{"id":35816,"date":"2022-09-01T06:02:51","date_gmt":"2022-09-01T11:02:51","guid":{"rendered":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/mas-grande-no-siempre-es-mejor-para-team-science\/"},"modified":"2022-09-01T06:02:51","modified_gmt":"2022-09-01T11:02:51","slug":"mas-grande-no-siempre-es-mejor-para-team-science","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/mas-grande-no-siempre-es-mejor-para-team-science\/","title":{"rendered":"M\u00e1s grande no siempre es mejor para Team Science"},"content":{"rendered":"<p>ARRIBA: &copy; ISTOCK.COM, MIKE KIEV<\/p>\n<p>Para lograr avances que rompan el statu quo cient\u00edfico, es mejor que los investigadores trabajen en equipos peque\u00f1os, un art\u00edculo en <em>Nature<\/em><em>&nbsp;<\/em>hoy (13 de febrero) concluye. El informe, que examina las citas de decenas de millones de art\u00edculos de investigaci\u00f3n y patentes, indica que los equipos grandes tienden a trabajar en teor\u00edas existentes en lugar de instigar otras nuevas.<\/p>\n<p>&ldquo;El hallazgo principal de que los equipos cient\u00edficos m\u00e1s peque\u00f1os tienden a producir hallazgos cient\u00edficos m\u00e1s disruptivos es realmente interesante en el contexto de la tendencia secular hacia equipos cada vez m\u00e1s grandes&rdquo; dice el soci\u00f3logo Jason Owen-Smith de la Universidad de Michigan que no particip\u00f3 en el proyecto. El trabajo sugiere que \u00abnecesitamos pensar en apoyar\u00bb. . . diversidad de la empresa de investigaci\u00f3n.\u201d<\/p>\n<p>Erin Leahey, soci\u00f3loga de la Universidad de Arizona que tampoco particip\u00f3 en la investigaci\u00f3n, est\u00e1 de acuerdo. Los resultados \u00abatemperan algunos de los&#8230;<\/p>\n<p>Usando las m\u00e9tricas disponibles actualmente, est\u00e1 bien establecido que los equipos de investigaci\u00f3n m\u00e1s grandes tienden a producir art\u00edculos de mayor impacto medido por el n\u00famero de citas. Pero un art\u00edculo bien citado no es necesariamente un art\u00edculo innovador, dice James Evans de la Universidad de Chicago, quien dirigi\u00f3 la investigaci\u00f3n. Los art\u00edculos de revisi\u00f3n, por ejemplo, tienden a ser muy citados, pero rara vez cambian los paradigmas cient\u00edficos.<\/p>\n<p>Para investigar cu\u00e1n innovadora o disruptiva puede ser una investigaci\u00f3n, Evans y su equipo emplearon una m\u00e9trica (previamente ideada por Owen- Smith y el estratega de gesti\u00f3n Russell Funk de la Universidad de Minnesota) que determina la forma en que se cita una investigaci\u00f3n, en lugar de simplemente cu\u00e1ntas veces.<\/p>\n<p>Usando este enfoque matizado, la perturbaci\u00f3n de un art\u00edculo se determina como sigue: si los art\u00edculos de investigaci\u00f3n subsiguientes citan el art\u00edculo dado junto con muchas de las citas propias de ese art\u00edculo, indica que el art\u00edculo se ha basado en un cuerpo de trabajo existente. Sin embargo, si los art\u00edculos posteriores citan solo el art\u00edculo dado, esto sugiere que el trabajo fue transformador, o un punto de partida para un nuevo campo de investigaci\u00f3n, explica Owen-Smith.<\/p>\n<p>Owen-Smith y Funks propios El trabajo que utiliz\u00f3 la m\u00e9trica mostr\u00f3 que las patentes de las universidades tienden a ser m\u00e1s disruptivas que las de las empresas.