Investigando la investigación

Después de varios programas dedicados a casos reales de transferencia tecnológica, este nuevo episodio profundiza en un ejemplo especialmente didáctico: el proceso que lleva una combinación farmacológica contra el cáncer de mama desde la fase preclínica hasta la antesala de los ensayos en humanos. La conversación revisa las decisiones estratégicas que han guiado el proyecto durante cuatro años: protección de la propiedad intelectual, búsqueda de financiación específica, validación de mercado y formación intensiva en modelos de negocio. Todo ello con el fin de mostrar, paso a paso, cómo la investigación académica puede transformarse en una solución con impacto social y viabilidad comercial.IDEAS CLAVE• El éxito en transferencia se mide en adopción y pacientes beneficiados, no en número de artículos publicados.• La patente debe estar cerrada antes de convocar a socios farmacéuticos; sin exclusividad, difícilmente invertirán en ensayos clínicos.• Herramientas como Business Model Canvas y la metodología Lean Startup permiten validar hipótesis de mercado con rapidez y bajo coste.• El pitch de tres minutos y cuatro diapositivas obliga a sintetizar la propuesta y captar la atención de inversores.• Equipos equilibrados —científico, transferencia, negocio— incrementan la probabilidad de éxito del proyecto.RECURSOS Y ENLACES MENCIONADOSLista oficial de proyectos PRIME 1-2024https://www.fnp.org.pl/assets/FENG-PRIME.02.06_Lista-projektów-wybranych-do-dofinasnowania-ENG.pdfPrograma PRIME de la Foundation for Polish Sciencehttps://www.fnp.org.pl/en/prime-program/Oxentia — formación y mentoreshttps://www.oxentia.com/Patente “Combinación terapéutica para cáncer de mama”Guía Business Model Canvashttps://www.strategyzer.com/canvas/business-model-canvasEQUIPO DEL PROYECTOMateusz Tomczyk – Scientific Leader, Silesian University of TechnologyMałgorzata Soja – Technology Transfer Lead, CITT @ SUTHoracio Pérez – Business Leader y presentador del podcastAGRADECIMIENTOSAgradecemos a la Fundación Séneca (Región de Murcia) y a la Foundation for Polish Science el respaldo financiero, y al equipo de Oxentia la formación recibida.Además:Si quieres comentar este episodio, dejar tus ideas o debatir sobre este episodio, puedes hacerlo en las notas del episodio en Spotify, Apple Podcast, etc., o unirte a nuestra comunidad de investigadores en WhatsApp:https://horacio-ps.com/comunidadSi te interesa recibir contenido adicional, adelantos de próximos episodios o recursos complementarios, suscríbete a la newsletter del podcast:https://horacio-ps.com/newsletter

Extracto de la entrevista que nos han hecho hoy en el programa "A golpe de bit en RNE3": https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7340400273451880448/https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7340351859225694209/Además:Si quieres comentar este episodio, dejar tus ideas o debatir sobre este episodio, puedes hacerlo en las notas del episodio en Spotify, Apple Podcast, etc., o unirte a nuestra comunidad de investigadores en WhatsApp:https://horacio-ps.com/comunidadSi te interesa recibir contenido adicional, adelantos de próximos episodios o recursos complementarios, suscríbete a la newsletter del podcast:https://horacio-ps.com/newsletter

¿Cómo se construye una empresa biotecnológica de impacto global desde Argentina? ¿Qué pasa con las enfermedades que no interesan al mercado? ¿Y cómo se hace investigación puntera con recursos limitados?En este episodio hablamos con Linus Spatz, cofundador de Inmunova, una startup argentina nacida de la investigación básica que ha desarrollado un tratamiento innovador para el síndrome urémico hemolítico, una enfermedad pediátrica grave y desatendida.Conversamos sobre: Las dificultades (y fortalezas) de hacer ciencia desde Latinoamérica. Cómo se convierte una idea académica en una empresa con ensayos clínicos en Europa. Qué tipo de alianzas, modelos de negocio y estrategias hacen falta para llegar a fase 3 clínica desde el sur del mundo.Temas destacados El recorrido personal de Linus desde la biología básica hasta la biotecnología aplicada. El nacimiento de Inmunova y su evolución como startup más que como spin-off. Cómo se desarrolló la plataforma de presentación de antígenos que dio origen al tratamiento. La historia del desarrollo de un suero inmunológico contra el COVID-19 en plena pandemia. La complejidad y los desafíos regulatorios de los ensayos clínicos en enfermedades raras. El papel clave de los inversores con conocimiento científico (como el Grupo Insud). Reflexiones sobre el ecosistema emprendedor actual comparado con el de principios de los 2000.Frases clave “Quería quedarme en Argentina, criar a mis hijos aquí y aportar desde la ciencia.” “Hay que tener resiliencia: no todas las historias felices lo son desde el principio.” “Las patentes no son solo protección, también son seguridad para los inversores.” “Hoy hay un ecosistema emprendedor mucho más preparado en Latinoamérica.” “Hacer ciencia también es dudar de uno mismo cada día.”Recomendaciones del invitado El cisne negro y Antifrágil, de Nassim Taleb Engañados por el azar, también de Taleb Armas, gérmenes y acero, de Jared Diamond Obras de Daniel Kahneman sobre psicología y economía Libros de Yuval Noah HarariEnlaces y recursos

En este episodio comparto una reflexión a partir de una frase que me marcó profundamente mientras leía "El almanaque de Naval Ravikant". No era un libro que me atrajera especialmente al principio, pero cinco años después de haberlo visto por primera vez, volví a él por casualidad tras escucharlo mencionado en un podcast. Esta vez lo leí con calma y me atrapó por completo.La frase que me hizo detenerme y pensar fue: “Redefinirte hasta ser el mejor en lo que haces.”A lo largo del episodio exploro qué puede significar esa idea. No se trata de fama, ni de competir con todo el mundo, sino de encontrar un encaje óptimo entre lo que eres, lo que sabes hacer y el valor que puedes aportar. Redefinirse no implica empezar desde cero, sino ajustar el enfoque, cambiar el marco mental, afinar lo que ya haces para convertirlo en algo realmente tuyo.Comparto también ejemplos reales que ilustran este proceso:- Una bioquímica que se convierte en divulgadora científica infantil. - Un músico que combina programación y composición para crear música en videojuegos. - Investigadores y figuras públicas como Francis Crick, Linus Pauling, Francis Mojica o Rosalía, que fueron capaces de cambiar de rumbo varias veces y redefinirse sin dejar de ser ellos mismos. Reflexiono además sobre cómo detectar si estamos en un momento de redefinición y qué señales pueden indicarlo: el estancamiento, la pérdida de interés, la repetición automática. Hablo de herramientas como el journaling, el feedback o simplemente detenernos a sentir si lo que estamos haciendo todavía tiene sentido para nosotros.También toco un tema que hemos tratado muchas veces en este podcast: cómo nuestras fortalezas únicas pueden marcar el camino, incluso cuando llevamos años en otra dirección. Porque a veces no se trata de aprender más, sino de reconocer lo que ya somos y afinarlo.Y como apunte final, aprovecho para comentar un cambio que quiero hacer en la intro del podcast, gracias a los comentarios que me habéis hecho llegar desde la comunidad de investigadores. Estoy trabajando en una nueva introducción musical, y si te apetece colaborar, eres bienvenido. Estoy reaprendiendo a usar Ableton Live, así que cualquier ayuda creativa será más que bienvenida.Por cierto, si te ha gustado el episodio, te agradecería muchísimo que lo valoraras con cinco estrellas en Spotify, iTunes o iVoox. Eso ayuda mucho a que el podcast llegue a más personas.Nos escuchamos en el próximo episodio. Sobre Naval Ravikant: https://nav.al/Más info y acceso a la comunidad: horacio.ps/comunidad

Hoy hablamos con Ángel Lucio Pereira, CEO de Tetraneuron, una startup biotecnológica española que está desarrollando una terapia génica pionera para el tratamiento del Alzheimer. Tetraneuron nace como una spin-off del Instituto Cajal (CSIC) y propone un enfoque radicalmente distinto a lo que se ha intentado en las últimas décadas para abordar esta enfermedad. Ángel nos cuenta su trayectoria internacional en empresas como Sanofi, Takeda o Johnson & Johnson, y cómo terminó liderando un proyecto tan disruptivo como Tetraneuron. A lo largo de la conversación, exploramos el origen de la empresa y el descubrimiento del gen maestro E2F4, implicado en la reactivación patológica del ciclo celular en neuronas adultas, lo que podría estar en el origen del proceso neurodegenerativo. Comentamos también por qué decidieron mantener un perfil bajo durante años mientras avanzaban en la validación científica del proyecto, y cómo han preparado el salto hacia la fase clínica con el apoyo de capital privado, ayudas públicas y colaboraciones estratégicas con expertos de alto nivel. La figura clave y padre ciéntifico de la teoría es el Dr. José María Frade, CSO de Tetraneuron e investigador en el Instituto Cajal (CSIC) y de los neurólogos Dr. Prof Álvaro Pascual-Leone, profesor en Harvard Medical School y Dr. Teodoro Del Ser Quijano que actualmente forma parte del consejo científico asesor de la empresa. Ángel explica en detalle cómo funciona su aproximación terapéutica basada en terapia génica, qué barreras técnicas y regulatorias han debido superar, y cuál es el potencial real de esta tecnología para revertir déficits cognitivos en pacientes con Alzheimer en fases moderadas o avanzadas. También reflexionamos sobre el panorama del emprendimiento biotecnológico en España, las dificultades para levantar financiación en este ámbito y la necesidad de construir proyectos con alcance global desde el principio. Si te interesa el cruce entre ciencia básica, transferencia tecnológica, negocio biotecnológico y salud global, este episodio te resultará especialmente revelador. Enlaces de interés: - Perfil de Ángel Lucio Pereira en LinkedIn:  https://www.linkedin.com/in/angel-lucio-3a00211a/  - Perfil de Jose María Frade en LinkedIn:  https://www.linkedin.com/in/jos%C3%A9-mar%C3%ADa-frade-9aa2a547/- Perfil de Tetraneuron en LinkedIn:  https://www.linkedin.com/company/tetraneuron- Sitio web de Tetraneuron: https://tetraneuron.com/en/ 

¿Es posible acelerar la investigación sin caer en los cuellos de botella tradicionales? ¿Cómo podemos imaginar modelos alternativos al grupo de investigación académico clásico?En este episodio reflexiono sobre formas no convencionales de colaboración científica, desde grandes consorcios internacionales hasta enfoques radicalmente abiertos y descentralizados.Contenidos principales del episodioEl modelo clásico de grupo académico autónomo y sus limitaciones.Colaboraciones entre varios grupos de investigación nacionales e internacionales.El caso Moonshot COVID como ejemplo de iniciativa abierta con participación de múltiples actores:https://postera.ai/moonshot-covid-19Problemas comunes: propiedad intelectual, falta de recursos, diferencias culturales, coordinación.Ciencia descentralizada y DAOs: cómo blockchain podría redistribuir propiedad intelectual e incentivos:https://es.wikipedia.org/wiki/Cadena_de_bloquesEjemplos exitosos de colaboración abierta:Linux: https://es.wikipedia.org/wiki/LinuxWikipedia: https://es.wikipedia.org/wiki/WikipediaEl modelo CERN y los papers con miles de autores en física de partículas:https://home.cern/Tres cosas para terminarSi quieres comentar este episodio, dejar tus ideas o debatir sobre estos modelos, puedes hacerlo en las notas del episodio en Spotify, Apple Podcast, etc., o unirte a nuestra comunidad de investigadores en WhatsApp:https://horacio-ps.com/comunidadSi te interesa recibir contenido adicional, adelantos de próximos episodios o recursos complementarios, suscríbete a la newsletter del podcast:https://horacio-ps.com/newsletterActualmente estoy impartiendo un curso gratuito sobre herramientas de inteligencia artificial para potenciar la investigación. Ya hemos hecho tres clases y pronto comenzamos la cuarta, centrada en cómo encontrar referencias útiles y aplicar herramientas en un caso real. Puedes unirte directamente desde aquí:https://docs.google.com/document/d/12eqtmDQxZTBI5gJFYErCNjZoyoMGUw1cbOBrndFSz-8/edit?tab=t.0#heading=h.iwm6ma31xd3Este episodio fue grabado en el coche, con reducción de ruido posterior. Si notas que la voz suena algo mecánica, ya sabes por qué. Aun así, espero que el contenido haya despertado tu curiosidad y te plantees nuevas preguntas sobre cómo colaborar mejor en ciencia.Nos escuchamos en el próximo episodio.

