¿Qué es un artículo científico?

¿Alguna vez os habéis preguntado cómo se almacena el conocimiento científico hoy en día? Pues sí, se trata de los ARTÍCULOS CIENTÍFICOS. No siempre se ha hecho así; baste con recordar las grandes bibliotecas como la de Alejandría, los manuscritos copiados una y otra vez por escribas y monjes, las cartas entre científicos, etc. Sin embargo, son las revistas y los artículos científicos los que hoy en día se consideran custodios del acervo científico actual.

Pero ¿qué es un artículo científico? Se trata de un informe escrito que comunica, por primera vez, los resultados de una investigación. No es nada fácil escribir un artículo de este tipo, puesto que requiere una rigurosidad, claridad, precisión y concisión muy elevadas. Además, antes de publicarse un artículo científico en una revista de alto impacto, este se somete a una rigurosa revisión por pares de otros especialistas en el tema tratado (revisión por pares). Se podría decir que una investigación termina realmente cuando el público especializado accede a un artículo publicado en una revista científica.

¿Cómo podemos leer o escribir un artículo científico? ¿Por qué es importante escribirlo? ¿Qué estructura tiene?

Para poder contestar brevemente alguna de estas preguntas, vamos a difundir un par de videos explicativos sobre el tema, a sabiendas de que nos quedaremos cortos y de que en internet hay múltiples enlaces de gran calidad que nos pueden ayudar. También resulta de gran utilidad leer con detenimiento las instrucciones que las propias revistas exigen a sus autores para garantizar un mínimo de calidad en el estilo. No olvidemos que una buena investigación puede quedar sin publicarse si no somos capaces de transmitir con claridad lo que queremos decir.

 Os paso una plantilla para detectar los errores más frecuentes en los que podemos caer al redactar un artículo científico:

TÍTULO

TIPO DE ERROR SI/NO ANOTAR LA EVIDENCIA
Sintaxis equívoca
Uso de términos ambiguos o vagos
Uso de jerga o jerigonza
Uso de abreviaturas y siglas
Falta de brevedad
Título telegráfico o inespecífico
Exceso de preposiciones y artículos
Uso de subtítulos innecesarios
Uso de palabras repetitivas o vacías
Otro tipo de errores detectados

AUTORES

TIPO DE ERROR SI/NO ANOTAR LA EVIDENCIA
Nombre incompleto, con iniciales que llevan a la confusión
Incluye grados académicos o posiciones jerárquicas en la burocracia institucional
No incluye la institución donde se llevó a cabo la investigación
No figura la dirección postal exacta de cada institución
Cuando hay varios autores, no figura el autor responsable de la correspondencia con la revista
Otros errores

RESUMEN

TIPO DE ERROR SI/NO ANOTAR LA EVIDENCIA
No existe el resumen
No se puede entender el resumen por sí mismo, sin el contenido del resto del artículo
No incluye los objetivos
No incluye los materiales y métodos
No se incluyen los resultados más relevantes
Incluye información irrelevante
Incluye conclusiones no mencionadas en el texto
Carece de precisión o concisión
No está ordenado adecuadamente
Otros errores

 

PALABRAS CLAVE

TIPO DE ERROR SI/NO ANOTAR LA EVIDENCIA
Selección de palabras que no son “clave”
Excesivo número de palabras (más de 10)
Escaso número de palabras (menos de 3)
Términos inespecíficos o ambiguos
Uso de abreviaturas
Uso de preposiciones
Otros errores

INTRODUCCIÓN

TIPO DE ERROR SI/NO ANOTAR LA EVIDENCIA
Inexactitud en la identificación del problema general
Imprecisión en la definición del problema de investigación
Ausencia de un marco de referencia conceptual
Ausencia o insuficiencia de respaldo bibliográfico
Objetivos demasiado generales, vagos o ambiguos
Supuestos básicos no explícitos
Variables no identificadas
Exclusión de las definiciones de términos principales
Hipótesis mal formuladas
Limitaciones del estudio no explícitas
Falta de enlace con el resto del artículo, explicando su estructura
Otros errores

MATERIALES Y MÉTODOS (este apartado va a depender del tipo de artículo)