<\/p>\n<p>Ahora, el equipo de Evans ha aplicado el algoritmo a un conjunto de datos mucho m\u00e1s grande y diverso que consta de 42 millones de publicaciones cient\u00edficas que figuran en la Web de Science (publicado entre 1954 y 2014), 5 millones de patentes concedidas por la Oficina de Marcas y Patentes de EE. UU. (de 1976 a 2014) y 16 millones de productos de software cargados en GitHub, un servicio de alojamiento web para desarrolladores de software, de 2011 a 2014. <\/p>\n<p>El an\u00e1lisis mostr\u00f3 que los art\u00edculos, patentes y productos de software m\u00e1s disruptivos tienden a ser producidos por grupos peque\u00f1os y que, a medida que crece el tama\u00f1o del equipo, la disrupci\u00f3n disminuye. Esta tendencia se mantuvo incluso despu\u00e9s de controlar por disciplina cient\u00edfica, a\u00f1o de publicaci\u00f3n y autor. De hecho, se descubri\u00f3 que la perturbaci\u00f3n de un autor disminu\u00eda a medida que aumentaba el n\u00famero de sus coautores.<\/p>\n<p>Est\u00e1 hecho con mucho cuidado y se exploran muchas explicaciones alternativas, dice Anita Woolley, que estudia el comportamiento organizacional y el trabajo en equipo en las Universidades Carnegie Mellon. Escuela de Negocios Tepper. Que el efecto se mantenga [despu\u00e9s de controlar los posibles factores de confusi\u00f3n] es bastante convincente.<\/p>\n<p>El equipo tambi\u00e9n encontr\u00f3 que los art\u00edculos ganadores del Premio Nobel tend\u00edan a ubicarse dentro del 2 por ciento superior de los art\u00edculos m\u00e1s disruptivos, mientras que los art\u00edculos de revisi\u00f3n se ubicaban dentro del 46 por ciento inferior.<\/p>\n<p>Muchas de las grandes ideas provienen de la disrupci\u00f3n, dice Woolley, quien no particip\u00f3 en la investigaci\u00f3n. Pero, las agencias de financiaci\u00f3n a menudo nos empujan en la direcci\u00f3n de tener equipos cada vez m\u00e1s grandes, agrega. Esta [investigaci\u00f3n] realmente est\u00e1 poniendo eso en duda.<\/p>\n<p>El documento no sugiere que la ciencia de grandes equipos no sea valiosa, dice Owen-Smith. Despu\u00e9s de todo, construir sobre las teor\u00edas existentes es un esfuerzo de investigaci\u00f3n esencial. Simplemente revela el tipo de ciencia en el que los equipos de diferentes tama\u00f1os tienden a participar, dice, y destaca la importancia de valorar las peque\u00f1as colaboraciones.<\/p>\n<p>En \u00faltima instancia, dice Owen-Smith, si queremos que la ciencia impulse a los seres humanos conocimiento y tambi\u00e9n para proporcionar una p\u00f3liza de seguro social contra un futuro incierto, necesitamos una combinaci\u00f3n de grandes equipos que desarrollan y fortalecen las ideas existentes y peque\u00f1os equipos que realizan proyectos innovadores de alto riesgo y alta recompensa. El beneficio de este estudio sobre la interrupci\u00f3n y el tama\u00f1o del grupo, agrega, es que nos permite comenzar a hacer preguntas sobre c\u00f3mo podemos ajustar el sistema para obtener la combinaci\u00f3n que necesitamos.<\/p>\n<p><strong>L. Wu et al., Los equipos grandes desarrollan y los equipos peque\u00f1os interrumpen la ciencia y la tecnolog\u00eda,<em>&nbsp;<\/em><\/strong><strong><em>Nature<\/em><\/strong><strong>, doi: 10.1038\/s41586-019-0941-9, 2019.<\/strong><\/p>\n<h2>\u00bfInteresado en leer m\u00e1s?<\/h2>\n<h4><em>El cient\u00edfico <\/em>ARCHIVOS<\/h4>\n<h2>Convi\u00e9rtase en miembro de<\/h2>\n<p>Reciba acceso completo a m\u00e1s de <strong>35 a\u00f1os de archivos<\/strong>, as\u00ed como a <strong><em>TS Digest<\/em><\/strong>, \u00a1Ediciones digitales de <strong><em>El cient\u00edfico<\/em><\/strong>, <strong>art\u00edculos destacados<\/strong> y mucho m\u00e1s!\u00danase gratis hoy \u00bfYa es miembro?Inicie sesi\u00f3n aqu\u00ed<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>ARRIBA: &copy; ISTOCK.COM, MIKE KIEV Para lograr avances que rompan el statu quo cient\u00edfico, es mejor que los investigadores trabajen en equipos peque\u00f1os, un art\u00edculo en Nature&nbsp;hoy (13 de febrero) concluye. 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