Espero que te haya gustado este episodio. Y si quieres discutirlo con otros investigadores, puedes unirte a nuestra comunidad en WhatsApp:⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://chat.whatsapp.com/BIfSH9QFEiK9hiS83fw2am⁠ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠o a la newsletter para recibir contenidos extras relacionados con el podcast: ⁠https://horacio-ps.com/newsletter⁠

Curso "Investigar con IA: pensar mejor, llegar más lejos"Aprende a pensar mejor, decidir con más datos, y convertir la inteligencia artificial en tu aliada diaria para investigar, escribir o simplemente entender el mundo con más claridad¿Quieres escribir mejor, investigar más rápido y tomar decisiones con más claridad usando inteligencia artificial?Este curso gratuito te enseña a aplicar herramientas de IA en distintas fases de cualquier proceso de investigación: desde la redacción de artículos, informes o tesis, hasta la preparación de propuestas, el análisis de información o la búsqueda de nuevas ideas.A lo largo de ocho sesiones prácticas, aprenderás a:Encontrar información valiosa de forma rápida y precisaSintetizar lecturas complejas en ideas claras y accionablesRedactar textos sólidos y bien estructurados con ayuda de la IADetectar oportunidades, conexiones y temas relevantesEvaluar y revisar tu trabajo con mayor rigor y confianzaCada clase combina teoría, práctica guiada en directo y resolución de dudas. Tendrás acceso a las grabaciones, materiales complementarios, ejercicios aplicables a tu propio proyecto, y una comunidad donde compartir avances y resolver preguntas.Tanto si eres investigador, estudiante, profesional autodidacta o simplemente una persona curiosa que quiere aprender a usar la inteligencia artificial para pensar mejor, este curso es para ti.Aquí puedes acceder al curso.:https://docs.google.com/document/d/12eqtmDQxZTBI5gJFYErCNjZoyoMGUw1cbOBrndFSz-8/edit?tab=t.0#heading=h.iwm6ma31xd3

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El título de este episodio está claro que no llama mucho la atención, pero no es realmente necesario.La atención está quizás sobrevalorada, y además existe únicamente desde la perspectiva del receptor.Pero desde el emisor, las cosas cambian, y quizás te preguntes cómo puede ser el realizar un ensayo improvisado en el formato podcast.Obviamente los dos lados deben de estar conectados, pero uno siempre se debe permitir el ser fiel a su motivación.Sería genial si este episodio corto te inspira a crear tu propio podcast

Hoy hablamos con Fernando Ortuño, divulgador científico, explorador de la estratósfera, productor de documentales y una de esas personas que logran que la ciencia suene cercana, emocionante y viva. También participa en la conversación Juan Carlos Martínez Alcázar, con quien exploramos temas en la frontera entre la ciencia, la divulgación y la gestión de proyectos.Durante la charla abordamos, entre otros temas:- Cómo se vive una misión científica desde dentro, como la campaña Sunrise II en colaboración con la NASA, cuyo objetivo era observar el Sol desde la estratósfera. Fernando nos cuenta cómo se estabiliza un telescopio suspendido por un globo a más de 35 kilómetros de altura, qué desafíos técnicos y logísticos tuvo esa campaña, y cómo entró en contacto con este proyecto a través de la divulgación, no de la vía académica tradicional.- Hablamos también del Proyecto Daedalus, una iniciativa que llevó experimentos científicos a la estratósfera desde un instituto, y cómo un grupo joven y multidisciplinar fue capaz de integrarse en colaboraciones de alto nivel científico. Aquí exploramos el papel del project management como herramienta clave para sacar adelante misiones complejas sin estructura formal.- Fernando comparte su experiencia en la producción de documentales científicos grabados desde la estratósfera, como "Into the Aurora", y reflexiona sobre el poder de la narrativa visual para transmitir ciencia desde la emoción y la belleza.- Además, discutimos la importancia de combinar conocimientos técnicos con habilidades organizativas, y cómo su perfil atípico —formado en ciencias del trabajo pero con vocación científica desde la infancia— le ha permitido liderar proyectos complejos, desde la jaula de Faraday que salvó un instrumento hasta la resolución de problemas en tiempo real.- También hablamos del cambio radical que ha experimentado la divulgación científica en la última década: del blog y la radio al algoritmo y el vídeo corto. Discutimos cómo plataformas como TikTok o Instagram pueden ser puertas de entrada a la vocación científica, pero también qué retos plantean en términos de profundidad, atención y comunicación real.En la parte final, repasamos el trabajo de la Asociación de Divulgación Científica de la Región de Murcia (ADCMurcia), de la que Fernando ha sido presidente durante varios años. Hablamos de cómo se organizan eventos, qué formatos funcionan hoy en día, y cómo ha cambiado la forma en que el público se entera —o no— de las actividades presenciales.Un episodio que se mueve entre la atmósfera y el espacio, entre la técnica y la emoción, entre el conocimiento científico y la necesidad de contarlo.Más información sobre Fernando Ortuño en su perfil público:https://linktr.ee/FerOrtunoMás sobre la Asociación de Divulgación Científica de Murcia:https://murciadivulga.comEspero que te haya gustado este episodio. Y si quieres discutirlo con otros investigadores, puedes unirte a nuestra comunidad en WhatsApp:⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://chat.whatsapp.com/BIfSH9QFEiK9hiS83fw2am⁠ ⁠⁠⁠⁠⁠o a la newsletter para recibir contenidos extras relacionados con el podcast: https://horacio-ps.com/newsletter

Hoy tengo el privilegio de conversar con la Dra. Angélica Anglés, una de las voces más fascinantes en el mundo de la astrobiología y la exploración planetaria. Su trayectoria es impresionante: desde sus estudios en ingeniería y ciencia planetaria, pasando por tres másteres y un doctorado en Hong Kong, hasta liderar investigaciones en ambientes extremos como el Tíbet, Islandia y Nueva Zelanda. Hablamos de cómo, desde muy pequeña, se obsesionó con la pregunta "¿estamos solos en el universo?" y de cómo esa curiosidad la ha llevado a investigar entornos que podrían parecerse a Marte.Nos cuenta en detalle sus experiencias en expediciones científicas a lugares aislados y extremos, y cómo analiza bacterias que sobreviven en condiciones casi imposibles. Exploramos también su faceta como astronauta análoga, con misiones tan intensas como una simulación en Escocia donde pasó varios días sin dormir, cargando un maniquí enfermo por terrenos salvajes, todo para estudiar la resistencia y la colaboración humana en condiciones extremas.También hablamos del papel de la Iceland Space Agency, sus proyectos con el Space Exploration Institute de Macao, y su reciente paso por la Agencia Espacial Europea. Además, charlamos sobre financiación científica, colaboración internacional y los retos personales y profesionales de llevar a cabo este tipo de investigaciones.Si alguna vez te has preguntado cómo se busca vida en Marte, qué se puede aprender de los desiertos más duros de la Tierra o qué implica preparar una misión simulada como astronauta, este episodio te va a fascinar.Podéis contactarla y encontrar más información sobre ella en su web: angelicaangles.com y en su Instagram angelica_anglesEspero que te haya gustado este episodio. Y si quieres discutirlo con otros investigadores, puedes unirte a nuestra comunidad en WhatsApp:⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://chat.whatsapp.com/BIfSH9QFEiK9hiS83fw2am⁠ ⁠⁠⁠⁠⁠

En este episodio he querido reflexionar sobre algo que muchos de nosotros, quienes trabajamos en la elaboración de artículos científicos, conocemos bien: la sección de metodología. Tradicionalmente, esa parte del artículo recoge con todo detalle cómo se ha llevado a cabo una investigación, desde los materiales utilizados hasta los pasos seguidos para obtener los resultados. Es una parte clave para asegurar la reproducibilidad del trabajo y para dar transparencia al proceso científico.Pero me pregunto, en esta nueva etapa en la que la inteligencia artificial generativa empieza a formar parte habitual de nuestro flujo de trabajo, ¿qué hacemos con esa parte metodológica? ¿La estamos adaptando? ¿Deberíamos reflejar también cómo usamos herramientas como ChatGPT, por ejemplo, para reescribir, corregir o sintetizar partes del texto? Cada vez más revistas científicas están pidiendo que se incluyan los prompts o interacciones con estas herramientas, del mismo modo que en informática llevamos años compartiendo código fuente o datasets.El problema es que, en muchos casos, estas interacciones con inteligencia artificial no están organizadas ni documentadas. Son usos esporádicos, a veces dispersos, que no siempre quedan registrados. Esto puede suponer una carga de trabajo adicional si queremos luego reconstruir ese proceso para compartirlo. Pero también es una invitación a repensar cómo trabajamos y organizamos nuestra creatividad apoyada por IA.Me parece interesante imaginar un futuro próximo en el que existan sistemas automáticos que supervisen y documenten el uso que hacemos de estas herramientas. Algo así como un registro continuo de los pasos que seguimos, para que luego podamos explicar de forma precisa cómo se ha generado un determinado texto. Sería algo similar a lo que ya ocurre cuando se deposita el código en un repositorio junto con el artículo.Aun así, no podemos perder de vista lo esencial. Por ahora, seguimos siendo nosotros quienes decidimos qué queremos decir, qué camino tomar, cuál es la idea de fondo. Las herramientas nos ayudan a articularlo, a darle forma, a corregirlo o embellecerlo, pero la chispa inicial sigue viniendo de nosotros. Por eso me parece importante distinguir bien entre lo que la IA ha contribuido a generar y lo que hemos aportado como humanos.Puse como ejemplo un caso muy cotidiano: escribir un texto a mano en una libreta, en soledad, sin conexión digital. Después, llevar ese texto al ordenador mediante escaneo, reconocimiento de caracteres, corrección ortográfica, e incluso aplicar alguna herramienta que nos sugiera mejoras o nos ayude a reescribir. En ese proceso se mezclan muchas capas, y documentarlas todas puede ser complejo, pero también enriquecedor.Al final, creo que vale la pena preguntarse cuánto del proceso queremos hacer visible y qué valor tiene esa visibilidad. Más allá de la transparencia científica, hay también una dimensión estética. Hay autores que no se centran solo en la obra terminada, sino que encuentran belleza en mostrar cómo se ha llegado hasta ella. Y creo que esto abre puertas muy sugerentes, tanto en el ámbito del arte como en el de la divulgación.Por cierto, este episodio lo he grabado directamente desde el móvil, sin micrófono externo, así que es posible que notéis algo de ruido. Pero me pareció coherente dejarlo así, como una muestra más del proceso tal cual es, sin retoques. Si os apetece seguir conversando sobre este tema, podéis uniros a nuestra comunidad en WhatsApp a través de la web:https://horacio-ps.com/comunidadPD: estas notas del programa las he creado a través de la transcripción del audio del episodio y mediante el uso de ChatGPT y 3 interacciones con prompts y ediciones menores.PD2: https://x.com/horacio_ps/status/1904421075435356549

En este episodio hablo de algo que hacía tiempo que no tocaba en el podcast: la programación. En concreto, comento cómo me he reencontrado con el código gracias a las nuevas herramientas de inteligencia artificial generativa, que permiten crear aplicaciones complejas a partir de simples instrucciones en lenguaje natural.Comparto mi experiencia reciente utilizando Lovable, una de estas plataformas, para generar aplicaciones web completas sin apenas escribir código. Cuento cómo construí dos apps: una para transcribir audios y generar esquemas a partir de ellos, y otra para generar exámenes tipo test a partir de capturas de libros, pensada para mis hijos. Explico los puntos fuertes y también las muchas limitaciones que he encontrado, sobre todo cuando se trata de hacer algo más allá de lo muy básico.Además, desarrollo una idea más teórica: la posibilidad de combinar programación evolutiva con modelos de lenguaje para automatizar la generación de software de manera no interactiva, como si fueran versiones de código que van evolucionando a través de filtros y evaluaciones automáticas.Termino hablando del curso gratuito que tengo activo sobre herramientas de inteligencia artificial para investigación, que ya ha comenzado pero al que todavía te puedes apuntar si te interesa, tienes el enlace en las notas del programa del episodio anterior.Si te apetece probar alguna de las aplicaciones que he mencionado, puedes escribirme y te paso el enlace.Además, te invito a unirte a nuestra comunidad gratuita de investigadores en WhatsApp:⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://chat.whatsapp.com/BIfSH9QFEiK9hiS83fw2am⁠ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠donde podrás interactuar con otros investigadores y compartir tus opiniones sobre el tema de este episodio. Me encantaría saber qué piensas y recibir tus comentarios para seguir mejorando.Gracias por escuchar y nos vemos en el próximo episodio.

Aquí puedes acceder al curso:https://docs.google.com/document/d/12eqtmDQxZTBI5gJFYErCNjZoyoMGUw1cbOBrndFSz-8/edit?usp=sharing

Formulario de registro para el curso: https://forms.gle/Yy58zByGZgSQXT3b9

Hoy exploramos un tema que cada vez genera más debate en la academia y la investigación: ¿Las herramientas de inteligencia artificial han alcanzado un punto en el que realmente aportan valor o seguimos en una fase experimental?Para abordar esta cuestión, contamos con la participación de varios expertos que han estado probando diferentes herramientas de IA en sus áreas de trabajo. Nos acompañan Rosario Gámez Sánchez, bibliotecaria de Universidad Privada y asesora en procesos de acreditación y publicación, quien se centra en "Necesidades de investigadores en herramientas IA". Javier González Iglesias, cirujano ortopédico y traumatólogo deportivo, doctor en Medicina, que presenta "Estrategias de formación en IA", entre muchos otros temas. Alejandro S. Ghersin, del CONICET-ITBA, aporta su experiencia en el uso de IA en investigación. Archibaldo Bravo comparte su visión sobre la automatización en la investigación, mientras que Eva Sayba reflexiona sobre la accesibilidad y ética de la IA en el ámbito académico.Durante la conversación exploramos ejemplos concretos en los que la IA ha facilitado tareas repetitivas o tediosas en la investigación, así como casos en los que aún no está a la altura de las expectativas y sigue generando errores o resultados poco confiables. También discutimos el impacto en la escritura académica, cuestionándonos si la IA realmente ayuda a mejorar la claridad de los textos o simplemente introduce más ruido. Además, abordamos cuestiones epistemológicas y cómo cambia la forma en que pensamos la investigación cuando dependemos de herramientas que automatizan ciertos procesos.Al final del episodio, reflexionamos sobre hacia dónde nos dirigimos. ¿Estamos ante un cambio de paradigma en la investigación o simplemente ante una moda pasajera? ¿Cómo podemos aprovechar la IA sin caer en sus trampas?Como siempre, espero vuestros comentarios y experiencias con estas herramientas. ¿Las habéis utilizado en vuestra investigación? ¿Os han facilitado la vida o añadido más problemas?Si os ha gustado el episodio, no olvidéis compartirlo y dejar vuestra opinión en la plataforma donde lo escucháis. Además, te invitamos a unirte a nuestra comunidad gratuita de investigadores en WhatsApp:⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://chat.whatsapp.com/BIfSH9QFEiK9hiS83fw2am⁠ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠donde podrás interactuar con otros investigadores y compartir tus opiniones sobre el tema de este episodio. Nos encantaría saber qué piensas y recibir tus comentarios para seguir mejorando.Gracias por escuchar y nos vemos en el próximo episodio.