TIPO DE ERROR SI/NO ANOTAR LA EVIDENCIA
Metodología inapropiada para el objetivo de la investigación
Metodología en desacuerdo con el nivel actual de conocimientos sobre el problema
Imprecisión en la descripción del método de muestreo
Imprecisión en la descripción de los materiales, aparatos, etc.
Imprecisión en la descripción de la metodología
Supuestos básicos de la investigación no explícitos
Falta de orden lógico
Imposibilidad de repetibilidad de la investigación
Otros errores

 

RESULTADOS

TIPO DE ERROR SI/NO ANOTAR LA EVIDENCIA
Incluir información no pertinente a los objetivos del estudio
Confundir hechos con opiniones
Presentación de los hallazgos sin secuencia lógica
Falta de tratamiento estadístico, o bien es inapropiado o no se entiende
Información insuficiente para justificar las conclusiones
Medios de presentación (tablas, gráficos, etc.) inadecuados o poco claros para justificar las conclusiones
Los cuadros y gráficos carecen de legibilidad y de comprensibilidad
Los cuadros y gráficos repiten información ya expuesta en el texto
Los cuadros y gráficos se utilizan de forma indiscriminada, inadecuada e innecesaria
Los gráficos incluyen muchas series estadísticas juntas o con muchas categorías, lo que dificulta el dibujo e interpretación
Los gráficos se presentan incompletos. Falta de información sobre título, número, escalas, fuente y simbología
Los gráficos son inadecuados, complejos y de difícil interpretación
Exceso de cuadros, material gráfico
Otros errores

 

DISCUSIÓN

TIPO DE ERROR SI/NO ANOTAR LA EVIDENCIA
Repetir los resultados
No confrontar los resultados
Reformular los puntos ya tratados
Polemizar de forma trivial
Hacer comparaciones teóricas sin fundamento
Hacer conjeturas sin identificarlas como tales y sin relacionarlas estrecha y lógicamente con la información empírica o teórica disponible
Otros errores

 

CONCLUSIONES

TIPO DE ERROR SI/NO ANOTAR LA EVIDENCIA
No hay conclusiones
Las conclusiones no se justifican por cuanto no se apoyan en los resultados
Las conclusiones no concuerdan con las preguntas de investigación formuladas en la introducción
Otros errores

 

AGRADECIMIENTOS

TIPO DE ERROR SI/NO ANOTAR LA EVIDENCIA
Falta de concisión en la exposición del agradecimiento
Otros errores

 

REFERENCIAS

TIPO DE ERROR SI/NO ANOTAR LA EVIDENCIA
No se presentan referencias
Las referencias son exiguas
Las referencias son muy numerosas
Las referencias son obsoletas y muestran la desactualización del autor
Las referencias no están citadas en el texto o se citan equivocadamente
Las referencias se seleccionan sin cuidado y no son pertinentes
Los documentos que respaldan las referencias no son accesibles al lector
Las referencias citadas están incompletas
Se incluyen referencias no aceptables para la comunidad científica (reuniones no publicadas, documentos inéditos, comunicaciones personales, tesis no accesibles…)
Otros errores

 

APÉNDICES

TIPO DE ERROR SI/NO ANOTAR LA EVIDENCIA
Hacer caso omiso del apéndice e incluir información complementaria – no esencial— en el cuerpo del artículo
Información desordenada
Otros errores

 

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La logística y los problemas de distribución física

Empezamos una serie de artículos que abordarán aspectos relacionados con el transporte, la logística, la distribución de mercancías, la investigación de operaciones y, en definitiva, la toma de decisiones en las empresas. Como siempre, el objeto es divulgativo, abriendo puertas a la reflexión y no pretendiendo, ni mucho menos, abarcar todos los aspectos de un tema determinado. Empezamos, pues.

El National Council of Physical Distribution Management definió, en 1979 (ver Ballou, 1991), la gestión de la distribución física como “todas aquellas actividades encaminadas a la planificación, implementación y control de un flujo creciente de materias primas, recursos de producción y productos finales desde el punto de origen hasta el de consumo”. Entre estas tareas se encuentran el servicio al cliente, la previsión de la demanda, el control de inventarios, los servicios de reparación, el manejo de mercancías, el procesamiento de pedidos, la selección de la ubicación geográfica de las fábricas y los almacenes, las compras, el empaquetado de productos, el tratamiento de las mercancías devueltas, la recuperación y tratamiento de desperdicios, la distribución y el transporte, y el almacenamiento. Sin embargo, otros autores prefieren emplear el término logística empresarial.

