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La Declaración de Barcelona, un movimiento para una información científica abierta 

La Declaración de Barcelona, un movimiento para una información científica abierta 

«Hemos acabado evaluando a investigadores e instituciones basándonos en evidencias no transparentes. Estamos supervisando e incentivando la ciencia abierta utilizando datos cerrados. También estamos tomando decisiones de forma rutinaria basándonos en información sesgada en contra de idiomas, regiones geográficas y agendas de investigación menos privilegiadas».  Declaración de Barcelona (2024).

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Uso de la Inteligencia Artificial Generativa sin caer en el plagio y respetando la integridad académica 

Uso de la Inteligencia Artificial Generativa sin caer en el plagio y respetando la integridad académica 

El uso de IA mediante herramientas basadas en grandes modelos lingüísticos para escribir un artículo puede contribuir a mejorar errores gramaticales o de estilo, e incluso facilitar una redacción más clara de un escrito, pero es obligado especificarlo a modo de citas o agradecimientos. Es necesario mantener las normas éticas de transparencia, apertura, honestidad y atribución justa de crédito en la redacción de un trabajo científico.

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Open libraries: open science, open learning. Congreso internacional

Open libraries: open science, open learning. Congreso internacional

La Biblioteca de la UNED te invita a unirte al Congreso internacional Open libraries: open science, open learning, que celebraremos en Madrid entre el 30 de septiembre y el 4 de octubre de 2024. La temática principal será la situación de la investigación y el aprendizaje abiertos y el papel de las bibliotecas universitarias como unidades de apoyo de las universidades en ambos procesos. Inscripción ya abierta.

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¿Qué son Datos FAIR y cuándo hay que depositar los datos de investigación en un repositorio?

¿Qué son Datos FAIR y cuándo hay que depositar los datos de investigación en un repositorio?

Los datos de investigación son el material generado, recopilado, observado o registrado durante un proyecto de investigación. Los principios de Datos FAIR son un requisito esencial para publicar datos abiertos útiles y de alta calidad, que han de servir para orientar tanto a creadores de datos como a editores: Findable, Accesible, Interoperable, Reusable.

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