Este episodio ha sido grabado por IAcademia (https://www.iacademia.es/). En esta entrevista que me ha hecho Eva Pérez, comparto una conversación sobre el impacto de la inteligencia artificial y la bioinformática en la investigación y la atención sanitaria. Hablamos sobre cómo estas tecnologías disruptivas están revolucionando la forma en que predecimos fenómenos biológicos y analizamos datos médicos para mejorar los tratamientos y optimizar la toma de decisiones.Uno de los temas centrales ha sido la capacidad de la inteligencia artificial para predecir fenómenos biológicos y analizar datos sanitarios. Explico cómo la bioinformática y la supercomputación permiten desarrollar modelos que ayudan a predecir la evolución de enfermedades, diseñar nuevos fármacos y mejorar la gestión hospitalaria. También profundizo en un proyecto innovador que busca predecir la probabilidad de recaídas en pacientes atendidos en urgencias, una herramienta que puede transformar la eficiencia del sistema sanitario.Otro punto clave de la conversación ha sido la importancia de la investigación interdisciplinaria. La colaboración entre profesionales de distintas áreas es esencial para abordar los desafíos actuales en biomedicina. Además, exploramos el potencial de la computación cuántica en la investigación de salud y los retos que plantea la implementación de modelos de inteligencia artificial explicables y regulados dentro del sector.Entre los proyectos mencionados en este episodio destacan el modelo de IA explicable para predecir recaídas en urgencias (episodio 331 del podcast), el proyecto europeo sobre cáncer colorrectal que utiliza inteligencia artificial para mejorar tratamientos (https://www.revert-project.eu/) y la herramienta OBE-DB (https://bio-hpc.ucam.edu/obe-db/), diseñada para evaluar el potencial terapéutico de compuestos en el tratamiento de la obesidad.Si te ha interesado, y quieres comentar sobre el episodio, te invito a unirte a nuestra comunidad gratuita en WhatsApp:⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://chat.whatsapp.com/BIfSH9QFEiK9hiS83fw2am⁠ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠donde podrás interactuar con otros investigadores y compartir tus opiniones sobre el tema de este episodio. Nos encantaría saber qué piensas y recibir tus comentarios para seguir mejorando.Gracias por escuchar y nos vemos en el próximo episodio.

Hoy te hablo de cómo han cambiado las herramientas para seguir la literatura en investigación. Pero no solo seguirla, sino también procesarla. Y antes de entrar en detalle, te cuento una historia de viejos (porque a veces toca).En 2001, cuando quería leer un artículo científico, tenía que ir a la hemeroteca, buscar el journal en papel, localizar el volumen correcto, sacar varios tomos en un carrito y fotocopiarlos. Ahora, con un móvil, lo tenemos todo en segundos. Pero esa evolución no solo ha sido cuestión de acceso: ha cambiado la forma en que decidimos qué leer y cómo procesamos lo que leemos.De 2004 a 2023, Google Scholar, Web of Science y Scopus dominaron la búsqueda de artículos. La gran revolución llegó con la inteligencia artificial generativa, y aquí entra en escena SciSpace.¿Qué hace esta herramienta? Tres cosas clave:Búsqueda semántica, mucho más potente que los buscadores clásicos. No se limita a palabras clave exactas, sino que entiende el significado detrás de la consulta.Resúmenes automáticos de cada paper, destacando lo esencial en segundos.Interacción con los papers, permitiéndote hacer preguntas sobre ellos y recibir respuestas en lenguaje natural.El impacto de esto no es solo práctico, sino también filosófico. ¿Estamos investigando mejor o solo produciendo más ruido? Antes profundizábamos en unos pocos artículos; ahora acumulamos cientos en Zotero sin leerlos. ¿Nos ayuda este mar de información o nos ahoga?Reflexiono sobre estas preguntas en el episodio. Y si quieres discutirlo conmigo y con otros investigadores, puedes unirte a nuestra comunidad en WhatsApp:⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://chat.whatsapp.com/BIfSH9QFEiK9hiS83fw2am⁠ ⁠⁠⁠⁠⁠Que tengas un buen día, y recuerda: si estas herramientas te ahorran tiempo, úsalo bien. Sal a dar un paseo.

Hoy comparto un método de aprendizaje inspirado en los algoritmos de redes sociales. La idea es aprovechar cómo estas plataformas detectan lo que nos interesa y aplicarlo al estudio de cualquier materia. Combinando este enfoque con la repetición espaciada y las autoevaluaciones tipo test, se puede optimizar el proceso de aprendizaje de manera eficiente y personalizada. Primero, los algoritmos de redes sociales identifican lo que nos gusta y nos lo muestran con más frecuencia. En el aprendizaje, esto significa reconocer qué partes de un contenido dominamos y cuáles necesitan más repaso. Luego, la repetición espaciada permite ajustar la frecuencia de revisión según la dificultad que presenta cada concepto. Finalmente, las autoevaluaciones tipo test refuerzan la retención y ayudan a detectar puntos débiles. Para poner esto en práctica con herramientas de inteligencia artificial, basta con estructurar un sistema que presente fragmentos de contenido de forma aleatoria, los explique de manera sencilla y genere preguntas para evaluar la comprensión. Si las respuestas son correctas, ese contenido aparece menos veces; si hay errores, se repite con mayor frecuencia y reformulado de distintas maneras. Este método se puede aplicar con cualquier tema y herramienta de IA, como ChatGPT, cargando PDFs o utilizando información accesible en internet. Lo ideal es experimentar con los prompts hasta encontrar la mejor manera de automatizar el proceso y guardar un prompt maestro para reutilizarlo fácilmente en futuras sesiones. Además, te invito a unirte a nuestra comunidad gratuita en WhatsApp: ⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://chat.whatsapp.com/BIfSH9QFEiK9hiS83fw2am⁠ ⁠⁠⁠⁠⁠ donde podrás interactuar con otros investigadores y compartir tus opiniones sobre el tema de este episodio. Nos encantaría saber qué piensas y recibir tus comentarios para seguir mejorando. Gracias por escuchar y nos vemos en el próximo episodio.

Hoy exploraremos un tema que está marcando un antes y un después en la tecnología: la computación cuántica y el reciente avance de Google con su procesador Willow y publicado en Nature: https://www.nature.com/articles/s41586-024-08449-y https://blog.google/technology/research/google-willow-quantum-chip/ La computación cuántica es una tecnología que promete revolucionar nuestra forma de resolver problemas complejos. A diferencia de las computadoras clásicas, que trabajan con bits que solo pueden ser 0 o 1, las computadoras cuánticas utilizan qubits, que gracias a la superposición pueden ser 0 y 1 al mismo tiempo. Esto, junto con el entrelazamiento cuántico, permite procesar información de manera exponencialmente más eficiente. Sin embargo, hasta ahora, uno de los mayores retos ha sido la fragilidad de los qubits y la corrección de errores. Aquí es donde entra Willow, el nuevo procesador cuántico de Google, que ha logrado un avance histórico: superar el umbral crítico en la corrección de errores. Utilizando códigos de superficie con distancias 5 y 7, han reducido la tasa de error a un impresionante 0,143%. Además, han mejorado la memoria cuántica, logrando que los qubits lógicos tengan una duración de vida 2.4 veces mayor que los qubits físicos. Esto significa que estamos más cerca de construir sistemas cuánticos estables y fiables, un paso crucial hacia aplicaciones prácticas. Otro logro clave ha sido la implementación de un sistema de decodificación en tiempo real, capaz de corregir errores en tan solo 63 microsegundos. Este avance es fundamental para que los algoritmos cuánticos puedan ejecutarse de manera continua y eficiente. Aunque todavía hay retos, como la mitigación de errores raros, estos avances representan un cambio de paradigma en la computación cuántica. Este progreso no solo redefine los límites de lo posible, sino que también abre la puerta a aplicaciones revolucionarias en áreas como la salud, la criptografía y la inteligencia artificial. Sin embargo, aún queda mucho por hacer para escalar estos sistemas y llevarlos al mundo real. Episodios relacionados: 155, 187, 266 Además, te invitamos a unirte a nuestra comunidad gratuita de investigadores en WhatsApp: ⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://chat.whatsapp.com/BIfSH9QFEiK9hiS83fw2am⁠ ⁠⁠⁠⁠⁠ donde podrás interactuar con otros investigadores y compartir tus opiniones sobre el tema de este episodio. Nos encantaría saber qué piensas y recibir tus comentarios para seguir mejorando. Gracias por escuchar y nos vemos en el próximo episodio.

En este episodio exploramos las ideas más fascinantes de Linked: The New Science of Networks, el libro de Albert-László Barabási. Descubrimos cómo las redes están presentes en todos los aspectos de nuestra vida y cómo entenderlas puede cambiar nuestra perspectiva sobre el mundo. Desde Internet hasta las redes sociales, pasando por la biología y las telecomunicaciones, todo está conectado. Hablamos primero de qué son las redes, cómo se componen de nodos y enlaces, y cómo se manifiestan en ejemplos cotidianos como Internet, las redes sociales y los sistemas metabólicos. Después, profundizamos en las redes de escala libre, aquellas donde algunos nodos (los hubs) concentran la mayoría de las conexiones. Entendemos por qué surgen estas redes, gracias a factores como el crecimiento continuo y el crecimiento preferencial, y exploramos ejemplos prácticos que van desde la tecnología hasta la biología. También analizamos las propiedades de estas redes, como su resiliencia ante fallos aleatorios y su vulnerabilidad a ataques dirigidos, y cómo estos aspectos determinan su comportamiento. Nos adentramos en cómo la información, las ideas y las enfermedades se propagan a través de las redes y cómo los clusters y comunidades dentro de estas estructuras afectan la dinámica de la difusión. El episodio incluye aplicaciones prácticas en tecnología, como la optimización de Internet y las redes eléctricas, y en biología y medicina, donde el análisis de redes metabólicas y la identificación de nodos clave son esenciales para la investigación y las terapias dirigidas. También reflexionamos sobre cómo las empresas utilizan el análisis de redes para mejorar estrategias de marketing y el desarrollo de productos. Cerramos con una reflexión sobre el impacto del libro y cómo su visión de las redes puede ayudarnos a entender mejor nuestras propias conexiones. Si quieres profundizar más, te recomendamos leer el libro Linked: The New Science of Networks, disponible en numerosas plataformas. Explora el fascinante mundo de las redes y cómo moldean nuestra vida diaria en la página oficial de Albert-László Barabási: www.barabasilab.com. Además, te invitamos a unirte a nuestra comunidad gratuita en WhatsApp: ⁠⁠⁠⁠⁠https://chat.whatsapp.com/BIfSH9QFEiK9hiS83fw2am⁠ ⁠⁠⁠⁠ donde podrás interactuar con otros investigadores y compartir tus opiniones sobre el tema de este episodio. Nos encantaría saber qué piensas y recibir tus comentarios para seguir mejorando. Gracias por escuchar y nos vemos en el próximo episodio.

En este episodio de "Concienciados", comparto junto a Juan José Hernández Morante, investigador de la UCAM, los detalles de una investigación que busca transformar la gestión sanitaria a través de la inteligencia artificial. Hablamos sobre un sistema predictivo que hemos desarrollado en la UCAM y que permite anticipar, con un 95% de precisión, la probabilidad de que un paciente dado de alta en urgencias vuelva a ingresar en un plazo de 30 días. La motivación del proyecto surge de un problema recurrente en los servicios sanitarios: los reingresos hospitalarios. Saber quién tiene más probabilidades de volver a urgencias nos permite intervenir de manera más eficiente, optimizando recursos y mejorando la atención al paciente. Para desarrollar esta herramienta, partimos de los datos clínicos del Hospital Virgen de la Arrixaca, que nos proporcionaron una base sólida con más de 20.000 registros. A partir de ahí, aplicamos metodologías avanzadas de "machine learning", desarrollando modelos que no solo predicen resultados, sino que además explican por qué. Esto es clave, ya que permite entender las variables que más influyen en las recaídas y cuestionar paradigmas que, hasta ahora, se daban por sentados. Por ejemplo, uno de los hallazgos más llamativos es que una estancia hospitalaria prolongada, lejos de ser beneficiosa, aumenta las probabilidades de reingreso. Este dato rompe con la idea tradicional de que "más tiempo en el hospital" equivale a "mejor recuperación". Además, encontramos diferencias demográficas interesantes: los hombres tienen más probabilidades de recaída que las mujeres, y ciertos códigos postales muestran patrones significativos que podrían relacionarse con factores sociales o económicos. Durante la conversación, insistimos en que estas herramientas no son magia. La inteligencia artificial no hace milagros, pero puede aportar mucho valor si se aplican correctamente. Por eso, uno de los grandes retos es que los profesionales de la salud conozcan y confíen en estas tecnologías. La rápida evolución de la IA y la cantidad de datos que se generan en los hospitales requieren un esfuerzo conjunto para que estas herramientas se integren de forma efectiva en el sistema sanitario. El objetivo final de este proyecto no es solo reducir los reingresos hospitalarios, sino también mejorar la calidad de vida de los pacientes. Menos tiempo en el hospital significa más tiempo en casa, donde el paciente puede recuperarse mejor con un seguimiento adecuado. En el futuro, esperamos aplicar esta misma metodología a otros contextos dentro del ámbito de la salud, explorando nuevas bases de datos y extendiendo el impacto de esta tecnología. Este episodio es una producción de iradio UCAM, con la colaboración de la Unidad de Cultura Científica e Innovación y el Vicerrectorado de Investigación de la UCAM. Agradecemos a todos los que han hecho posible este trabajo y, especialmente, a quienes nos escuchan y comparten nuestro interés por la investigación y la tecnología aplicada a la salud. Aquí la publicacion relacionada: https://www.mdpi.com/2504-4990/6/3/80 Además, te invitamos a unirte a nuestra comunidad gratuita en WhatsApp: ⁠⁠⁠⁠https://chat.whatsapp.com/BIfSH9QFEiK9hiS83fw2am⁠ ⁠⁠⁠ donde podrás interactuar con otros investigadores y compartir tus opiniones sobre el tema de este episodio. Nos encantaría saber qué piensas y recibir tus comentarios para seguir mejorando. Gracias por escuchar y nos vemos en el próximo episodio.

