Scientific fraud: attack on the credibility of science
DOI:
https://doi.org/10.56294/mw202334Keywords:
ChatGPT, Escritura Científica, Fraude Académico, Inteligencia ArtificialAbstract
Introducción: cuando se refiere al término fraude en las investigaciones científicas, se pueden definir 3 modalidades fundamentales de este que van acorde a la búsqueda de estudios que no sean fácilmente rechazados: manipular datos, plagio y la creación de datos inexistentes.
Objetivo: describir factores que permitan la detección del fraude científico en la investigación.
Métodos: se realizó una revisión de la bibliografía en el mes de diciembre de 2023 a través del acceso a las bases de datos Scopus, PubMed, Dialnet, Scielo, y el gestor de búsquedas Google Scholar versión 2022, con las estrategias: ((fraude) AND (redacción científica)), ((ciencia) AND (plagio)) y ((medicina) AND (inteligencia artificial) AND (fraude científico) AND (plagio) AND (invención de datos)) y sus traducciones a la lengua inglesa, limitada la búsqueda a los últimos 5 años –desde 2019 hasta 2023–.
Resultados: unido a la problemática de las revistas depredadoras ha surgido la terminología de revista secuestrada, no es más que aquella que toman artículos, roban nombres de editores, evaluadores o correctores de estilo, y a través de su uso, venden a las distintas páginas webs estudios científicos para su publicación. En la vida real y práctica este fenómeno ocurre por motivación económica.
Conclusiones: el fraude en el mundo de la comunicación científica abarca desde los autores, hasta los comités editoriales de las revistas, por lo cual ambos grupos deben instruirse en 2 factores fundamentales, no cometer fraudes y saber detectarlos, para de esta forma acrecentar en términos de credibilidad la ciencia actual
References
1. Piña Borrego CE, Silva Ramos L. Indicios de fraude científico útiles durante el proceso de revisión por pares. Evento Publicient. 2022 [acceso 11/12/2023]. Disponible en: https://www.publicient.sld.cu/index.php/2022/2022/paper/viewDownloadinterstitial/87/61
2. Hernández-García F, Vitón-Castillo AA. Comportamientos deshonestos y plagio en la publicación científica. Rev cuba inf cienc salud. 2021 [acceso 12/12/2023]; 32(1): e1698. Disponible en: http://rcics.sld.cu/index.php/acimed/article/view/1698
3. Castro-Rodríguez Y. El plagio académico desde la perspectiva de la ética de la publicación científica. Rev cuba inf cienc salud. 2020 [acceso 12/12/2023]; 31(4): e1520. Disponible en: http://rcics.sld.cu/index.php/acimed/article/view/1520
4. Vidal-Ledo M. La evaluación por pares en la comunicación científica en las ciencias médicas de Cuba. MediCiego. 2020 [acceso 12/12/2023]; 26(3): e2039. Disponible en: http://www.revmediciego.sld.cu/index.php/mediciego/article/view/2039
5. Del Carpio-Orantes L. La retractación científica en la era COVID-19. Med Int Méx. 2021; 37 (1): 119-121. DOI: 10.24245/mim.v37i1.4428
6. Picazo D, Pérez Piñón MT, Contreras CP, Chávez Sagarnaga D. La estafa académica: fraude en las publicaciones científica. Tecnociencia. 2019; XIII (3): 135-139. DOI: 10.54167/tecnociencia.v13i3.478
7. Abad-García MF. Plagiarism and predatory journals: A threatto scientific integrity. Anales de Pediatria. 2019; 90 (1): 57. DOI: 10.1016/j.anpedi.2018.11.003
8. Restrepo Botero JC. La revisión por pares (peer review) en las revistas científicas: un proceso que requiere intervención. Tempus Psicológico. 2020; 3(1):133–155. DOI: 10.30554/tempuspsi.3.1.3410.2020
9. Zuñiga Vargas JP. Comportamiento ético en la publicación científica: malas conductas y acciones para evitarlas. 2020; 44(1): 428-437. DOI: 10.15517/revedu.v44i1.35548
10. Biagioli M. Plagiarizing names? Trends in chemistry. 2019; 1(1): 3-5. DOI: 10.1016/j.trchm.2019.02.005
11. Campos I, Ruano A. Misconduct as the main cause for retraction. A descriptive study of retracted publications and their authors. Gac Sanit. 2019; 33(4): 356-360 DOI: 10.1016/j.gaceta.2018.01.009
12. Rozo Castillo JA, Pérez-Acosta AM. Ética e investigación científica: una perspectiva basada en el proceso de publicación. Persona. 2019; 22(1): 11-21. DOI: 10.26439/persona2019.n022(1).4080
13. Cuéllar Rodríguez S. Epistemología y ontología en ciencia: el reto de la inteligencia artificial. An Real Acad Farm. 2023; 89: 379-386. DOI: 10.53519/analesranf.2023.89.03.09
14. Cuéllar Rodríguez S. Epistemología de la medición. An Real Acad Farm. 2022; 88 (1): 31-44. DOI: 10.53519/analesranf.2022.88.01.02
15. Kidd C, Birhane A. How AI can distort human beliefs. Science. 2023; 380(6651): 1222-1223. DOI: 10.1126/science.adi0248
16. Chávez-Martínez O. Tan lejos de la investigación científica, tan cerca de la inteligencia artificial. Rev Enferm Inst Mex Seguro Soc. 2023 [acceso 12/12/2023]; 31(2):37-8. Disponible en: http://revistaenfermeria.imss.gob.mx/editorial/index.php/revista_enfermeria/article/view/1407/1208
17. Vaishya R, Misra A, Vaish A. ChatGPT: Is this version good for health care and research? Diabetes Metab Syndr. 2023;17(4):102744. DOI: 10.1016/j.dsx.2023.102744
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2023 Lisset Urquiza Portilla (Author)
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
The article is distributed under the Creative Commons Attribution 4.0 License. Unless otherwise stated, associated published material is distributed under the same licence.