La importancia de la eficacia y la eficiencia en la gestión de la distribución adquiere su verdadera magnitud cuando se consideran los costes. Kotler (1991) indica que los principales elementos de los costes de la distribución física son el transporte (37%), el control de existencias (22%), el almacenamiento (21%) y otros como la recepción de órdenes, el servicio al cliente, la distribución y la administración (20%). El mismo autor cree, al igual que otros expertos, que pueden conseguirse ahorros sustanciales en el área de la distribución física, la cual ha sido descrita como “la última frontera para obtener economías en los costes” y “el continente oscuro de la economía”. Drucker (1962) describió las actividades logísticas que se llevaban a cabo tras la fabricación como las “áreas peor realizadas y, a la vez, más prometedoras dentro del mundo industrial”.

Muchas empresas sostienen que el objetivo último de la distribución física es obtener las mercancías necesarias, llevarlas a los lugares oportunos a su debido tiempo y a un coste lo más bajo posible. Sin embargo, tal como afirma Kotler (1991), no existe ningún sistema de distribución que pueda, simultáneamente, maximizar el servicio al cliente y minimizar los costes de distribución, puesto que lo primero conlleva un elevado coste de existencias, un transporte rápido y múltiples almacenes, factores que incrementan los costes. Se trata de buscar un equilibrio que concilie los intereses contrapuestos.

La gestión de la distribución física presenta una amplia variedad de problemas de decisión que inciden en la planificación en los ámbitos estratégico, táctico y operativo. La localización de plantas y almacenes, o la reconfiguración de la red de transporte, son decisiones estratégicas, mientras que los problemas relacionados con la dimensión de la flota, o con si esta debe ser propia o alquilada, pertenecen al ámbito de las decisiones tácticas. Los problemas habituales en las operaciones son: (a) el establecimiento de rutas para vehículos que, con cierta limitación de capacidad, deben distribuir o recoger mercancías a un grupo de clientes; y (b) la programación de horarios o precedencias entre destinos para satisfacer estos recorridos.

Un estudio del National Council of Physical Distribution (ver Ballou, 1991) estima que el transporte representó el 15% del Producto Interior Bruto de Estados Unidos en 1978, lo que supuso más del 45% de los costes logísticos de las organizaciones. El sector de las empresas de servicios públicos y de transporte estadounidenses movió en 1991 aproximadamente 506 millardos de dólares, según el Informe del Presidente de 1994 (ver Fisher, 1997). King y Mast (1997) señalan que la valoración anual de los excesos de coste de los viajes en Estados Unidos asciende a 45 millardos de dólares. En el Reino Unido, Francia y Dinamarca, por ejemplo, el transporte representa cerca del 15%, 9% y 15% del gasto nacional, respectivamente (Crainic y Laporte, 1997; Larsen, 1999). En Japón, los costes logísticos suponen el 26,5% de las ventas y los de transporte, el 13,5% (Kobayashi, 1973). Estas mismas cifras son del 14,1% y 2,5% en Australia (Stephenson, 1975) y del 16% y 5,5% en el Reino Unido (Murphy, 1972). En España, según datos del Ministerio de Fomento (ver CTCICCP, 2001), la participación del sector transporte en el valor añadido bruto del año 1997 se situó en un 4,6%. En cuanto al empleo, 613.400 personas se encontraban ocupadas en el año 1999 en el sector del transporte público en nuestro país, lo que supone el 3,69% de la población activa.

Existe una gran variación en los costes logísticos entre las distintas empresas. Ballou (1991) indica que estas cifras oscilan entre menos del 4% sobre las ventas en aquellas empresas que producen y distribuyen mercancías de alto valor y más del 32% en aquellas otras que lo hacen en las de bajo valor. El mismo autor señala que los costes de transporte representan entre una tercera y dos terceras partes del total de costes logísticos. Se estima que los costes de distribución representan casi la mitad del total de costes logísticos en algunas industrias y que en las de alimentación y bebidas pueden incrementar en un 70% el coste de las mercancías (De Backer et al., 1997; Golden y Wasil, 1987). Además, la importancia de la programación de rutas se evidencia claramente en el dato aportado por Halse (1992), según el cual en 1989 el 76,5% del transporte de mercancías se realizó con vehículos.