Hoy tengo el placer de conversar con la Dra. Thalia Fernández, una destacada investigadora en neurociencia aplicada y experta en neurofeedback. Durante nuestra charla, exploramos cómo esta técnica puede entrenar el cerebro para mejorar su funcionamiento, prevenir problemas antes de que aparezcan y tratar diversas afecciones, desde déficits de aprendizaje en niños hasta el deterioro cognitivo en adultos mayores. El neurofeedback, como explica la Dra. Fernández, es un procedimiento basado en la retroalimentación inmediata de la actividad eléctrica del cerebro. Mediante estímulos sencillos, como un sonido o una luz, es posible reforzar ciertos patrones cerebrales y modificar otros para lograr mejoras significativas en el bienestar cognitivo. Esta técnica no sólo se centra en una región del cerebro, sino que puede generar una reorganización general del sistema nervioso, lo que abre un abanico de posibilidades terapéuticas. Hablamos sobre su aplicación en niños con trastornos de aprendizaje, donde el neurofeedback ayuda a superar barreras que impiden el desarrollo cognitivo y académico. La Dra. Fernández describe cómo esta técnica es capaz de "quitar el seguro" que bloquea el aprendizaje, permitiendo que el cerebro fluya de manera más eficiente. Además, discutimos su uso preventivo en adultos mayores, un grupo en el que el objetivo es intervenir antes de que surjan problemas de deterioro cognitivo, potenciando capacidades que incluso se mantienen años después del tratamiento. Un punto fascinante de la conversación fue la explicación de cómo la plasticidad del cerebro en los niños hace que pequeñas modificaciones tengan un impacto enorme. En contraste, el neurofeedback en adultos mayores tiene un enfoque preventivo más sutil pero igualmente valioso. También abordamos los desafíos de implementar esta técnica en entornos clínicos, desde los costos hasta la necesidad de experiencia técnica para su correcta aplicación. Si quieres saber más sobre cómo el neurofeedback está transformando nuestra comprensión del cerebro y sus aplicaciones prácticas, este episodio te ofrecerá una visión profunda y accesible. Además, si deseas conectar con la Dra. Thalia Fernández o explorar su trabajo, aquí puedes encontrar más información sobre su investigación y contactarla: https://psicologia.posgrado.unam.mx/thalia-fernandez-harmony-2/ Además, te invitamos a unirte a nuestra comunidad gratuita en WhatsApp: ⁠⁠⁠https://chat.whatsapp.com/BIfSH9QFEiK9hiS83fw2am⁠ ⁠⁠ donde podrás interactuar con otros investigadores y compartir tus opiniones sobre el tema de este episodio. Nos encantaría saber qué piensas y recibir tus comentarios para seguir mejorando. Gracias por escuchar y nos vemos en el próximo episodio.

Hoy exploramos un descubrimiento fascinante publicado en la prestigiosa revista Cell: los obeliscos, unas diminutas moléculas de ARN circular que desafían lo que sabemos sobre la vida microscópica. Estas moléculas, halladas en el microbioma humano, abren un mundo de preguntas sobre su función, su impacto en la microbiota y su posible relación con enfermedades humanas.Para guiarnos en este viaje, contamos con Marcos de la Peña, investigador especializado en ARN, que nos explica cómo se encontraron los obeliscos, qué los hace únicos y por qué son tan relevantes para entender la frontera entre lo vivo y lo no vivo. A lo largo de la conversación, descubrimos cómo los análisis bioinformáticos, herramientas clave en la investigación actual, permitieron identificar estas estructuras únicas y cómo este descubrimiento abre la puerta a una nueva era en el estudio del microbioma y de las bacterias que lo habitan.También discutimos los retos y oportunidades que enfrenta la ciencia, desde las limitaciones en la financiación hasta la presión por competir en el ámbito internacional. Marcos reflexiona sobre la importancia de la colaboración interdisciplinaria y el enorme potencial de lo que aún queda por descubrir en nuestras propias bacterias y en su interacción con el cuerpo humano. Este hallazgo no solo amplía nuestra comprensión de la microbiota, sino que también plantea cuestiones fundamentales sobre el origen de la vida y la evolución de los agentes biológicos más pequeños.Finalmente, miramos hacia el futuro y las posibles aplicaciones de este descubrimiento en áreas como la salud, la biotecnología y la investigación de enfermedades. Los obeliscos nos obligan a replantearnos lo que sabemos sobre la biología y nos invitan a explorar la inmensidad de lo desconocido, desde las entrañas del microbioma hasta los límites de lo que definimos como vida.Enlaces:​Noticia relacionada: https://www.csic.es/es/actualidad-del-csic/descubren-una-nueva-entidad-biologica-que-habita-en-el-cuerpo-humano​Contactar a Marcos de la Peña: https://www.csic.es/es/investigación/investigadoresmarcos-de-la-pena-del-riveroAdemás, te invitamos a unirte a nuestra comunidad gratuita en WhatsApp:⁠⁠⁠https://chat.whatsapp.com/BIfSH9QFEiK9hiS83fw2am⁠ ⁠⁠donde podrás interactuar con otros investigadores y compartir tus opiniones sobre el tema de este episodio. Nos encantaría saber qué piensas y recibir tus comentarios para seguir mejorando.Gracias por escuchar y nos vemos en el próximo episodio.P.D.1: Parte de la música de la intro es de AudioCoffee: https://www.audiocoffee.net/P.D.2: Episodios relacionados, 320, 328.

Hoy nos adentramos en el fascinante mundo de la microbiota de la mano de Rosa del Campo, microbióloga de referencia y líder de investigaciones en el Hospital Ramón y Cajal, así como en el Instituto Ramón y Cajal de Investigación Sanitaria en Madrid. Durante la conversación, exploramos qué es realmente la microbiota y cómo su estudio ha cobrado relevancia en los últimos años, gracias a los avances en secuenciación masiva que han permitido descubrir la enorme diversidad de microorganismos que habitan en nuestro cuerpo. Rosa nos explica cómo la microbiota no solo influye en nuestra salud intestinal, sino que también juega un papel fundamental en enfermedades como la obesidad, el cáncer, las infecciones recurrentes y diversas condiciones inflamatorias. Hablamos sobre cómo la dieta y el estilo de vida impactan en la diversidad y el equilibrio de nuestra microbiota, lo que a su vez puede influir en nuestra respuesta a ciertos tratamientos médicos. A lo largo del episodio, abordamos los retos que enfrentan los investigadores en este campo, especialmente en la detección de microorganismos que no pueden cultivarse y en la falta de estándares para definir lo que sería una microbiota "normal". También discutimos los desafíos en la aplicación clínica de estos descubrimientos, pues aunque se ha avanzado mucho en investigación, todavía no se ha integrado de manera rutinaria en los hospitales. Un tema especialmente interesante fue el trasplante fecal, una técnica que ha mostrado ser efectiva para tratar infecciones recurrentes por *Clostridioides difficile*. Rosa detalla cómo se seleccionan los donantes y los estrictos controles que se deben seguir para asegurar la seguridad del procedimiento. Además, discutimos las aplicaciones potenciales de esta técnica en otras enfermedades, aunque todavía falta evidencia sólida para su uso en casos como la obesidad, el autismo o enfermedades neurodegenerativas. También tocamos la relación entre la microbiota y enfermedades como el Parkinson y el Alzheimer, donde investigaciones recientes sugieren que ciertos desequilibrios microbianos podrían tener un papel en el desarrollo de estas condiciones. Sin embargo, Rosa es cautelosa y destaca que aún queda mucho por entender antes de que estos hallazgos puedan traducirse en tratamientos efectivos. Finalmente, hablamos sobre el papel de la gran industria farmacéutica en este campo y cómo, tras un entusiasmo inicial, muchas grandes empresas han perdido interés al no encontrar aplicaciones clínicas claras que generen un retorno significativo. Sin embargo, la investigación continúa en otros frentes, especialmente en el ámbito académico y en pequeñas empresas que apuestan por el desarrollo de probióticos y otras terapias basadas en la microbiota. Si tienes preguntas o quieres profundizar en alguno de estos temas puedes contactar a Rosa a traves de rosacampo@yahoo.com Además, te invitamos a unirte a nuestra comunidad gratuita en WhatsApp: ⁠⁠https://chat.whatsapp.com/BIfSH9QFEiK9hiS83fw2am⁠ ⁠ donde podrás interactuar con otros investigadores y compartir tus opiniones sobre el tema de este episodio. Nos encantaría saber qué piensas y recibir tus comentarios para seguir mejorando. Gracias por escuchar y nos vemos en el próximo episodio. P.D.1: Música de la intro: https://freemusicarchive.org/music/Audiobinger/single/a-mothers-prayer/ P.D.2: Episodios relacionados, 320.

Hoy exploramos un enfoque poco conocido pero fascinante dentro del mundo de la literatura científica. Si piensas que todos los artículos de investigación siguen el formato clásico de introducción, métodos, resultados y conclusiones, este episodio te sorprenderá. Hablamos sobre un tipo de artículo menos conocido que reflexiona de forma creativa sobre los procesos de investigación. Acompáñanos a descubrir qué son la ciencia de noche y la ciencia de día, dos conceptos que abogan por una forma más creativa e improvisada de generar ideas científicas, contrastada con la rigurosa metodología experimental que todos conocemos. Conversamos sobre cómo el uso de técnicas de improvisación teatral y el método del "sí, y..." pueden ayudarnos a generar nuevas hipótesis de investigación. Además, te compartimos detalles sobre un artículo que descubrí gracias a Twitter https://x.com/ItaiYanai/status/1850031592959332738 https://genomebiology.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13059-021-02575-w y que me llevó a reflexionar sobre cómo podemos hacer la ciencia más accesible y comprensible, sin renunciar a la profundidad del análisis: A partir de ese trabajo, hablamos sobre la diversidad en los tipos de artículos científicos y cómo expanden nuestra comprensión de la investigación, el concepto de Night Science versus Day Science y cómo cada uno contribuye al proceso científico. También abordamos la técnica del "sí, y..." para generar hipótesis innovadoras y cómo el lenguaje accesible puede hacer la ciencia más inclusiva y atractiva. Finalmente, reflexionamos sobre el uso de espacios en revistas científicas para hablar sobre metaciencia, mostrando cómo incluso publicaciones especializadas pueden abrirse a nuevas ideas. Si te ha gustado este episodio, te animamos a compartirlo en tus redes sociales o con alguien que creas que puede estar interesado. No olvides suscribirte para no perderte futuros episodios en los que seguiremos explorando nuevas formas de entender la investigación. Además, si te interesa este enfoque, te invitamos a unirte a nuestra comunidad gratuita en WhatsApp: ⁠https://chat.whatsapp.com/BIfSH9QFEiK9hiS83fw2am⁠ donde podrás interactuar con otros investigadores y compartir tus opiniones sobre la ciencia de noche y la ciencia de día. Nos encantaría saber qué piensas y recibir tus comentarios para seguir mejorando. Gracias por escuchar y nos vemos en el próximo episodio. P.D.1: Música de la intro: https://freemusicarchive.org/music/Ketsa/silent-rising-souls/love-you/ P.D.2: Episodios relacionados 112 y 230.

Hoy profundizamos en la traducción cultural y el rescate de voces históricas junto a Alba Rodríguez Saavedra (https://paratraduccion.com/doctorado/alba-rodriguez-saavedra/), traductora e investigadora. Alba nos cuenta cómo utiliza la traducción para reinterpretar y preservar figuras marginalizadas, especialmente aquellas en la memoria cultural y tradiciones populares. Con una mirada personal y académica, Alba conecta su trabajo en la Universidad de Vigo, donde estudia a personajes femeninos como la Moura en Galicia y la Kajyaj en Irlanda, con su deseo de rescatar y dar voz a las historias de mujeres que han sido olvidadas o subestimadas. Además, Alba investiga la obra de Ruth Matilda Anderson, primera traductora de Rosalía de Castro al inglés, quien en su tiempo desafió la imagen estereotipada de Rosalía, ofreciendo una perspectiva feminista y socialmente comprometida. Durante la conversación, otros investigadores suman perspectivas sobre el impacto de la traducción como medio de reinterpretación cultural y sobre la importancia de la tradición oral en la transmisión de historias y saberes. Compartiendo experiencias personales, los participantes revelan cómo los relatos transmitidos en sus propias familias influyen en sus investigaciones, especialmente en aquellos aspectos de la cultura popular y femenina que han sido menospreciados. A través de este enfoque, el episodio destaca cómo el compromiso personal y el rigor académico pueden entrelazarse para rescatar lo que quedó al margen de las narrativas dominantes. Los retos de la investigación académica son otro eje de este episodio. Se aborda la precariedad laboral, la dificultad para financiar proyectos y el impacto de la sobreproducción académica en la calidad de la investigación. Alba y los participantes discuten cómo, a pesar de estas dificultades, el interés por visibilizar historias culturales olvidadas sigue siendo una motivación potente. También reflexionan sobre la importancia de crear puentes entre la academia y la sociedad, destacando iniciativas como el “Pint of Science” y formatos accesibles como los podcasts, que permiten que el conocimiento académico llegue a un público más amplio. En el cierre, Alba recapacita sobre el papel fundamental de la divulgación para democratizar el conocimiento y cómo la traducción permite redescubrir realidades históricas que de otro modo permanecerían ocultas. Nos recuerda que investigar y traducir no son solo actos de transmisión, sino formas de compromiso con la memoria y el futuro, y que la traducción puede servir como puente para conectar voces y culturas, enriquecer nuestra comprensión de la historia y, en última instancia, promover una sociedad más inclusiva. Podéis contactar a Alba a través de albarodriguez@uvigo.gal Si este tema te ha resonado, te invito a unirte de manera gratuita a nuestra comunidad de investigadores en WhatsApp. Allí hablamos de todo tipo de temas relacionados con la investigación y la creación de contenido. Puedes unirte gratuitamente a través de: ⁠⁠https://chat.whatsapp.com/BIfSH9QFEiK9hiS83fw2am⁠ Por último, si te ha gustado el episodio, la mejor manera de apoyarme es compartiéndolo con alguien que creas que pueda disfrutarlo. ¡Muchas gracias por escuchar! P.D.: Música, Sonata No. 22 in F Major, Op. 54 - I. In tempo dun Menuetto de Daniel Veesey (https://freemusicarchive.org/music/Daniel_Veesey/Beethovens_Sonata_No_22_in_F_Major/Sonata_No_22_in_F_Major_Op_54_-_I_In_tempo_dun_Menuetto/).

