n

Paula Stephan, quien estudia la fuerza laboral cient\u00edfica en el estado de Georgia Universidad, de acuerdo. Los tiempos est\u00e1n cambiando, y con eso, la probabilidad subyacente de convertirse en IP, escribi\u00f3 en un correo electr\u00f3nico a The Scientist<\/em>.<\/p>\n

Stephan agreg\u00f3 que si bien el modelo se basa en una base de datos bibliom\u00e9trica bien construida, los registros de publicaci\u00f3n por s\u00ed solos no pueden dar cuenta de los factores que reflejan la capacidad de los cient\u00edficos para producir el tipo de investigaci\u00f3n que se puede financiar, como la innovaci\u00f3n [y] la creatividad.<\/p>\n

Aun as\u00ed, en En un mercado laboral cada vez m\u00e1s competitivo, podr\u00eda ser beneficioso para un joven cient\u00edfico tener una idea de d\u00f3nde se encuentra su historial de publicaciones. La herramienta proporciona un punto de referencia que los cient\u00edficos principiantes pueden usar para ver su posici\u00f3n relativa en funci\u00f3n de las m\u00e9tricas de publicaci\u00f3n y la reputaci\u00f3n de la universidad, dijo Stephan. Sospecho que muchos cient\u00edficos j\u00f3venes ya tienen una buena idea de d\u00f3nde est\u00e1n, y algunos una idea m\u00e1s precisa que esta [herramienta] puede proporcionar dentro de su mundo de investigaci\u00f3n estrictamente definido.<\/p>\n

D. van Dijk et al., M\u00e9tricas de publicaci\u00f3n y \u00e9xito en el mercado laboral acad\u00e9mico, Current Biology<\/em>, 24(11), 2014.<\/strong><\/p>\n

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