REPOSITORIOS INSTITUCIONALES DE ACCESO ABIERTO



 REPOSITORIOS INSTITUCIONALES DE ACCESO ABIERTO

Justificación de estrategias de búsqueda

Para abordar el análisis sobre “repositorios institucionales de acceso abierto”, se diseñan dos estrategias de búsqueda: una orientada a la precisión, enfocada en artículos de revisión sistemática en inglés alojados en dominios académicos en PDF, y otra orientada a la exhaustividad, combinando términos en español e inglés, incluyendo tanto dominios educativos (.edu) como organizaciones (.org) para asegurar diversidad y profundidad documental. El uso de operadores avanzados como "intitle:", site:, filetype:y el empleo de sinónimos en ambos idiomas permitieron acotar y ampliar selectivamente los resultados obtenidos, garantizando la recuperación tanto de literatura académica actual y relevante como de estudios institucionales y profesionales. Así se logró conformar un corpus contrastado y adecuado para la síntesis final.​

Presentación técnica de consultas y recursos

Las consultas técnicas fueron precisas. Por ejemplo, para la búsqueda de máxima precisión se utilizó:

texto

"open access institutional repositories" intitle:"systematic review" filetype:pdf


Esto permitió localizar artículos de revisión como “A Systematic Review of Open Access Institutional Repositories (OAIRs)” y “The impact of institucional repositories: a selected review”, ambos en PDF, garantizando la calidad y el acceso a texto completo. Simultáneamente, para exhaustividad se empleó:

texto

("repositorios institucionales" OR "institutional repositories") AND ("acceso abierto" OR "open access") site:.edu OR site:.org filetype:pdf


Este tipo de consulta ofrece acceso a informes profesionales, estudios regionales y análisis específicos de prácticas de acceso abiertas en distintos contextos.​


    



Síntesis generado por IA

Los recursos seleccionados evidencian que los repositorios institucionales de acceso abierto han evolucionado como herramientas clave para la preservación, difusión y visibilidad de la producción científica. Las revisiones sistemáticas identifican que estos repositorios incrementan el impacto de la producción académica, promueven la transparencia y democratizan el acceso al conocimiento. Sin embargo, existen desafíos recurrentes como la interoperabilidad tecnológica, las cuestiones de derechos de autor y la necesidad de adoptar estándares internacionales para maximizar la reutilización y el acceso abierto efectivo. Además, los informes institucionales y estudios de casos demuestran una progresiva sofisticación de plataformas y la adopción de principios FAIR que facilitan el acceso y descubrimiento desde infraestructuras globales. El análisis transversal pone de manifiesto una tendencia generalizada, tanto en contextos anglosajones como hispanoamericanos, a fortalecer infraestructuras de acceso abierto, trascendiendo barreras idiomáticas, técnicas y legales.​




Conclusión y reflexión

Reflexión crítica acerca de la eficacia de las búsquedas

Como indican las guías de buenas prácticas de investigación, el proceso de búsqueda avanzada ha sido esencial para conseguir un corpus significativo, multidisciplinario y de alta calidad. El dominio de operadores y la combinación de lenguas han hecho posible extender y profundizar el alcance de los resultados más allá de lo que permitiría una búsqueda elemental. No obstante, el empleo de inteligencia artificial como instrumento de síntesis, tal como Perplexity o ChatGPT, ofrece tanto retos como beneficios. Por un lado, la habilidad para sintetizar grandes volúmenes de documentación y poner en contexto distintas perspectivas aumenta significativamente la eficiencia de la investigación y reduce el tiempo dedicado a escribir. Por otra parte, la dependencia excesiva de la tecnología y la posible pérdida de habilidades son riesgos.

Por otra parte, si se deja de validar los textos generados de manera personal, se corre el riesgo de una excesiva dependencia de la tecnología, la pérdida potencial de habilidades críticas y que surjan malas prácticas. Por lo tanto, la integración responsable de la inteligencia artificial debe ser dirigida por principios éticos y por una reflexión continua acerca de la autoridad, la integridad y el rigor académico.


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