En este episodio comparto la técnica de los impactos consecutivos, una forma de transmitir ideas complejas para que lleguen mejor a la audiencia. La idea central es simple: en vez de exponer una idea solo una vez, repetimos su esencia a lo largo del tiempo, de distintas maneras, permitiendo que, después de varios impactos, el mensaje realmente cale en quien escucha o lee. Este concepto proviene del marketing, donde se ha demostrado que tras un número de impactos —unos ocho, en promedio— una persona pasa de ser inconsciente de una idea a tenerla en mente. Durante el episodio, explico cómo aplicar esta técnica en charlas, exposiciones y textos escritos. En una presentación, por ejemplo, podemos repetir la idea clave cada cierto tiempo, integrándola en la historia que desarrollamos, y variando su presentación para mantener el interés. En el caso de los libros, el autor puede organizar los capítulos para reforzar constantemente la idea principal, asegurándose de que, aunque el lector no retenga todos los detalles, se lleve el núcleo del mensaje. También comparto mi opinión sobre el riesgo de sobreexplotar esta técnica, algo que sucede en algunos libros que terminan repitiendo en exceso la misma idea hasta agotar al lector. Para evitarlo, sugiero emplear repeticiones dosificadas y variar las formas de presentar la idea para mantener el interés y claridad. Finalmente, hablo sobre cómo aprovechar modelos de lenguaje y resúmenes de libros para captar las ideas clave en menos tiempo, recomendando este enfoque cuando buscamos eficiencia. Termino el episodio invitándote a aplicar esta técnica en tus propias presentaciones o proyectos y te animo a unirte a nuestra comunidad de investigadores en WhatsApp para seguir compartiendo ideas aquí: ⁠⁠https://chat.whatsapp.com/BIfSH9QFEiK9hiS83fw2am⁠ Si te ha gustado el episodio, la mejor manera de apoyarme es compartiéndolo con alguien que creas que pueda disfrutarlo. ¡Muchas gracias por escuchar!

En este episodio, tuve el placer de entrevistar a Yesid Ospitia, un investigador que está trabajando en sistemas de recomendación musical. Hablamos sobre los problemas actuales que enfrentan las principales plataformas de streaming, donde las recomendaciones musicales tienden a priorizar la popularidad en lugar de centrarse en las características musicales reales, algo que termina afectando negativamente a los artistas emergentes. Yesid nos explicó cómo su investigación busca justamente resolver este problema mediante el uso de inteligencia artificial y estrategias basadas en el contenido, clasificando las canciones según sus características como el ritmo, el timbre y, lo más innovador, la emoción que estas transmiten. En el transcurso de la conversación, Yesid compartió cómo su modelo de recomendación se enfoca en agrupar canciones por similitud emocional, utilizando técnicas avanzadas de inteligencia artificial. Uno de los aspectos más interesantes es cómo este modelo tiene en cuenta la estructura de la canción, lo que permite que las recomendaciones sean más precisas y estén alineadas con las emociones que el oyente percibe en diferentes partes de la pieza musical. Hablamos también sobre los desafíos que su investigación enfrenta, como el proceso manual de etiquetado emocional de las canciones y la falta de datasets representativos de géneros menos conocidos. Sin embargo, Yesid está convencido de que la solución a estos problemas pasa por seguir mejorando los sistemas de inteligencia artificial y generar datasets más diversos. Otra parte importante de nuestra conversación giró en torno al sesgo en la industria musical, donde los algoritmos favorecen a los artistas más populares, dejando a los emergentes con menos oportunidades de ser descubiertos. Yesid destacó que su investigación propone un cambio en este paradigma, sugiriendo que las recomendaciones se basen más en la similitud entre las canciones y no tanto en la cantidad de reproducciones o la fama de los artistas. Mirando hacia el futuro, Yesid cree que la inteligencia artificial seguirá jugando un papel fundamental en la música, pero que el verdadero desafío está en cómo la industria puede adaptarse para ser más inclusiva y justa con los artistas emergentes. Fue muy inspirador escuchar cómo combina su pasión por la música con la tecnología en su trabajo. Si te interesa saber más sobre Yesid Ospitia y su investigación, puedes visitar su página web en yospitiam.co. Como siempre, si este episodio te resultó interesante, la mejor forma de apoyar este podcast es compartirlo con alguien que creas que le pueda gustar. También puedes unirte a nuestra comunidad de investigadores en WhatsApp o contactar conmigo a través de horacio-ps.com/contacto.

Hoy comparto mi experiencia sobre un momento que, tarde o temprano, todos los creadores de contenido enfrentan: la sensación de que las ideas se acaban. Si has estado creando un podcast, o cualquier otro tipo de contenido, probablemente te has encontrado en una situación en la que sientes que ya no tienes la misma inspiración o cantidad de ideas frescas que al principio. En mi caso, como creador de un podcast donde parcialmente se trata la improvisación, sé bien lo que es lidiar con esta aparente escasez de contenido. Hablo sobre cómo la improvisación, aunque parece libre y sin planificación, también tiene sus retos. No siempre es fácil, y a veces resulta complicado encontrar esa chispa inicial que haga fluir las ideas de manera natural. Sin embargo, con el tiempo he aprendido algunas estrategias que me han ayudado a superar estos bloqueos creativos. Primero, comparto la técnica de "el movimiento se demuestra andando", que consiste en empezar a grabar sin ningún plan específico y dejar que las ideas surjan conforme hablas. También menciono la técnica de "utilizar semillas", donde me expongo a una variedad de estímulos en un corto periodo de tiempo para encontrar inspiración. Luego hablo sobre el consumo prolongado de contenido, una técnica más lenta pero efectiva, que implica profundizar en un tema durante un tiempo prolongado hasta que empiezan a surgir nuevas ideas. Finalmente, menciono cómo la edición y mejora de las grabaciones pueden ayudar a pulir el contenido improvisado. Estas son solo algunas de las técnicas que me han servido a lo largo de mi trayectoria como podcaster, y espero que puedan serte útiles si te encuentras en una situación similar. Si este tema te ha resonado o si tienes ideas que te gustaría compartir conmigo, te invito a unirte a nuestra comunidad de investigadores en WhatsApp. Allí hablamos de todo tipo de temas relacionados con la investigación y la creación de contenido. Puedes unirte a través de: ⁠https://chat.whatsapp.com/BIfSH9QFEiK9hiS83fw2am Por último, si te ha gustado el episodio, la mejor manera de apoyarme es compartiéndolo con alguien que creas que pueda disfrutarlo. ¡Muchas gracias por escuchar!

En este episodio, quiero hablarte de algo que a menudo pasa desapercibido en el mundo de la investigación científica: la relevancia de los resultados negativos. Si estás inmerso en la academia, probablemente te hayas dado cuenta de que cada vez se publican más artículos. Sin embargo, esta gran cantidad de publicaciones no siempre implica un avance real en el conocimiento. De hecho, la ciencia actual está muy orientada hacia la publicación de resultados positivos, aquellos que confirman teorías ya establecidas, y se presta poca atención a los resultados negativos, que son igualmente importantes. Uno de los problemas es el sesgo hacia los resultados positivos. El sistema científico actual favorece que se publiquen estudios que validan teorías existentes, lo que puede generar la falsa impresión de que estamos continuamente avanzando. Sin embargo, los resultados negativos juegan un papel crucial para el progreso de la ciencia. ¿Por qué? Porque estos resultados nos obligan a cuestionar nuestras teorías y a replantear las bases sobre las que se construyen. Aquí es donde entra en juego la falsabilidad, un concepto introducido por Karl Popper. En pocas palabras, una teoría es científica si puede ser refutada mediante experimentación. Esto significa que no basta con que una teoría sea confirmada una y otra vez; lo verdaderamente importante es que podamos ponerla a prueba en situaciones extremas y comprobar si puede fallar. Sin esta posibilidad de refutación, una teoría no es realmente científica. Un ejemplo clásico es el de la astrología, cuyas predicciones no pueden ser falsificadas de manera clara, en contraposición a teorías científicas como el comportamiento del hielo al calentarse, que se pueden comprobar y refutar bajo condiciones controladas. A lo largo de la historia de la ciencia, algunos de los avances más importantes han surgido cuando se han falsificado teorías. Un ejemplo claro es el paso del electromagnetismo clásico a la teoría cuántica a principios del siglo XX, que se produjo cuando las teorías existentes no pudieron explicar ciertos fenómenos, como la radiación del cuerpo negro. Este tipo de situaciones nos muestran que, para que la ciencia progrese, no solo debemos buscar validar nuestras teorías, sino que también es esencial diseñar experimentos que pongan a prueba sus límites y, en algunos casos, las refuten. Por tanto, el mensaje que quiero dejarte hoy es que los "resultados negativos" son esenciales para el avance de la ciencia. Nos obligan a reconsiderar, ajustar y mejorar nuestras teorías, lo que, en última instancia, nos permite generar un conocimiento más robusto y preciso. Así que, si estás en el ámbito de la investigación, te invito a que no busques solo la confirmación de tus ideas, sino que también explores situaciones en las que podrían fallar. Si quieres profundizar en estos temas, te recomiendo el libro de Alan Chalmers, "What is this thing called science?", que introduce de manera accesible los fundamentos del método científico. Finalmente, te invito a reflexionar sobre este episodio y a unirte libremente a nuestra comunidad de investigadores para discutir más sobre este tema a través del siguiente enlace: ⁠https://chat.whatsapp.com/BIfSH9QFEiK9hiS83fw2am

Hoy tengo el placer de conversar con Encarni Montoya (https://mauritiastories.wordpress.com/acerca-de/), científica titular en el Instituto de Geociencias de Barcelona (CSIC). A lo largo de la charla, exploramos su trayectoria profesional, desde sus estudios iniciales en biología hasta su especialización en paleoecología, un campo fascinante que nos permite entender cómo los ecosistemas han cambiado a lo largo de miles de años. La paleoecología, como explica Encarni, no solo trata de desenterrar restos antiguos, sino que nos ayuda a comprender las interacciones entre los seres vivos, los seres humanos y el clima a través del tiempo. A partir del análisis de sedimentos, microfósiles y ADN antiguo, los científicos pueden descifrar patrones ambientales del pasado que son cruciales para predecir el futuro de los ecosistemas en un contexto de cambio climático. Esta ciencia tiene implicaciones directas en la conservación y en la forma en que entendemos la biodiversidad actual. Además de profundizar en los aspectos técnicos de su trabajo, Encarni nos brinda una perspectiva única sobre los retos de la carrera investigadora. Desde su experiencia al conseguir una plaza de "Lecturer" en la Universidad de Liverpool hasta su retorno a España con una posición en el CSIC, reflexionamos sobre los procesos burocráticos, las diferencias entre los sistemas de investigación de ambos países, y las dificultades que los investigadores enfrentan para estabilizarse en su carrera. Este episodio destaca la relevancia de la investigación científica no solo desde un punto de vista académico, sino también como una herramienta para abordar los grandes desafíos del mundo moderno. La paleoecología, aunque suene lejana, está directamente vinculada a temas actuales como el cambio climático, la gestión de recursos naturales y la preservación de la biodiversidad. Por otro lado, la conversación sobre la carrera investigadora arroja luz sobre la realidad que muchos científicos enfrentan, especialmente en países como España, donde los procesos de estabilización pueden ser largos y complicados. Si te interesa la ciencia, el cambio climático o simplemente quieres saber más sobre los retos y las recompensas de una carrera investigadora, ¡este episodio no te lo puedes perder! Finalmente, te invito a reflexionar sobre este episodio y a unirte libremente a nuestra comunidad de investigadores para discutir más sobre este tema a través del siguiente enlace: https://chat.whatsapp.com/BIfSH9QFEiK9hiS83fw2am

Hoy hablo con el Dr.Agustín Ernesto Martínez González (https://cvnet.cpd.ua.es/curriculum-breve/es/martinez-gonzalez-agustin-ernesto/40134), profesor titular en el Departamento de Psicología Evolutiva y Didáctica de la Universidad de Alicante y un referente en el estudio de los trastornos del espectro autista (TEA). Agustín ha creado una aplicación móvil, COREAT (https://web.ua.es/es/ginta/coreat-app.html), que ayuda a evaluar la severidad del comportamiento repetitivo en las personas con TEA, además de liderar el grupo de investigación Ginta y ser editor de la revista DCN, Revista de Discapacidad Clínica y Neurociencias. En nuestra conversación, Agustín comparte cómo su carrera tomó un enfoque significativo hacia el autismo a través de un caso severo que lo impactó profundamente al principio de su trayectoria. Exploramos su enfoque actual en la interrelación entre el comportamiento repetitivo y las condiciones sensoriales en individuos con TEA. Además, se describe cómo las alteraciones en la microbiota intestinal pueden influir significativamente en el comportamiento, sumergiéndonos en la compleja relación entre el intestino y el cerebro y cómo ciertas bacterias, como el bifidobacterium, podrían tener un papel crucial en los síntomas de TEA. Agustín detalla el funcionamiento de su aplicación, que no solo ayuda a identificar la severidad de los comportamientos en TEA, sino que también aporta datos importantes para entender mejor estos trastornos. También discutimos las complicaciones en la interpretación de los datos de la microbiota debido a la variabilidad y especificidad entre individuos, lo que subraya los desafíos de crear tratamientos efectivos basados en la evidencia. Además, abordamos los temas éticos y las limitaciones en el uso de probióticos y la urgente necesidad de realizar ensayos clínicos más rigurosos para validar tratamientos que se basen en ajustes de la microbiota. La discusión revela cómo la falta de estudios controlados y el aprovechamiento comercial pueden afectar la dirección de las investigaciones y las prácticas médicas, sugiriendo un camino hacia un enfoque más ético y científicamente sólido en la investigación y tratamiento de los TEA. Este episodio ofrece una visión integral de los avances en el estudio del autismo y la psicología evolutiva, destacando la importancia de un enfoque multidisciplinario y éticamente informado en la ciencia contemporánea.