Así, las actividades que conforman la planificación operativa de la distribución física implican un gran número de pequeñas decisiones interrelacionadas. Además, el número de planes posibles crece exponencialmente con la dimensión del problema. Incluso para flotas pequeñas y con un número moderado de peticiones de transporte, la planificación es una tarea altamente compleja. Por tanto, no es de extrañar que los responsables de estos asuntos simplifiquen al máximo los problemas y utilicen procedimientos particulares para despachar sus vehículos basándose, en multitud de ocasiones, en la experiencia de errores anteriores. Existe un amplio potencial de mejora claramente rentable para las unidades de negocio.

La planificación y la gestión de las redes de distribución exigen la disponibilidad de técnicas eficientes de optimización de rutas, puesto que no solo afectan al desarrollo de las operaciones, sino que también inciden en las decisiones tácticas y estratégicas (tamaño óptimo de la flota, estimación de costes, políticas de publicidad y rotura de servicio, etc.).

Medina y Yepes (2000) proporcionan un ejemplo práctico que muestra cómo la aplicación de técnicas de optimización condiciona críticamente el desarrollo de ciertas operaciones de distribución. Se trata de un negocio de venta de paquetes turísticos con transporte incluido; donde los precios se fijan mucho antes de que la demanda sea conocida, y donde son frecuentes las cancelaciones de última hora así como la llegada de nuevos clientes. Si el número de pasajeros es pequeño, en comparación con la máxima capacidad de carga del vehículo, los beneficios o las pérdidas generadas por el transporte dependen fuertemente de la eficiencia del sistema de optimización de rutas. La siguiente figura muestra la influencia de la optimización de operaciones en la planificación y la gestión de las redes de distribución de baja demanda.

Planificación y gestión de redes de distribución. Fuente: Medina y Yepes (2000).
Planificación y gestión de redes de distribución. Fuente: Medina y Yepes (2000).

En apretada síntesis, la planificación y la gestión de las redes de distribución generan una gran variedad de problemas de decisión, cuyo éxito depende críticamente de la optimización de las operaciones, en las que el espectro de soluciones posibles es enorme y, además, crece exponencialmente con el número de destinos y el tamaño de la flota. Esta explosión combinatoria de soluciones y la complejidad de las variables impiden que la optimización sea, en muchas situaciones reales, abordable mediante técnicas de resolución exactas. Afortunadamente, existen procedimientos alternativos que, si bien no garantizan la solución óptima, sí ofrecen respuestas de calidad para los problemas cotidianos.

De esta forma, la resolución de los problemas de distribución se convierte en una de las áreas destacadas de la investigación operativa. Incluso el recorte de una pequeña fracción de los costes puede generar enormes ahorros económicos y reducir los impactos medioambientales ocasionados por la polución y el ruido, además de incrementar significativamente la satisfacción de los requerimientos de los clientes.

Referencias

BACKER DE, B.; FURNON, V.; PROSSER, P.; KILBY, P.; SHAW, P.(1997). Local Search in Constraint Programming: Application to the Vehicle Routing Problem. Presented at the CP-97 Workshop on Industrial Constraint-based Scheduling, Schloss Hagenberg, Austria.

BALLOU, R.H. (1991). Logística empresarial. Control y planificación. Ed. Díaz de Santos, Madrid. 655 pp.

COMISIÓN DE TRANSPORTES DEL COLEGIO DE INGENIEROS DE CAMINOS, CANALES Y PUERTOS (2001). Libro Verde del Transporte en España. Disponible en internet. 111 pp.

CRAINIC, T.G.; LAPORTE, G. (1997). Planning Models for Freight Transportation. European Journal of Operational Research, 97: 409-438.

DRUCKER, P. (1962). The Economy’s Dark Continent. Fortune, April: 265-270.

GOLDEN, B.L.; WASIL, E.A. (1987). Computerized Vehicle Routing in the Soft Drink Industry. Operations Research, 35: 6-17.

