Los autores cuyos artículos fueron retractados dijeron que los errores en sus datos se debían principalmente a falta de atención o problemas técnicos.Crédito: Jacob Wackerhausen/Getty
La mayoría de los investigadores cuyos artículos se retractan debido a un error involuntario encuentran estresante la terrible experiencia, según una encuesta realizada a casi 100 autores.1.
La encuesta se centró en los retrocesos que se produjeron debido a errores en la gestión de datos, una causa común. Casi la mitad de los encuestados dijeron que el retiro les causó un estrés extremo (ver “La experiencia del autor”).
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Los hallazgos brindan una visión detallada de las circunstancias, además de la mala conducta que condujo a las retractaciones y el costo emocional que el proceso tuvo en los investigadores, un tema rara vez discutido en las publicaciones científicas, dice Misha Angrist, investigadora de políticas científicas que ha estudiado las retractaciones. en la Universidad de Duke en Durham, Carolina del Norte. “Es una adición realmente útil a la literatura”, afirma.
Muchas retractaciones están relacionadas con fraude y mala conducta, y estos casos suelen recibir mucha atención, pero los estudios han demostrado que las retractaciones debidas a errores honestos también son comunes.2. Estos análisis se han basado en gran medida en avisos de retractación, que pueden carecer de detalles específicos sobre el error y su causa, dice el coautor del estudio Marton Kovacs, investigador de metaciencia de la Universidad Eötvös Loránd de Budapest. “Rara vez se encuentra información sobre la naturaleza humana de estos errores”, dice Kovacs.
Abundan los errores
Para abordar esta brecha, Kovacs y sus colegas utilizaron la base de datos Retraction Watch; Identificar 5.041 trabajos de investigación que fueron retractados por errores en el manejo de datos.
Los investigadores enviaron una encuesta por correo electrónico a 6.680 autores de estos estudios, preguntándoles sobre los errores y qué pensaban que los causaba. Casi 250 investigadores respondieron y, tras eliminar a los que no respondieron todas las preguntas, el equipo se quedó con 97 respuestas. Los resultados fueron publicados el mes pasado en Ciencia abierta de la Royal Society.
Los investigadores identificaron 18 tipos de errores en el manejo de datos. El error más común fue el procesamiento y análisis de datos incorrectos, como usar una fórmula incorrecta o calcular mal una estadística; Este error se informó en 16 respuestas, lo que representa aproximadamente el 20% de los errores. Los errores de codificación, la pérdida de material o datos y los incidentes de entrada se monitorean de cerca (consulte “Causa de los errores”).
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