En este episodio, he querido comenzar la nueva temporada del podcast con un tema que considero crucial, pero que rara vez recibe la atención que merece en el ámbito científico: la filosofía de la ciencia. A lo largo de varios episodios, planeo explorar cuestiones fundamentales sobre cómo hacemos ciencia, qué significa realmente el método científico y por qué es importante reflexionar sobre los principios que guían nuestra labor como investigadores. Este enfoque me ha llevado a leer "What is this thing called science?" de Alan Chalmers, un libro que considero esencial para cualquier persona que quiera profundizar en los fundamentos del método científico. Chalmers hace una revisión crítica y accesible sobre los aspectos que damos por sentados en la ciencia, y he decidido traer algunas de esas ideas al podcast para reflexionarlas y compartirlas con la audiencia. En este episodio, he discutido dos problemas clave del método científico que Chalmers aborda en su libro: 1. La confianza excesiva en los sentidos humanos: Uno de los primeros retos en la historia de la ciencia fue la dependencia de los sentidos para obtener conocimiento. Aunque hoy en día nos parece obvio que necesitamos instrumentación para medir y observar fenómenos de manera más precisa, al principio, la ciencia confiaba en lo que nuestros sentidos – principalmente la vista – podían captar. Esta confianza en los sentidos resultó problemática cuando diferentes observadores tenían percepciones distintas sobre un mismo fenómeno. El avance vino cuando científicos como Galileo Galilei empezaron a desarrollar instrumentos, como el telescopio, para eliminar el sesgo de la percepción humana y obtener datos más objetivos. Este proceso fue crucial para que la ciencia evolucionara, pero nos recuerda lo limitado que puede ser confiar únicamente en nuestros sentidos. 2. La interpretación subjetiva de los datos: Aunque hoy en día contamos con tecnología que nos permite recopilar datos de manera más precisa, el siguiente desafío viene cuando los científicos interpretan esos datos. Cada investigador tiene una formación, un bagaje personal y una serie de conocimientos previos que influyen en cómo perciben e interpretan la información. Esto significa que, incluso cuando dos científicos analizan el mismo conjunto de datos, pueden llegar a conclusiones diferentes debido a sus propios sesgos cognitivos o metodológicos. Chalmers señala que este sesgo en la interpretación es uno de los problemas más persistentes en la ciencia moderna, y no tiene una solución fácil. Este episodio es solo el comienzo de una serie de reflexiones sobre la filosofía de la ciencia. Mi objetivo no es solo revisar estos problemas, sino abrir un espacio para cuestionar los fundamentos sobre los cuales se asienta nuestra práctica científica. A medida que avancemos en la temporada, iré profundizando en estos temas y compartiendo más ideas sobre cómo podríamos mejorar el método científico, no solo desde el punto de vista técnico, sino también desde una perspectiva filosófica. ¡Espero que lo disfrutes! Enlaces relacionados: https://en.wikipedia.org/wiki/Alan_Chalmers https://www.goodreads.com/book/show/137314.What_Is_This_Thing_Called_Science_ Podcast-grafía (o episodios relacionados donde puedes profundizar): 212, 232, 257, 298 Finalmente, te invito a reflexionar sobre cómo aplicarías estas estrategias y a unirte libremente a nuestra comunidad de investigadores para discutir más sobre este tema a través del siguiente enlace: https://chat.whatsapp.com/BIfSH9QFEiK9hiS83fw2am O también me puedes contactar directamente aquí: http://horacio-ps.com/contacto/

Dime si te suena esta situación: tienes una biblioteca enorme llena de libros con sus notas y subrayados importantes, pero están desperdigados en varios sistemas como Kindle y Apple Books. Cada vez que necesitas encontrar un subrayado específico, te pierdes entre todas las aplicaciones y no sabes dónde encontrarlo. Y peor aún, no sabes cómo aprovechar todas esas notas. ¿Cómo se puede resolver este problema? Si te interesa saberlo, quédate al episodio de hoy, donde te voy a hablar de una aplicación que te permite resolverlo de manera eficiente: Readwise. Readwise es una aplicación de suscripción, con diferentes niveles de precios, empezando desde unos 7 euros al mes. Vale la pena invertir en algo que realmente funciona. Seguro que pagas más por Netflix o por otras cosas, y esto te puede ayudar mucho en tus investigaciones. ¿En qué consiste realmente Readwise? Si consumes muchos libros en formato electrónico y te gusta subrayar ideas y tomar notas, Readwise es para ti. Lo primero que haces es abrir una cuenta y sincronizarla con Apple Books, Kindle, etc. Es un proceso sencillo, y una vez hecho, se sincronizarán automáticamente todos tus subrayados y notas, organizándolos en un solo lugar. Una de las grandes ventajas de Readwise es la consolidación de subrayados de diversas fuentes. Esto te permite buscar notas con palabras clave de manera rápida y eficiente, algo que en Kindle o Apple Books puede ser muy engorroso. Otra opción poderosa es la revisión espaciada. Esta técnica de memorización te ayuda a retener mejor la información revisando tus subrayados a intervalos óptimos. Si recuerdas bien un subrayado, el sistema te propondrá repasarlo en un tiempo más largo; si no, te sugerirá repasarlo pronto. Este sistema inteligente se centra en las cosas que te cuesta más retener. Readwise también se integra con Obsidian, un sistema de gestión del conocimiento personal del que hemos hablado mucho en este podcast. Esta integración te permite enlazar subrayados y notas de libros con tu contenido en Obsidian, facilitando el descubrimiento de relaciones inesperadas entre tus notas y conocimientos previos. Esto potencia la creación de nuevas ideas y contenidos. Además, Readwise facilita la lectura de múltiples libros al mismo tiempo, centralizando todos los subrayados y notas para que puedas repasar y comparar conceptos de diferentes libros de manera sencilla. Esto es ideal para el aprendizaje continuo y autodirigido, permitiéndote recordar y aplicar mejor lo que lees. En resumen, Readwise es extremadamente útil para gestionar tus subrayados y notas, y su integración con Obsidian amplifica su utilidad, permitiéndote organizar y conectar profundamente tus conocimientos. Te recomiendo encarecidamente que la pruebes. Finalmente, te invito a reflexionar sobre cómo aplicarías estas estrategias y a unirte libremente a nuestra comunidad de investigadores para discutir más sobre este tema a través del siguiente enlace: ⁠⁠⁠⁠⁠https://chat.whatsapp.com/BIfSH9QFEiK9hiS83fw2am⁠⁠⁠ O también me puedes contactar directamente aquí: ⁠⁠⁠⁠http://horacio-ps.com/contacto/⁠ --- Send in a voice message: https://podcasters.spotify.com/pod/show/horacio-ps/message

Hoy abordamos el fascinante mundo del meta-análisis y las revisiones sistemáticas, dos herramientas cruciales en la investigación científica moderna. Estas metodologías permiten sintetizar y analizar grandes volúmenes de datos provenientes de múltiples estudios, proporcionando una visión más completa y robusta sobre un tema específico. Comenzamos explicando qué es una revisión sistemática. A diferencia de una revisión narrativa tradicional, una revisión sistemática sigue un protocolo riguroso y predefinido para identificar, evaluar y sintetizar todas las investigaciones relevantes sobre una pregunta específica. Este enfoque minimiza el sesgo y aumenta la reproducibilidad de los resultados, convirtiéndolo en una herramienta esencial para la toma de decisiones basadas en evidencia. Luego, profundizamos en el concepto de meta-análisis, que es una técnica estadística utilizada dentro de las revisiones sistemáticas para combinar los resultados de estudios independientes. Un meta-análisis no solo resume los hallazgos de múltiples estudios, sino que también puede identificar patrones, fuentes de discrepancia y otros factores que influyen en los resultados. Esto proporciona una estimación más precisa del efecto de interés y puede revelar tendencias que no serían evidentes en estudios individuales. Discutimos también los pasos clave para llevar a cabo una revisión sistemática y un meta-análisis. Esto incluye la formulación de una pregunta de investigación clara, la definición de criterios de inclusión y exclusión, la búsqueda exhaustiva de literatura, la evaluación de la calidad de los estudios incluidos y la síntesis de los datos. Cada uno de estos pasos es fundamental para garantizar la validez y la fiabilidad de los resultados. Terminamos discutiendo las aplicaciones y la importancia de las revisiones sistemáticas y los meta-análisis en diversas disciplinas. Estas metodologías no solo ayudan a consolidar el conocimiento existente, sino que también identifican áreas donde se necesita más investigación, orientando así futuras investigaciones. Episodios relacionados: 212 y 267 Finalmente, te invito a reflexionar sobre cómo aplicarías estas estrategias y a unirte libremente a nuestra comunidad de investigadores para discutir más sobre este tema a través del siguiente enlace: ⁠⁠⁠⁠https://chat.whatsapp.com/BIfSH9QFEiK9hiS83fw2am⁠⁠ O también me puedes contactar directamente aquí: ⁠⁠⁠http://horacio-ps.com/contacto/⁠ --- Send in a voice message: https://podcasters.spotify.com/pod/show/horacio-ps/message

Hoy abordo un problema común que muchos grupos de investigación enfrentan: la necesidad de desarrollar partes muy concretas de un proyecto para las cuales no tienen personal especializado. Por ejemplo, un grupo de investigación en inteligencia artificial puede haber desarrollado un algoritmo avanzado, pero carecen de la experiencia necesaria para crear una interfaz web a través de la cual el público pueda interactuar con dicho algoritmo. Una solución eficiente y económica para este problema es contratar freelancers. Esto es especialmente útil cuando el presupuesto del proyecto es limitado y no se puede justificar la contratación de personal a largo plazo. Para encontrar freelancers adecuados, recomiendo dos plataformas principales: Fiverr y Freelancer. En Fiverr, el proceso consiste en buscar freelancers con habilidades específicas, como diseño web o manejo de tecnologías como Angular y CSS. Es importante filtrar a los candidatos por precio, experiencia, idioma y zona horaria para encontrar a los más adecuados. Una vez seleccionados algunos candidatos, se les puede contactar y evaluar su comprensión del proyecto. Sugiero comenzar con tareas pequeñas para evaluar su desempeño antes de asignarles partes más grandes del proyecto. Por otro lado, en Freelancer, el proceso es ligeramente diferente. Aquí se postea el proyecto con sus características y presupuesto, y se reciben propuestas de múltiples freelancers. Para filtrar a los candidatos, recomiendo utilizar un test tipo examen con preguntas específicas sobre el proyecto. Esto ayuda a identificar a los freelancers más competentes y comprometidos. Además, es crucial asegurar la confidencialidad del proyecto mediante un contrato y clarificar si el freelancer será coautor de cualquier artículo científico resultante del proyecto. También sugiero realizar tareas pequeñas con varios freelancers en paralelo para identificar al mejor candidato de manera más rápida y eficiente. Para aquellos interesados en profundizar más en el mundo del freelancing, menciono que en episodios anteriores del podcast he tratado este tema en detalle como en los episodios 254 y 204. Finalmente, te invito a reflexionar sobre cómo aplicarías estas estrategias y a unirte libremente a nuestra comunidad de investigadores para discutir más sobre este tema a través del siguiente enlace: ⁠⁠⁠https://chat.whatsapp.com/BIfSH9QFEiK9hiS83fw2am⁠ O también me puedes contactar directamente aquí: ⁠⁠http://horacio-ps.com/contacto/⁠ --- Send in a voice message: https://podcasters.spotify.com/pod/show/horacio-ps/message

