Requiescat in pace

Cuando estudiaba Filosofía en COU leímos uno de los textos de Nietzsche donde, si mal no recuerdo se decía "Dios ha muerto, viva el superhombre". Creo recordar, aunque puedo equivocarme, que simbolizaba la ruptura con toda moral proveniente de la religión, pues ésta debilita al hombre. Nosotros jugábamos a decir frases por el estilo, puesto que estábamos en un colegio de curas. Desde el "Dios ha muerto, viva el  Rock" de  unos, pasando a las alusiones al Sevilla y al Betis, y cerrando con un "Dios ha muerto, viva la Ciencia". Esta última no recuerdo si fue nuestra, del profesor de Filosofía o de algún otro autor que leyéramos.

Hace un mes leí la carta de la señora Secretaria de Estado de Investigación, Carmen Vela, en la revista Nature. Mi primera reacción fu quedarme estupefacto con lo que leía, mero rechazo por alusiones, porque disminuir el presupuesto en Ciencia termina repercutiendo en todos los españoles, no solo en  los científicos. Además, puesto que de mayor quiero ser científico, me duelen los recortes como al que más. Pero ese no es el único problema.

Resulta que en España sobran científicos, según ella, y hay que adelgazar en número, no en calidad. Claro que sobran, porque cuando están formados no los podemos mantener y los chavales han de irse fuera para ser alguien. ¿En vez de recortar en contratos postdoctorales, por qué no hacerlo en predoctorales, aunque implique dejar de tener mano de obra barata? Aunque lo suyo no es recortar en formación, pero como eso en este país cada vez importa menos... No creo que sobren becarios pre o postdoctorales, faltan oportunidades de permanencia en la carrera científica, porque España es un país tradicionalmente atrasado en  ciencia. Además, lo poco o mucho avanzado en las dos últimas décadas puede irse al garete muy pronto.

Los recursos económicos se repartirán a los investigadores excelentes, Vela dixi. ¿Quién y en base a qué se hará la selección? Puede que un chavalito trabajando en la adsorción de compuestos sobre partículas de oro no tenga una investigación puntera, pero si esta adsorción se hace sobre una nanopartícula de oro y se usa para crear una molécula capaz de alojar un medicamento en su interior y, según su superficie, fijarse en el punto exacto del organismo sería excelente. La ciencia básica es muy importante, porque sin conocer lo básico no se llega a la excelencia. Y lo básico no es barato.

La peor impresión me la llevo cuando leo que anima a los investigadores a competir por proyectos europeos. Como si no supiesen los investigadores que es ahí donde está el dinero. Esta frase es como decir que una vez tirada la toalla por parte del gobierno de España, solo nos queda el recurso de que Europa rescate a nuestra Ciencia. Cosa que por otra parte lleva haciendo durante años, dando trabajo a nuestros científicos.

¡Convertir la crisis presupuestaria en oportunidad! ¿Acaso piensa que somos idiotas? Menos recursos no puede ser sinónimo de mayor calidad. Si antes investigaban X buenos investigadores e Y mediocres, podíamos tener X ' buenos resultados y una fracción de Y', también buenos. Ahora reduces incluso en X, luego reduces los buenos resultados. El recorte y la excelencia no van de la mano. Y las palabras de esta señora me resultan de gran cinismo y poca oportunidad. Pero esa es mi opinión.

Ahora toca decir, "la Ciencia ha muerto, viva Dios", porque leyendo esto parece que en España debemos creer en los milagros, en la multiplicación de los panes y los peces. 

PD: Por cierto, enhorabuena a la señora Vela por su publicación en Nature, sin duda habrá aumentando la posición de la universidad en la que estudió en el Ranking de Shangai.