HALSE, K. (1992). Modeling and Solving complex Vehicle Routing Problems. PhD thesis, Department for Mathematical Modelling, Technical University of Denmark, Lyngby, Denmark.

KING, G.F.; MAST, C.F. (1997). Excess Travel: Causes, Extent and Consequences. Transportation Research Record, 1111: 126-134.

KOBAYASHI, I. (1973). Management of Physical Distribution Cost. Proceedings of International Distribution Conference, Tokyo.

KOTLER, P. (1991). Marketing Management. Analysis, Planning, Implementation, and Control. Prentice Hall International. United Kingdom.

FISHER, M.L. (1997). Vehicle routing. In BALL, M.O.; MAGNANTI, T.L.; MONMA, C.L.; NEMHAUSER, G.L. (Eds.), Network Routing, volume 8 of Handbooks in Operations Research and Management Science, chapter 1, 1-79. North-Holland.

MEDINA, J.R.; YEPES, V. (2000). Optimización de redes de distribución con algoritmos genéticos, en Colomer, J.V. y García, A. (Eds.): Calidad e innovación en los transportes. Actas del IV Congreso de Ingeniería del Transporte. Vol. 1, pp. 205-213. Valencia.

MURPHY, G.J. (1972). Transport and Distribution. Business Books. London.

STEPHENSON, A.R. (1975).  Productivity Promotion Council of Australia: 7-10.

YEPES, V. (2002). Optimización heurística económica aplicada a las redes de transporte del tipo VRPTW. Tesis Doctoral. Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Caminos, Canales y Puertos. Universidad Politécnica de Valencia. 352 pp.

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¿Qué juicios dan soporte a la ciencia? Kant versus Hume.

Retrato de Inmanuel Kant (1724-1804)
Retrato de Immanuel Kant (1724-1804)

Aunque este blog está fuertemente orientado a la ingeniería, de vez en cuando vamos a reflexionar sobre aspectos que considero de interés. En este caso, vamos a los cimientos de la propia ciencia, donde, a su vez, se apoya una gran parte de la ingeniería actual. Veamos, pues, el pensamiento crítico de Kant frente al empirismo de Hume y las razones por las que sostiene que la metafísica no es posible como ciencia.

El pensamiento de Kant es fruto de la fuerte transformación histórica que se inicia con el Renacimiento y termina con la Ilustración. El antiguo orden social, político, religioso o científico se desvanece ante los nuevos conocimientos geográficos, los avances tecnológicos y la revolución científica. De esta forma, la filosofía aristotélica, focalizada en la naturaleza de las cosas, la ontología, da un giro hacia la preocupación por el conocimiento, la epistemología. Si tuviésemos que identificar un momento de modernidad en la ingeniería civil, tendríamos que bucear en la Ilustración como punto de inflexión. Es el momento del hombre y de su conciencia como fundamento último de la verdad, es decir, del conocimiento. Esta modernidad filosófica se nutrió del racionalismo y el empirismo y desembocó en la Ilustración, como proyecto de transformación y mejora de la humanidad mediante el desarrollo de su propia naturaleza racional.

Kant comparte con Hume la crítica al dogmatismo racionalista que pretendía alcanzar un conocimiento más allá de toda experiencia, pues prescindir de la experiencia puede confundir el conocimiento con la imaginación. Sin embargo, va más allá del empirismo de Hume que reduce el conocimiento al límite de la experiencia. De hecho, Kant postula la evidencia de que estamos en posesión de conocimientos universales y necesarios en las ciencias matemáticas y las ciencias naturales. Si estos conocimientos no vienen de la experiencia, ni tampoco son innatos, como indican los racionalistas, entonces es la propia razón la que los construye por sí misma basándose en la experiencia. Ello permite a Kant distinguir el conocimiento sensible, o “a posteriori”, del conocimiento “a priori”, producido por nuestra propia razón. El término “a priori” no debe entenderse como previo a la experiencia, sino como independiente de ella. Dicho con otras palabras, todo conocimiento comienza con la experiencia, pero no todo proviene de ella. Como ejemplos, podríamos hablar del espacio o del tiempo, así como del concepto de causa-efecto. Un niño no nace con la idea de causalidad, como afirmarían los racionalistas, sino que la experiencia hace que la razón formule dicho concepto por sí misma. De este modo, si para Hume el concepto de causalidad no es conocimiento, sino costumbre o hábito, para Kant será conocimiento “a priori”, puesto que es universal y necesario. Así, la universalidad y la necesidad son la estructura natural de nuestro propio entendimiento.