Hoy abordamos un problema común en muchos grupos de investigación: la organización de la información. Uno de los problemas más frecuentes es la pérdida de tiempo buscando información. Muchas veces, la información está desorganizada, con documentos y datos dispersos en diferentes lugares. Esto no solo dificulta el acceso a la información, sino que también genera problemas de colaboración entre los miembros del grupo. Además, es común encontrar que los protocolos y documentos clave no se actualizan regularmente, lo que puede llevar a la utilización de información desactualizada o incorrecta. Otro problema es la duplicidad de información, donde diferentes versiones de un mismo documento pueden coexistir, generando confusión. Finalmente, cuando los miembros del grupo se van, se corre el riesgo de perder información valiosa que solo ellos conocían. Estos problemas tienen un impacto significativo en la eficiencia del grupo de investigación. Los nuevos miembros pueden tener dificultades para ponerse al día, y la realización de tareas y experimentos se vuelve ineficiente. Además, el riesgo de utilizar información desactualizada o incorrecta puede comprometer la calidad de la investigación. Una solución efectiva para estos problemas es la implementación de una wiki. Una wiki es una herramienta colaborativa online que permite la creación y edición de documentos de manera sencilla y organizada. Entre las ventajas de una wiki se encuentran la centralización de la información, la facilidad para buscar y acceder a datos, la colaboración en tiempo real, el historial de versiones para rastrear cambios y la posibilidad de comunicación y discusión en torno a los documentos. Para crear una wiki, existen varias herramientas recomendadas. Notion es una opción fácil de usar, aunque de pago. Google Suite es gratuita y conocida, aunque puede requerir más trabajo para enlazar documentos. Microsoft Office Online es similar a Google Suite, pero requiere una licencia. MediaWiki es una herramienta potente y open source, pero requiere conocimientos técnicos para su instalación. Finalmente, Obsidian es una opción avanzada, pero más compleja de implementar. Esperamos que este episodio te haya sido útil y te invitamos a seguir explorando maneras de mejorar la organización de la información en tu grupo de investigación. Finalmente, te invito a reflexionar sobre cómo aplicarías estas estrategias y a unirte libremente a nuestra comunidad de investigadores para discutir más sobre este tema a través del siguiente enlace: ⁠⁠https://chat.whatsapp.com/BIfSH9QFEiK9hiS83fw2am O también me puedes contactar directamente aquí: ⁠http://horacio-ps.com/contacto/⁠ --- Send in a voice message: https://podcasters.spotify.com/pod/show/horacio-ps/message

Hoy exploramos la optimización de nuestra energía y hablamos de la técnica Pomodoro, para mejorar la productividad y mantener la concentración. Descubre cómo implementar esta técnica en tu rutina diaria y adapta sus principios a tus necesidades específicas. La técnica Pomodoro fue creada por Francesco Cirillo en los años 80 y se basa en trabajar en intervalos de 25 minutos, conocidos como pomodoros, seguidos de breves descansos. Para ponerla en práctica, configura un temporizador para 25 minutos de trabajo ininterrumpido y toma un descanso de 5 minutos después de cada pomodoro. Después de completar cuatro pomodoros, toma un descanso más largo de 15-30 minutos. Entre los beneficios de la técnica Pomodoro se encuentran la mejora de la concentración y la productividad, la reducción de la fatiga mental y una mayor conciencia del tiempo, lo que facilita una mejor gestión de tareas. La técnica es flexible y puede adaptarse a diferentes tipos de tareas y proyectos, ajustando la duración de los pomodoros y descansos según las necesidades personales. Para maximizar la efectividad de la técnica Pomodoro, es importante eliminar distracciones durante los pomodoros, planificar las tareas antes de comenzar y evaluar y ajustar la técnica según los resultados obtenidos. La técnica Pomodoro es una herramienta poderosa para mejorar la gestión del tiempo y aumentar la productividad. Al implementarla, puedes trabajar de manera más eficiente y mantener un equilibrio saludable entre trabajo y descanso. Recursos adicionales recomendados incluyen el libro "The Pomodoro Technique" por Francesco Cirillo y aplicaciones como Focus Booster, Pomodone y Tomato Timer. Finalmente, te invito a reflexionar sobre cómo aplicarías estas estrategias y a unirte libremente a nuestra comunidad de investigadores para discutir más sobre este tema a través del siguiente enlace: ⁠https://chat.whatsapp.com/BIfSH9QFEiK9hiS83fw2am --- Send in a voice message: https://podcasters.spotify.com/pod/show/horacio-ps/message

En este episodio, nos enfocamos en herramientas de inteligencia artificial para la gestión del conocimiento personal (PKM). A diferencia de episodios anteriores, donde se abordaron generalidades de estas herramientas, hoy nos centraremos en un software específico: Obsidian, y en cómo se puede utilizar para gestionar eficientemente nuestro PKM. La gestión del conocimiento personal (PKM) se refiere a cómo organizamos y gestionamos la gran cantidad de información que generamos en nuestra vida diaria, ya sea digital o no. Tradicionalmente, esta información se ha almacenado en documentos organizados en jerarquías de carpetas en nuestros sistemas operativos. Sin embargo, esta forma de organización puede ser ineficiente y dificultar la búsqueda de información específica. Obsidian se presenta como una solución a estos problemas. Esta herramienta, rápida, customizable y gratuita, permite crear estructuras de organización en forma de red en lugar de jerarquías tradicionales. Esto facilita la conexión entre ideas y notas, permitiendo una gestión más eficiente del conocimiento personal. Además, introducimos el plugin Smart Connections para Obsidian, que utiliza inteligencia artificial para mejorar drásticamente la eficiencia en la gestión del conocimiento. Smart Connections busca notas relacionadas semánticamente, identifica conexiones relevantes entre notas y permite etiquetar y visualizar mapas de conexiones. Esta herramienta se instala fácilmente y se conecta a motores de inteligencia artificial, como la API de OpenAI, para realizar búsquedas avanzadas y encontrar información similar en nuestro sistema de notas, incluso si no recordamos las palabras exactas utilizadas. La implementación de Smart Connections requiere crear una cuenta en OpenAI y obtener una API key. Aunque esta parte es un poco técnica, el proceso está bien explicado en los enlaces proporcionados en las notas del programa. Una vez configurado, Smart Connections permite descubrir conexiones inesperadas entre notas y facilita una interacción dinámica con nuestras notas, similar a un chat con un asistente inteligente. En resumen, herramientas como Obsidian y Smart Connections pueden transformar la gestión del conocimiento personal, facilitando la organización y el acceso a la información de manera creativa y eficiente. Se recomienda probar estas herramientas y unirse a la comunidad de investigadores en WhatsApp para discutir y compartir experiencias. La gestión eficiente del conocimiento personal es crucial, y estas herramientas ofrecen una solución potente y accesible para mejorar este proceso. Plugin Smart connections: https://github.com/brianpetro/obsidian-smart-connections Episodios previos relacionados: - PKM y Zettelkasten: https://open.spotify.com/episode/71cEII3QmhZ02NTdjSXtOj?si=193a911148314b0e - El libro sobre el método Zettelkasten: episodios 125 al 127, el primero en: https://open.spotify.com/episode/522CMrpI9cELMj0pKy6478?si=656021f214134ca4 - Otros: 95, 99, 121, 124, 133, 145 Finalmente, te invito a reflexionar sobre cómo aplicarías estas estrategias y a unirte libremente a nuestra comunidad de investigadores para discutir más sobre este tema a través del siguiente enlace: https://chat.whatsapp.com/BIfSH9QFEiK9hiS83fw2am --- Send in a voice message: https://podcasters.spotify.com/pod/show/horacio-ps/message

Hoy hablamos sobre la gran utilidad que tienen plataformas como Academia Stack Exchange para los investigadores. Estas nos permiten tanto hacer preguntas sobre temas de investigación que nos interesen o preocupen, como también responder las dudas que plantean otros colegas. Al participar, ganamos puntos y reputación dentro de la comunidad. Responder preguntas de otros, aunque no seamos expertos en la materia, tiene varios beneficios. En primer lugar, desarrolla nuestras capacidades analíticas. Además, leer las respuestas de otros usuarios puede generar nuevas ideas y perspectivas que quizás no habíamos contemplado. Por otra parte, el ejercicio de escribir nuestras propias respuestas mejora nuestra capacidad de verbalizar y comunicar de forma efectiva. Otro gran beneficio de participar en estos foros es la oportunidad de hacer networking. Podemos conectar con otros investigadores con intereses similares, e incluso si una pregunta genera una discusión interesante, se puede proponer continuar la conversación en otro formato como una llamada o colaboración. Incluso si no nos sentimos capaces de dar la mejor respuesta, el simple hecho de intentarlo nos proporcionará un valioso feedback. Por eso te animo a participar al menos una vez por semana, ya sea planteando tus propias dudas o respondiendo a las de otros. Esta práctica puede tener un efecto muy positivo y multiplicador en tu carrera como investigador. Enlaces y recursos mencionados: Academia Stack Exchange: https://academia.stackexchange.com/ Otras plataformas (menos recomendadas para temas académicos): ResearchGate, Reddit, Twitter, LinkedIn Finalmente, te invito a reflexionar sobre cómo aplicarías estas estrategias y a unirte libremente a nuestra comunidad de investigadores para discutir más sobre este tema a través del siguiente enlace: https://chat.whatsapp.com/BIfSH9QFEiK9hiS83fw2am o https://horacio-ps.com/comunidad --- Send in a voice message: https://podcasters.spotify.com/pod/show/horacio-ps/message

Hoy hablamos sobre sobre otro de los miembros de la red de investigación en inflamasoma y piroptosis en enfermedades crónicas y cáncer (https://www.um.es/redinflama/index.html), financiada por la Agencia Estatal de Investigación. Esta red agrupa varios grupos de investigación en España, centrados en el estudio y tratamiento de diversas enfermedades relacionadas con el inflamasoma. Nuestro invitado es Victoriano Mulero, catedrático de la Universidad de Murcia y un referente en el campo. Victor compartió que su interés en la biología comenzó en el instituto gracias a un profesor inspirador. Estudió biología, hizo su tesis doctoral en inmunología de peces y ha trabajado en diversos modelos animales, incluyendo el ratón y el pez cebra. Los peces son clave para entender la evolución del sistema inmunitario. Victor estudió la respuesta inmunitaria en peces, que tienen sistemas inmunitarios similares a los de los mamíferos. El pez cebra es un modelo emergente en la investigación de enfermedades humanas debido a su transparencia y similitudes genéticas con los humanos. Es particularmente útil para estudios de hematopoyesis y cáncer. El inflamasoma es un complejo de proteínas que detecta alteraciones en las células y activa una respuesta inflamatoria. Se estudia su papel en diversas enfermedades, incluyendo diabetes, enfermedades cardiovasculares, neurodegenerativas y cáncer. Victor y su equipo descubrieron que el inflamasoma NLRP1 está implicado en la formación de células sanguíneas. Esto les llevó a centrarse en este inflamasoma, menos estudiado que el NLRP3. Además de enfermedades inflamatorias crónicas, el inflamasoma está relacionado con patologías como la psoriasis y algunas enfermedades raras. Se estudian modelos en pez cebra para desarrollar terapias. Su investigación también busca reposicionar fármacos ya aprobados para nuevas enfermedades, especialmente enfermedades raras. Se puede solicitar el uso compasivo para acelerar la disponibilidad de tratamientos para pacientes sin opciones terapéuticas. Por último, Victor aconseja a los estudiantes seguir su pasión por la investigación y formarse bien. Anima a los jóvenes interesados en la biología y la investigación a dedicarse a lo que les gusta. Podéis contactar a Victor aquí: vmulero@um.es y obtener más información sobre su grupo en: https://www.um.es/nisoft/victor1.htm https://www.ciberer.es/grupos/grupo-de-investigacion?id=26146 y https://inycan.imib.es/grupoinvestigacion/index.jsf. Agradecemos al estudio de iradio de la UCAM (https://iradio.ucam.edu/) por permitirnos grabar este episodio y a Francisco Ruiz (https://www.linkedin.com/in/franru/), responsable de la Unidad de Cultura Científica e Innovación en UCAM por su inestimable ayuda en la grabación. --- Send in a voice message: https://podcasters.spotify.com/pod/show/horacio-ps/message

Hoy hemos tenido una conversación profunda y reveladora con el Dr. Luis Valero, un catedrático de la Universidad de Málaga con más de tres décadas de experiencia en el campo de la psicología. Durante la entrevista, Valero comparte su viaje personal y profesional, comenzando desde sus días de formación en la Universidad de Granada hasta su actual puesto en Málaga, donde ha sido testigo de la evolución de la facultad de psicología desde sus inicios. A medida que la charla se desarrolla, el Dr. Valero desglosa las complejidades de las modernas técnicas terapéuticas que ha adoptado, particularmente la psicoterapia analítica funcional y la terapia de aceptación y compromiso. Explica cómo estas terapias de tercera generación difieren radicalmente de los enfoques más tradicionales por su enfoque en el análisis conductual y el manejo de los pensamientos como comportamientos observables y modificables. Estas metodologías, nos cuenta, no solo buscan tratar los síntomas, sino transformar la relación del individuo con sus pensamientos y emociones para mejorar su calidad de vida. El Dr. Valero también reflexiona sobre los desafíos de entender y enseñar psicoterapia, admitiendo que incluso para un educado en ciencias como él, los conceptos pueden ser inicialmente difíciles de asimilar. Destaca la importancia de clarificar estos conceptos para los estudiantes y la audiencia general, permitiéndoles comprender mejor y aplicar estas técnicas en sus vidas. Además, la conversación se adentra en la investigación en psicología. Valero critica la presión por publicar que domina la academia, argumentando que la verdadera medida del éxito debería ser cómo la investigación beneficia y se aplica en la práctica clínica. Discutimos además cómo la investigación y la práctica clínica pueden informarse mutuamente, mejorando tanto la teoría como el tratamiento psicológico. Terminamos el episodio con una llamada a los futuros psicólogos a considerar tanto la investigación como la práctica clínica en sus carreras, subrayando la necesidad de un enfoque más integrado que beneficie tanto a los pacientes como al campo de la psicología en general. Podéis encontrar más información sobre Luis y cómo contactarlo y sus publicaciones en: https://www.uma.es/departamento-de-personalidad-evaluacion-y-tratamiento-psicologico/info/55603/Personalidad-LuisValeroAguayo/ https://www.researchgate.net/profile/Luis-Valero-4 Finalmente, te invito a reflexionar sobre cómo aplicarías estas estrategias y a unirte a nuestra comunidad de investigadores en WhatsApp para discutir más sobre este tema. Puedes unirte a través del siguiente enlace: https://horacio-ps.com/comunidad --- Send in a voice message: https://podcasters.spotify.com/pod/show/horacio-ps/message

