Ciencia Abierta y Wikimedia en Argentina. Experiencias del Equipo de Wikimedistas de la Universidad Nacional de La Plata
Bibliographic record
Abstract
[326] El Equipo de Wikimedistas de la Universidad Nacional de La Plata (WikiUNLP) es un grupo de docentes, investigadores, estudiantes y profesionales que promovemos la Ciencia Abierta y la comunicación pública de la ciencia en los proyectos Wikimedia. Desde una perspectiva surglobal, desarrollamos actividades orientadas a visibilizar el conocimiento científico vinculado con las actividades de universidades nacionales y el CONICET, y a desarrollar iniciativas que propicien el acercamiento de la comunidad científico-académica interesada en Ciencia Abierta al ecosistema Wikimedia. En 2023, creamos la Red de Wikimedistas en Ciencia Abierta (RedWCA), una iniciativa que impulsa un espacio interinstitucional y multidisciplinario integrado por investigadores de diferentes instituciones de Argentina y países de la región que comparten similares intereses en los proyectos Wikimedia y la Ciencia Abierta. Wikimedia ofrece un abanico de posibilidades de trabajo en línea con la Ciencia Abierta a través de diferentes proyectos como Wikipedia, Wikimedia Commons y Wikidata. Wikipedia es una enciclopedia libre que funge como un canal potente de comunicación de contenidos científicos referenciados y verificables. Wikimedia Commons es un repositorio multilingüe de recursos con licencias libres y en dominio público que reúne Contenidos Educativos Abiertos disponibles para el uso y reúso dentro y fuera del ecosistema Wikimedia. Por último, Wikidata es una base de conocimiento libre, colaborativa, abierta y estructurada. Cuenta con millones de ítems disponibles como Datos Abiertos Enlazados con declaraciones, referencias, identificadores únicos y persistentes, y vínculos con otras bases de datos. El objetivo de esta ponencia es presentar las actividades realizadas por el equipo de WikiUNLP y su RedWCA. Para ello, se delinearon diferentes líneas de trabajo, como la promoción de espacios formativos en diversos niveles educativos orientados a la familiarización con los principios de la Ciencia Abierta y el desarrollo de habilidades de edición en los proyectos Wikimedia; realizar intervenciones territoriales y acciones en conjunto con equipos de investigación y asociaciones profesionales para la apertura y comunicación de la ciencia; y la promoción del potencial de Wikimedia como infraestructura abierta para la realización de investigaciones y repositorios abiertos. Las actividades enmarcadas en estos ejes se desarrollan tanto en el interior de nuestra universidad, como en otros espacios académicos de Argentina. Como ejemplos podemos mencionar cursos orientados a estudiantes de grado sobre Ciencia Abierta, Comunicación Pública de la Ciencia y Proyectos Wikimedia, y ciclos de talleres sobre temáticas específicas de los proyectos Wikimedia para investigadores. También proyectos de trabajo sobre el patrimonio natural y cultural en proyectos Wikimedia con participación de Universidades Nacionales, institutos de investigación y entidades gubernamentales. En Wikidata realizamos investigaciones en diversas temáticas tales como: historias disciplinares; producción bibliográfica y redes socio-epistémicas ; género y desarrollo de campos disciplinares; y la utilización de la base de conocimiento como infraestructura de datos arqueológicos. Estos avances contribuyen, por un lado, en la familiarización de diversos sectores de la comunidad científico-académica con la dimensión conceptual y práctica de la Ciencia Abierta y su relación con los proyectos Wikimedia. Por otra parte, promueven la mejora de contenidos científicos abiertos y libres, con participación colaborativa de actores sociales diversos. Finalmente, ofrece a los investigadores infraestructuras abiertas para la investigación, resguardo y circulación de recursos abiertos y acervos.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.000 |
| Open science | 0.003 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".