Así pues, Kant establece la existencia de un conocimiento universal y necesario, pues este es el que se comprueba en las ciencias matemáticas y físicas. Si la ciencia es un conjunto de proposiciones o juicios, ¿cuáles de ellos son los que sustentan la ciencia? Para ello, Kant establece la diferencia entre los juicios analíticos y los sintéticos. Los primeros, aunque son juicios “a priori” típicos de la lógica, no amplían el conocimiento, pues las conclusiones derivan necesariamente de los supuestos. Los juicios sintéticos sí dan información, amplían el conocimiento, pues la conclusión no se deriva necesariamente de los supuestos. Hume estaría totalmente de acuerdo con Kant en esta división, puesto que los juicios analíticos serían relaciones entre ideas y los juicios sintéticos serían juicios sobre los hechos. La gran originalidad de Kant radica en distinguir los juicios sintéticos “a posteriori”, provenientes de la experiencia, de los juicios sintéticos “a priori”, provenientes de la razón. Este tipo de juicios amplía el conocimiento de la realidad, puesto que son universales y necesarios, pero no proceden de la experiencia, sino de la razón. Los ejemplos de este tipo de juicios los podemos ver en las matemáticas o en la física. Estos juicios sintéticos a priori, pese a no provenir de la experiencia, siempre pueden contrastarse empíricamente.

Todo lo anteriormente expuesto nos lleva al problema epistemológico clave para Kant, que será averiguar hasta qué punto es posible que la metafísica pueda ser ciencia, es decir, pueda disponer de un conjunto de juicios o proposiciones que la sustenten. Para ello, serían necesarios juicios sintéticos a priori que pudieran adecuarse a las condiciones formales de la experiencia. Si no pueden contrastarse, se tendrían juicios vacíos, sin un objeto posible. En este caso, Kant afirma que se habría construido un juicio que superaría nuestra facultad de conocimiento y, por tanto, sería ilegítimo. Eso es lo que ocurre, por ejemplo, con los juicios sobre Dios. Todo ello conduce a Kant a plantear que la metafísica no es posible como ciencia.

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El uso de Polimedia como herramienta docente

Me gustaría compartir con vosotros una herramienta de gran interés para la docencia en red. Se trata de “pequeñas píldoras” de conocimiento que, en la Universidad Politécnica de Valencia, llamamos “objetos de aprendizaje”. Nuestros alumnos, o bien cualquier persona en cualquier parte del mundo, pueden acceder a explicaciones sobre conceptos muy concretos. Os paso como ejemplo un Polimedia sobre el método PERT.

Podéis encontrar más Polimedias en el apartado de Docencia de este mismo blog. Si queréis ver más vídeos de otros profesores y de muchos más temas, podéis dirigiros a http://polimedia.upv.es/catalogo/ o bien a http://www.youtube.com/user/valenciaupv

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Empiezo mi andadura

Puente atirantado “Fernando Reig” en Alcoy (Alicante)

Un blog siempre es un reto. Vamos a empezar, por tanto, este nuevo reto con optimismo, esperando que sea útil. Al menos, con ese ánimo lo empiezo.

¿Qué vamos a contar en estas páginas? Pues prácticamente cualquier cosa relacionada con la ingeniería civil, la universidad, la investigación, la docencia, noticias curiosas, publicaciones científicas interesantes, etc. También me gustaría que fuese un pequeño diario en el que se vayan registrando aquellos acontecimientos, muchos de ellos pequeños o curiosos, que a veces pasan desapercibidos y quedan en el olvido.

De momento, os dejo una imagen de un puente atirantado en Alcoy (Alicante).  Se llama “Fernando Reig” en honor a un ingeniero alcoyano. Os adjunto un vídeo explicativo, aunque ya tiene algunos años. La elección de esta obra obedece simplemente a que Alcoy es mi ciudad natal, “la ciudad de los puentes”.

Por tanto, empezamos ahora mismo este pequeño experimento de periodismo personal.  Espero que os guste.