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Hoy exploramos cómo maximizar reuniones efectivas en eventos, como congresos académicos o eventos de negocios. A menudo, la gente acude a estos eventos y se deja llevar por el azar para encontrar contactos, lo cual puede ser interesante, pero existe una estrategia más eficiente. Basándonos en experiencias previas, antes del evento —un mes o dos semanas antes—, es crucial revisar el programa del congreso. Si está bien organizado y se incluye una lista de los principales asistentes o ponentes, puedes identificar a quienes podrían tener intereses o necesidades complementarias a las tuyas. Define claramente tus objetivos para el congreso. Si buscas colaborar, identifica qué quieres lograr específicamente. Supongamos que tu grupo domina una técnica y necesitas a alguien con una habilidad complementaria. Revisa el programa, selecciona posibles colaboradores y organiza tus hallazgos en una lista, como un Excel. Contacta a estos individuos por email, LinkedIn, o incluso a través de plataformas como ResearchGate si encuentras sus artículos. Lo ideal es hacerlo con suficiente antelación, felicitándoles por su trabajo y expresando tu interés en reunirte durante el congreso. Si obtienes respuesta, perfecto; si no, intenta otros métodos como LinkedIn. No seas demasiado insistente; si después de varios intentos no responden, continúa con otros contactos. Una vez establecido el primer contacto, es crucial avanzar la conversación, explicando más detalladamente qué buscas en la colaboración. Hoy en día, opciones como vídeos cortos o audios pueden ser muy efectivos, especialmente si puedes enviarlos por WhatsApp. Esto añade un toque personal al hacer que escuchen tu voz en lugar de solo leer un texto. Para congresos grandes, considera enviar un formulario con preguntas claves a quienes han mostrado interés, para precisar cómo podrían colaborar contigo. Esto puede ayudarte a organizar la información eficientemente y preparar mejor para las reuniones. Podrías considerar otras opciones como videollamadas previas con grupos interesados, aunque muchas veces te sugerirán esperar al congreso. A pesar de esto, prepara estrategias para afianzar colaboraciones durante el evento. Finalmente, te invito a reflexionar sobre cómo aplicarías estas estrategias y a unirte a nuestra comunidad de investigadores en WhatsApp para discutir más sobre este tema. Puedes unirte a través del siguiente enlace: [https://horacio-ps.com/comunidad](https://horacio-ps.com/comunidad). --- Send in a voice message: https://podcasters.spotify.com/pod/show/horacio-ps/message

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Hoy tenemos el privilegio de explorar las profundidades de la productividad personal con Jeroen Sangers, cofundador del método KENSO (https://kenso.es). Jeroen nos guía a través de su evolución desde sus estudios en química e informática hasta convertirse en un experto en mejorar la eficacia personal y profesional. Comparte con nosotros las técnicas y las metodologías que han transformado no solo su enfoque hacia el trabajo, sino también cómo estas pueden ser adaptadas a las necesidades individuales de cada persona para maximizar su productividad y bienestar. El viaje de Jeroen comenzó con el descubrimiento del libro "Organízate con Eficacia" de David Allen, una obra que marcó un antes y un después en su vida. Nos cuenta cómo este libro le introdujo al método GTD (https://gettingthingsdone.com/) que inicialmente adoptó con entusiasmo. A lo largo de los años, su percepción sobre este método ha evolucionado, destacando la importancia de adaptar cualquier sistema de productividad a las circunstancias personales y profesionales únicas de cada individuo. Jeroen también profundiza en la importancia de la personalización sobre la prescripción en el campo de la productividad. Argumenta que no existe una solución única para todos y que el verdadero desafío es encontrar lo que funciona para cada persona. Esta filosofía se refleja en su enfoque para enseñar y aplicar el método KENSO, donde se enfoca en ayudar a las personas a descubrir su propio camino hacia la efectividad. En cuanto a herramientas prácticas, Jeroen comparte su experiencia con plataformas como Focusmate (https://www.focusmate.com), Basecamp (https://basecamp.com), y Tana (https://www.tana.inc). Estas herramientas no solo le facilitan la gestión de tareas y proyectos, sino que también integran la inteligencia artificial para ofrecer sugerencias y automatizar procesos, permitiéndole así una mayor concentración en el trabajo creativo y sustantivo. Para aquellos que se sienten abrumados por el vasto mundo de la productividad, Jeroen ofrece un consejo simple pero poderoso: comenzar por definir claramente qué es lo que se quiere conseguir. Esta claridad es esencial para poder priorizar efectivamente y elegir las estrategias y herramientas que mejor se alineen con esos objetivos. Invitamos a los oyentes a visitar KENSO (https://kenso.es) para profundizar en los métodos y estrategias discutidos en el podcast y para explorar más recursos que pueden catalizar su camino hacia una mayor productividad y satisfacción personal y profesional. Este episodio no solo ofrece una mirada al enfoque personalizado de Jeroen hacia la productividad, sino que también actúa como un recordatorio de que el camino hacia la mejora continua es tanto personal como único. Más info y discusiones sobre este y otros episodios en nuestra comunidad de investigadores en Whatsapp. --- Send in a voice message: https://podcasters.spotify.com/pod/show/horacio-ps/message

En este episodio tuvimos el placer de conversar con la doctora Laura Yadira Munguía Ochoa, una destacada investigadora y profesora de la Universidad Panamericana campus Guadalajara. La Dra. Munguía Ochoa nos compartió su profundo conocimiento y pasión por la literatura del Siglo de Oro español y la época novohispana, con un enfoque particular en la obra y vida de Sor Juana Inés de la Cruz. La Dra. Munguía Ochoa comenzó su interés por la investigación literaria desde muy joven, impulsada por programas de becas y su fascinación por Sor Juana Inés de la Cruz. A lo largo de su carrera, ha dedicado gran parte de sus estudios a explorar la complejidad y riqueza de la literatura barroca, destacando la figura de Sor Juana como una de las más luminosas del periodo novohispano. A pesar de que Sor Juana es una figura que tiende a eclipsar a otras escritoras de su tiempo, la Dra. Munguía Ochoa enfatizó la importancia de reconocer el trabajo literario de otras mujeres de la época. Uno de los temas centrales de la conversación fue la obra "Los enigmas ofrecidos a la Casa del Placer" de Sor Juana, una serie de adivinanzas literarias que aún hoy día generan debate e interpretaciones diversas entre los investigadores. La Dra. Munguía Ochoa compartió su visión sobre la imposibilidad de encontrar una solución definitiva a estos enigmas sin una respuesta directa de la propia Sor Juana, subrayando la riqueza interpretativa que estos textos continúan ofreciendo. Además, la Dra. Munguía Ochoa habló sobre su metodología de investigación, la cual comienza con una inmersión profunda en el estado del arte del tema de interés, seguido por un proceso de escritura y revisión constante. También destacó la importancia de la enseñanza y la divulgación de la investigación literaria, no solo en el ámbito académico sino también hacia un público más amplio. Finalmente, la Dra. Munguía Ochoa compartió sus reflexiones sobre el futuro de la investigación literaria en la era digital, enfatizando que, a pesar de los avances tecnológicos, la interpretación humana y la empatía seguirán siendo esenciales para el estudio de la literatura. Su pasión por la literatura del Siglo de Oro y su compromiso con la divulgación del conocimiento literario quedaron patentes a lo largo de la conversación, invitando a los oyentes a explorar más profundamente las obras de autores como Sor Juana Inés de la Cruz y a apreciar la relevancia de estos clásicos en el mundo contemporáneo. Podéis encontrar más información sobre Laura y contactarla a través de: Orcid: https://orcid.org/0000-0003-4810-8021 Google scholar: https://n9.cl/ph96bd Academia.edu: https://up-mx.academia.edu/YadiraMunguia Mail: lmunguia@up.edu.mx, correonovohispana@gmail.com Más info y discusiones sobre este y otros episodios en nuestra comunidad de investigadores en: ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://horacio-ps.com/comunidad --- Send in a voice message: https://podcasters.spotify.com/pod/show/horacio-ps/message

Hoy abordamos los criterios esenciales para seleccionar la revista adecuada para publicar tu artículo. Esta guía está dirigida principalmente a investigadores principiantes, aunque los más experimentados pueden encontrarla útil. Es recomendable decidir sobre la revista antes de iniciar tu investigación para evitar problemas. Suponiendo que ya tienes tu trabajo listo para enviar, considera lo siguiente: 1. Alineación Temática: Asegúrate de que la revista esté relacionada con tu área de investigación. Por ejemplo, un estudio sobre genética de insectos no se enviaría a una revista de arquitectura. Si eres nuevo en el campo, consulta las publicaciones de tu director de tesis o utiliza buscadores de artículos con palabras clave de tu investigación para encontrar revistas relevantes. 2. Audiencia: Decide si prefieres una audiencia amplia o especializada. Las revistas generalistas pueden aumentar el alcance de tu trabajo, mientras que las especializadas pueden atraer a un público más experto. 3. Impacto y Alcance: Considera la importancia del factor de impacto y el cuartil de la revista, especialmente si estos aspectos son relevantes para tu carrera en tu país o institución. 4. Requisitos de Formato y Estilo: Algunas revistas tienen requisitos de formato más estrictos que otras. Escoge la que mejor se adapte a tus necesidades y capacidades de adaptación. 5. Tiempo de Publicación: Investiga el tiempo promedio desde el envío hasta la publicación. Puedes obtener esta información en la página web de la revista o analizando los tiempos de publicación de artículos recientes. 6. Accesibilidad: Considera si prefieres publicar en una revista de acceso abierto o cerrado, teniendo en cuenta los posibles costos de publicación y la visibilidad de tu trabajo. 7. Índice de Aceptación: Revisa las estadísticas de aceptación de la revista para evaluar tus posibilidades de publicación. Además de las revistas, existen otras plataformas para difundir tu investigación, como preprints, conferencias, libros y capítulos de libros, divulgación en medios especializados, blogs, redes sociales académicas y repositorios institucionales. Cada una de estas opciones tiene sus propias ventajas y puede complementar la publicación en revistas científicas. Esperamos que este episodio te haya proporcionado una visión general útil para elegir la mejor revista para tu artículo y explorar otras vías para compartir tu investigación. Para más información y recursos, únete a nuestra comunidad de investigadores. Obviamente tendréis otros puntos de vista, como debe ser, y quizás, diametralmente opuestos, pero si queréis discutir sobre este tema, responded en nuestra comunidad de investigadores en: https://horacio-ps.com/comunidad --- Send in a voice message: https://podcasters.spotify.com/pod/show/horacio-ps/message

La película "Million Dollar Baby", dirigida por Clint Eastwood en 2004, presenta en mi muy subjetiva opinión, interesantes paralelismos con la carrera investigadora. La trama gira en torno a la relación entre Frankie, un veterano entrenador de boxeo, y Maggie Fitzgerald, una aspirante a boxeadora. A pesar de las reservas iniciales de Frankie, quien se muestra reacio a entrenar a mujeres, finalmente accede a entrenar a Maggie. Con el tiempo, desarrollan una profunda relación paternal y Maggie logra un éxito notable en el ring, demostrando ser una luchadora formidable y apasionada. La película aborda temas profundos como la búsqueda de redención, la determinación, la lucha contra las adversidades y otros aspectos de la naturaleza humana, la fragilidad de la vida y la fuerza del espíritu. La carrera investigadora se asemeja a la narrativa general de la película, caracterizada por la persecución de la excelencia, la mentoría, superación de adversidades, dilemas éticos y el constante equilibrio de la vida personal y profesional. Los personajes de la película tienen sus equivalentes en el mundo académico: - Maggie representa a un(a) investigador(a) en etapas iniciales o estudiante de doctorado, persiguiendo apasionadamente una pregunta de investigación específica y superando obstáculos para contribuir con nuevos conocimientos a su campo. - Frankie encarna el papel de un profesor experimentado o catedrático, brindando orientación, apoyo y, a veces, amor duro a los mentees, ayudando a dar forma a la próxima generación de académicos. - Eddie representa el apoyo colegiado dentro de la academia, ofreciendo consejos, ánimo y camaradería, contribuyendo a un ambiente académico nutritivo. - Danger refleja las experiencias de académicos que enfrentan dudas sobre sus capacidades, destacando la importancia de la resiliencia y autoconfianza en la academia. - Otros boxeadores ilustran la diversa comunidad académica, cada uno con sus propias fortalezas, debilidades y contribuciones al campo. - La familia biológica de Maggie contrasta con su familia elegida en el gimnasio, reflejando el conflicto entre ambiciones personales y expectativas externas que a menudo enfrentan los académicos. Algunos momentos clave y lecciones de la película aplicables a la carrera académica incluyen: 1. La primera victoria de Maggie simboliza la importancia de aplicar teorías y conocimientos a situaciones reales en la academia, transformando la teoría en práctica efectiva. 2. El momento de superación personal de Maggie demuestra que la perseverancia frente a la adversidad y el compromiso continuo con la mejora y el aprendizaje pueden llevar al éxito en la academia. 3. La escena donde Frankie corrige la postura de Maggie mientras practica resalta la importancia de la disposición para recibir retroalimentación y aprender de ella para el crecimiento personal y profesional. 4. La determinación inquebrantable de Danger Barch frente al desdén y la burla enseña la importancia de mantener la pasión y persistir en el camino elegido con integridad y autenticidad. 5. La relación de Maggie con su familia biológica subraya la importancia de rodearse de una "familia elegida" de colegas, mentores y amigos que ofrezcan apoyo genuino en la carrera académica. Estos paralelismos y lecciones de "Million Dollar Baby" ofrecen una perspectiva única sobre los desafíos y triunfos de la carrera investigadora, destacando la importancia de la perseverancia, la mentoría, el apoyo y el crecimiento personal en el camino hacia el éxito académico. Obviamente tendréis otros puntos de vista, como debe ser, y muy probablemente, diametralmente opuestos, pero si queréis discutir sobre este tema, responded en nuestra comunidad/"RING" de investigadores en: https://horacio-ps.com/comunidad --- Send in a voice message: https://podcasters.spotify.com/pod/show/horacio-ps/message