Mauricio Soto Duran 🐺

Comparto artículo de un proyecto de protección de la infancia en Québec donde colaboré en el modelo de evaluación y análisis de los datos. sciencedirect.com/science/articl…

🚨 El ejercicio podría reducir los síntomas depresivos en torno a un 20-30% magnitud similar a algunos tratamientos antidepresivos. El mayor beneficio se observó con: 🏃 correr 🏋️ entrenamiento de fuerza Y cuanto MÁS intenso era el ejercicio, MAYOR era la mejoría. 218 estudios. 14.170 pacientes.

El verano de 1981, Miguel Kast y Hernán Büchi, recién nombrados ministro del Trabajo y subsecretario de Salud respectivamente, visitaron a Pinochet en su residencia de descanso, el campo de Los Boldos, ubicado cerca de la Hacienda de Bucalemu (HILO)

Escribir es pensar: lo que no deberíamos delegar a la #IA La IA puede cambiar el proceso intelectual porque permite producir textos científicos sin pasar por toda la reflexión que la escritura exige. La escritura científica no es solo redacción. 🔗nature.com/articles/s4422…

للباحثين 📚 مقال أنصح به وبشدة: دليل 24 خطوة لإتقان Systematic Review (المراجعة المنهجية) و Meta-analysis (التحليل التلوي) لو تشتغل في المجال البحثي، هذا المرجع بيختصر عليك سنوات 👌 احفظها… وارجع لها كل ما تبدأ مراجعة منهجية جديدة.

¿Escribir es solo volcar datos o es realmente pensar? 📝 🤔 El último editorial de Nat.Rev.Bioeng recuerda que, en la era de la IA, el proceso humano de escribir sigue siendo irremplazable. 1️⃣ Escribir = Conectar. No es solo reportar resultados: escribir obliga a estructurar el pensamiento. La evidencia muestra que la escritura a mano aumenta la conectividad cerebral y mejora el aprendizaje. 🧠✨ 2️⃣ El riesgo de la IA. Las LLM pueden resumir o pulir texto, pero no son autoras: carecen de responsabilidad y pueden alucinar. ❌🤖 3️⃣ La trampa de la eficiencia. Delegar la escritura puede ahorrar tiempo, pero nos priva de la reflexión profunda que da forma a la narrativa científica. ✍️🔬 ‼️Usa la IA como apoyo lingüístico o para explorar ideas, pero no dejes que piense por ti. La ciencia necesita humanos que entiendan el por qué. 💡 ​#Ciencia #IA #EscrituraCientifica #Bioingenieria #Neurociencia #Investigacion #InteligenciaArtificial #WritingIsThinking #Divulgacion #PaperCheck

Ja tenim disponible el "Marc adaptat per a l'ús responsable de la IA en el procés de la recerca". El resum és que si pots descriure on es va utilitzar IA, quin paper va jugar, què vas fer i com ho vas verificar → el teu ús de IA és (força) responsable. 👉 udg.edu/ca/ia/ia-per-a…

May the fourth be with you

🚨#Pantallas Vs #jovenes Un nuevo y masivo meta‑análisis publicado en JAMA Pediatrics confirma (otra vez) lo que muchos temían: el uso de redes sociales está ligado a un declive en la salud mental de los jóvenes. 📉🧠 👥 Escala global: Se analizaron 153 estudios longitudinales con más de 18.000 niños y adolescentes. 📱 El componente más problemático: Aunque el uso digital general tiene impacto, las redes sociales muestran las asociaciones más consistentes con ansiedad, depresión y otros problemas de salud mental. 📅 Tendencia reciente: Los efectos negativos son más fuertes en los estudios de la última década, coincidiendo con plataformas más inmersivas y algoritmos más sofisticados. 🤳 🧩 Más que tiempo: No se trata solo de “cuántas horas”, sino de la calidad y el tipo de interacción digital. 🌍 Consistencia global: La evidencia es consistente a través de diferentes culturas y países. Es hora de pasar de “limitar el tiempo” a una moderación parental activa. 👨‍👩‍👧‍👦🛡️ 🔗👉🏻 bit.ly/JAMAYouthMH #SaludMental #Juventud #RedesSociales #Ciencia #JAMA #Psicología #BienestarDigital #Investigación

Publico un nuevo libro. Esta vez sobre la relevancia de la #integridad científica, con ejemplos reales de fraude y engaño de investigadores que han vulnerado el código deontológico. Son los #impostores de la ciencia. Lo edita @pinolialibros A la venta desde el próximo 5 de mayo.