La gacela científica

Hoy es uno de esos días en los que me ha dado por pensar en lo que estamos haciendo con la ciencia. Siempre hablo desde el punto de vista académico, que es el mundillo en el que me estoy moviendo. En las universidades españolas hay buena cantera científica, independientemente de lo que piensen Wert, la prensa española y el ranking de Shangai (respecto a este algún día daré opinión, de momento podéis ver también el SCIMAGO INSTITUTIONS RANKING, algo más amable con las instituciones españolas). Como decía, creo que tenemos buena cantera, pero por desgracia la falta de fondos puede ser la que ahogue los suspiros de España. Pero no son los fondos los que me traen aquí esta noche...
Una de las consecuencias de la elevada competitividad entre científicos noveles para optar a un puesto, a veces mal remunerado y con posibilidad de convertirse en un callejón sin salida es la presión por publicar. Ya dije anteriormente que se pretende tener el mayor número posible de JCRs y a veces publicaciones sin más. Por lo tanto, se pretende publicar casi cualquier cosa. Ya Philip Campbell, director de Nature, anda preocupado el hombre por haber detectado mucha presión por publicar entre jóvenes investigadores. La presión por publicar daña a la calidad científica (Dr. Fanelli dixit y la Comunidad Europea es consciente de ello). La gente joven y no tan joven, en aras de mejorar su curriculum, obtener proyectos y algo de reconocimiento académico intenta publicar sin parar.
A veces se lanzan trabajos incompletos, duplicidades (he visto papers donde solo cambia el título) y experimentos fallidos. En cuanto a trabajos mal enfocados, mal acabados y con poco rigor, la revisión por pares es la última frontera. Por eso es importante que los revisores sean honestos y vigilantes de que la calidad científica no sea ultrajada.
¿Y si tu trabajo no es bueno, puedes publicarlo? Por desgracia sí, existe en el mercado libre de la World Wide Web una serie de, como las llama Jeffrey Breall, un bibliotecario de Colorado, predatoy journals, que se lo tragan todo. Una de ellas UNAIS (de Unpublished Articles in Science), como denuncia en su blog Nicolás Robinson (Universidad de Granada), acepta publicar artículos inacabados y rechazados en otras revistas. Señores, esto si que es publicar mierda. Me río yo de los artículos "superfluos" que diría el profesor Ginés Mora.
Veo al joven estudiante de doctorado como una tierna gacela y al editor agazapado en la sabana esperando hincar el diente a su presa. Por favor, si eres joven o incauto, lee la guía de detección de Mr Breall, que enlazo dos veces para facilitar que la encuentres.
Ya veréis el descojone cuando empiecen a llegar trabajos de estos a las comisiones de contratación (si alguna vez las vuelve a haber).

Adorando al indice de impacto

Indice de impacto, que recuerdos me traes. Siempre te he tenido presente en mis acreditaciones. Si, un puñetero indice que sirve para ver si las revistas son citadas o no, pero que ha entrado de lleno en nuestras vidas, pues se usa como medida de la calidad científica de nuestras publicaciones. Cuando vayas a una plaza en una universidad cualquiera, te medirán por el número de trabajos del Q1 de la lista de revistas indexadas del área, igual hace la ANECA (aunque es el T1), y el CNEAI para los sexenios.

El publicar en revistas de alto indice de impacto puede obsesionar, porque luego te miden con ello, tal y como he indicado. Se acuña el término Impactolatría, que creo no necesita definición. Recomiendo la lectura del artículo La Impactolatría en la Ciencia de Juan Diego Patino, o las intervenciones de Bernardo Herradón en su blog Los Avances de la Química y su Impacto en la Sociedad. En ambos aparecen ejemplos de perversión de esta fórmula para medir la calidad de una revista, y por ende, la de un curriculum investigador. La obsesión puede ser mortal, si no, que le pregunten a Jordi Jordana Vidal, que ha escrito el libro Indice de Impacto, cuya trama se desarrolla alrededor de este indicador de calidad curricular. La portada os la dejo abajo.

Portada del libro Indice de Impacto de Jordi Jordana Vidal

Yo tengo mi opinión. El índice de impacto no mide la calidad de nada, puede haber trabajos malos en revistas buenas, en cuanto los revisores de las revistas, aunque pares, pueden aceptarlos por desconocimiento, dejadez o saturación. La necesidad de revisores hace a los editores aceptar a casi cualquiera que, por amor al arte, quiera juzgar el trabajo de otros. Es muy útil para que el revisor se ponga las pilas y esté al día, siempre y cuando lo haga bien. Además, puede haber trabajos muy buenos en revistas de bajo índice, pues este depende también de la especialidad o área de conocimiento en que se enmarque, o de que cuando te rechazan algo (las veces que es por desconocimiento o intereses cruzados, partamos del supuesto de que el trabajo es bueno) prefieres ir a lo seguro, a una revista más modesta.