Recientemente Carlos Sedano, académico en Sociología de la Universidad de Guadalajara, escribió lo siguiente. Muy actual y necesario de leer en estos tiempos si te dedicas a la educación universitaria: Universidades fuera de tiempo La IA no llegó tarde. Las universidades sí. La inteligencia artificial generativa no está ausente de las universidades. Está en los estudiantes, en sus tareas, en sus procesos cotidianos. Lo que está ausente es la universidad misma en esa transformación. No hay discusión seria, no hay rediseño, no hay decisión. Ese vacío suele interpretarse como prudencia, pero en realidad es otra cosa: incapacidad de procesar un cambio que ya ocurrió. No es que la universidad no quiera responder. Es que no sabe desde dónde hacerlo. El diagnóstico dominante señala a la gobernanza: estructuras lentas, procesos burocráticos, decisiones tardías. Es cierto, pero es insuficiente. El problema no es solo que la universidad decida lento, sino que no sabe qué decisiones tomar cuando el conocimiento ya no se produce como antes. La IA no es una herramienta externa. Interviene directamente en la búsqueda de información, la escritura, la argumentación, la síntesis, la evaluación. Es decir, en el núcleo mismo del trabajo académico. Y ahí la gobernanza tradicional se queda sin categorías. Ahora bien, reducir la IA a una amenaza es igualmente superficial. Su potencia es real y concreta. En investigación, permite explorar estados del arte en minutos, identificar patrones en grandes volúmenes de datos, proponer hipótesis plausibles y simular escenarios que antes requerían semanas de trabajo. No sustituye la validación científica, pero reorganiza radicalmente el punto de partida: el investigador ya no comienza desde cero, sino desde múltiples configuraciones posibles que puede contrastar, refinar o descartar. En educación, su impacto es igual de profundo. La IA puede ofrecer explicaciones personalizadas, adaptar niveles de dificultad, generar ejemplos alternativos y acompañar procesos de escritura y argumentación en tiempo real. Esto no elimina al docente, pero sí transforma su función: de transmisor de contenidos a diseñador de experiencias de aprendizaje. Bien integrada, la IA no simplifica el aprendizaje; lo vuelve más exigente, porque obliga a evaluar, comparar y decidir entre múltiples opciones. El problema es que esta potencia no opera en el vacío. Sin rediseño institucional, tiende a deslizarse hacia el uso más fácil: el sustitutivo. La IA no solo amplía capacidades; también reduce esfuerzo. Y en entornos donde la evaluación sigue centrada en productos fácilmente generables, la delegación no es un abuso: es una consecuencia lógica. El estudiante no deja de pensar por falta de ética. Deja de hacerlo porque el sistema ya no lo exige. Pero aquí es donde aparece una distinción decisiva que suele perderse: uso sustitutivo no es lo mismo que uso complementario. El primero delega la operación cognitiva; el segundo la reorganiza y la intensifica. En el uso complementario, la IA no reemplaza el pensamiento, sino que lo desplaza hacia niveles más exigentes: comparar versiones, detectar errores, refinar argumentos, explorar alternativas. No elimina el esfuerzo; cambia su naturaleza. La diferencia no es menor. Mientras el uso sustitutivo produce respuestas sin proceso, el complementario expone al estudiante a múltiples configuraciones del problema, obligándolo a decidir entre ellas. La IA deja de ser una respuesta y se convierte en un entorno de posibilidades. Y en ese entorno, pensar no desaparece: se vuelve más complejo, porque ya no consiste en producir desde cero, sino en evaluar críticamente lo que ya está dado. Por eso, el uso complementario no ocurre espontáneamente. Requiere diseño curricular y diseño de la operación científica. Requiere tareas que no se puedan resolver con una sola respuesta, evaluaciones que premien la intervención del estudiante, y criterios que distingan entre lo plausible y lo válido. Sin esas condiciones, la tecnología empuja hacia la sustitución. Con ellas, puede convertirse en un amplificador real del aprendizaje. El punto es claro: la IA no determina el resultado. Pero sí condiciona la dirección. Y en esa dirección, el uso complementario no es una opción más. Es la única forma de integrar la tecnología sin vaciar la operación misma del aprendizaje. El