Si el IF no debería medir la calidad de la revista, en mi opinión, mucho menos debería uno ser juzgado por el número de Q1 en el JCR. 

Cuando eres becario, te obsesionas con el IF, pues compites con otros que están pendientes de ese IF. Cuando entras en juego, consigues una plaza de contratado, te obsesionas, porque te has de acreditar para figuras más estables. Cuando te acreditas y llegas a funcionario te puedes reír del IF... por lo menos hasta que te toque pedir sexenios...

Es decir, como el ateo de boquillas no blasfema por si acaso... No creo en el indice de impacto como indicio de calidad pero por si acaso han de juzgarme, procuraré seguir publicando en el Q1 del JCR

El efecto matriz

El efecto matriz en Química Analítica se define, de acuerdo con la IUPAC, como el efecto de todos los componentes de la muestra distintos al analito en la medida de una cantidad (de analito). A la hora de aplicar un método analítico, el efecto matriz se traduce en una diferencia de sensibilidad del mismo cuando se prepara un calibrado en un disolvente frente a uno preparado en el mismo entorno de la muestra. La sensibilidad debe entenderse como la variación de la señal analítica frente a la concentración de la especie a determinar, id est la pendiente de la curva de calibrado. Por lo tanto, la diferencia entre las pendientes de calibrado en un disolvente determinado (calibrado externo) y en la matriz de la muestra (ya sea simulada o mediante el método de adición patrón), indica la presencia de efecto matriz, como se apuntaba en un post anterior. Cabe destacar que el efecto matriz es un efecto indeterminado de las especies que rodean a la muestra que afectan a la sensibilidad, cuando el efecto de una especie es determinado (y aditivo) se habla de interferencia. 

En este post vamos a repasar el procedimiento para detectar la presencia de efecto matriz a partir de la comparación entre calibrado externo y calibrado de adición patrón. Por lo tanto el primer paso es preparar una serie de patrones en el disolvente mayoritario de la muestra (agua o el que sea) y un calibrado en la propia muestra añadiendo cantidades conocidas de analito. Como sabemos, procuramos trabajar en un rango de concentraciones en el que la relación señal-concentración sea lineal. Se obtienen las ecuaciones de ambas rectas de calibrado y comparamos las pendientes de las mismas. Si existe efecto matriz, habrá una diferencia significativa entre las pendientes, lo que implica que deberemos trabajar en una matriz simulada o mediante adición patrón.

Centrémonos ahora en llevar a cabo esta comparación de forma estadísticamente correcta. Para ello es preciso conocer el valor de la pendiente de calibrado externo (bCE) y de adición patrón (bAP) además de sus respectivas varianzas (el cuadrado de sus desviaciones estándar). A partir de ahí se calcula la relación entre las pendientes, R (Ecuación 1) y la varianza combinada correspondiente a esa relación (Ecuación 2). Con eso se calcula un valor de t de Student (Ecuación 3).

Lógicamente, se trata de comparar la relación entre ambas pendientes con la unidad. Si dicha relación no difiere de 1, no habrá efecto matriz significativo. Este valor de t calculado se debe comparar con un valor tabulado para los grados de libertad de la varianza combinada. Para conocer estos se debería obtener el número de grados de libertad efectivos de esta combinación. Será preciso emplear la fórmula de Welch-Satterthwaite donde para una varianza combinada (Ecuación 4) se obtienen los grados de libertad efectivos aplicando la Ecuación 5. 

En nuestro caso se obtiene la Ecuación 6:

Donde n se refiere al número de puntos del calibrado externo (CE) o de adición patrón (AP).

Este cálculo es un tanto engorroso, pero una vez realizada una hoja de cálculo de Excel y convenientemente validada, es muy sencillo hacer este tipo de comparaciones. 

No obstante, muchos autores recomiendan la comparación del t calculado con un factor de cobertura k=2 para un 95% de nivel de confianza. Véase González y Herrador (2007). Para que entendamos esta elección, el valor tabulado del estadístico de Student para un número infinito de grados de libertad es de 1.96 para p=0.05 (95% de nivel de confianza). De ahí que se tome un valor de k=2. Esta aproximación puede resultar incluso más restrictiva que el uso del t tabulado para los grados de libertad efectivos.

Arguiñano y yo contra los recortes en educación

Sobran comentarios

Cada día me cae mejor este hombre.