silencio institucional no es neutral. Es una forma de decisión por omisión. Mientras no se regula, no se integra, no se rediseña, el uso ocurre igual, pero fuera de la mirada universitaria. La universidad no controla ni orienta. Simplemente llega después. Y cuando llega, lo hace con reglas pensadas para un mundo que ya no existe. El problema no es que la IA avance rápido. Es que la universidad sigue operando como si no hubiera cambiado nada. Hay una contradicción más profunda. Se teme que la IA sustituya el pensamiento, pero se siguen evaluando productos que la IA hace mejor: ensayos, resúmenes, explicaciones. La institución no ha cambiado lo que pide, aunque el entorno cambió lo que se puede producir. En ese desfase, el estudiante no deja de pensar por decisión propia. Deja de necesitar hacerlo. Y cuando pensar deja de ser necesario, desaparece de la práctica, aunque siga siendo valioso en el discurso. La solución no es prohibir ni adoptar sin condiciones. Es rediseñar. Pero rediseñar no significa agregar cursos de IA. Significa decidir qué parte del proceso académico no puede delegarse: buscar información, formular problemas, justificar hipótesis, evaluar resultados. Sin esa frontera, todo lo demás es retórica. La universidad no necesita más innovación declarativa. Necesita operaciones distintas que obliguen a intervenir, no a copiar. La investigación muestra el mismo problema. La IA amplía el espacio de posibilidades, pero lo hace a partir de lo ya existente. No produce desde el vacío, sino desde patrones dominantes. Esto introduce un riesgo silencioso: la innovación puede volverse recombinación. El investigador deja de crear desde cero y empieza a seleccionar entre opciones preconfiguradas. Eso no es necesariamente negativo, pero exige algo más exigente: criterios más fuertes, no más velocidad. Hablar de producir conocimiento y pertinencia, sin tocar este núcleo resulta, en el mejor de los casos, superficial. La universidad no compite por tener inteligencia artificial, sino por saber qué hacer con ella. Adoptarla sin rediseñar las prácticas no resuelve nada; al contrario, acelera el problema. La pérdida de relevancia no proviene del avance tecnológico, sino de la incapacidad institucional para redefinir su función frente a ese avance. Y esa redefinición no es técnica ni administrativa: es, en sentido estricto, curricular y, más profundamente, de rediseño de la operación científica y epistemológica. Esto implica algo más exigente que incorporar herramientas: supone rediseñar estratégicamente las operaciones cognitivas y performativas de la universidad, investigación, docencia y extensión, desde dentro. No se trata de añadir capas de innovación sobre estructuras intactas, sino de intervenir en la forma misma en que se produce, valida y transmite el conocimiento. El fondo del problema no es la gobernanza ni la velocidad de respuesta, sino la incapacidad de redefinir qué significa aprender e investigar cuando la respuesta ya no es escasa, sino permanente. Mientras esa pregunta no se enfrente con claridad, cualquier ajuste será superficial. La universidad puede modernizar su estructura, crear oficinas, emitir lineamientos, incluso adoptar tecnologías de punta. Y aun así, permanecer fuera de tiempo. Porque el problema no es que la inteligencia artificial haya llegado. Es que la universidad todavía no decide qué parte de sí misma no está dispuesta a delegar.

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"Finding Meaning: 4 Reasons Why Qualitative Researchers Miss Meaning" There are many factors that conspire to keep #qualitative researchers from finding the underlying meanings from the people we study. Here are just four. bit.ly/3EAEs7V

Nitel araştırmalarda örneklem büyüklüğünden devam edelim. Bu 👇🏼sistematik analiz çalışması psikoloji sosyoloji ve tıp alanlarından sağlıkla ilgili dergileri 15 yıl sürede incelemiş ve nitel çalışmalarda örneklem sayısına ilişkin ampirik verilere dayanarak öneriler sunuyor++

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Desde el siglo XIX la escuela ha acompañado y facilitado la expansión del Estado y de los servicios sociales. Todo eso se construyó laboriosamente y con muchas dificultades. Sugerir siquiera destruirlo para darse un gustito ideológico es irresponsable e insensato.

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