Trabajo final Documentación (D)

Para examinar cómo se ha realizado el proceso de búsqueda, almacenamiento y análisis de la literatura empleada en el trabajo se va a proceder de forma separada.

El proceso de búsqueda ha sido constante durante la completa realización del TFM y lo comencé ya antes del inicio del año académico. La búsqueda inició con un artículo mostrado por el profesor con el que he colaborado. En este primer artículo se encontraban ya referencias a la teoría del mecanizado en la que se basa, la teoría de Oxley, que es una de las principales. Por lo tanto, el siguiente paso fue obtener la literatura original de la misma, expuesta en una serie de artículos y un libro que aunaba la totalidad de la teoría, escrito por el propio Oxley. A su vez, sebuscaron publicaciones secundarias, como artículos de revisión y libros especializados con los que familiarizarme con el estado del arte y su evolución. Con ellos también conseguí referencias a los artículos más recientes y relevantes para la dirección que se quería tomar en el trabajo. Con el estudio de todo ello, tenía una comprensión de las fuentes originales, así como una visión general del estado de la teoría.

No obstante, durante la búsqueda sí que caben resaltar dos aspectos. El primero de ellos es el hecho de que, si bien en gran cantidad de artículos se desarrollan algoritmos y modelos de elementos finitos, resulta imposible acceder a ellos, por lo que la replicabilidad de los resultados depende por completo de cómo considere el receptor que se han realizado (un ejemplo de ello se pondrán más adelante). Esto me parece importante, especialmente si se tiene en cuenta que ya hay ejemplos de plataformas como Github (donde se puede encontrar, por ejemplo, el código empleado para realizar la reciente imagen del agujero negro) o simplemente atendiendo a la facilidad actual para comunicar la información. El segundo aspecto es la dificultad que he encontrado para buscar una serie de resultados experimentales empleados en una gran cantidad de artículos. Los resultados se publicaron en el año 2000 y estaban disponibles en una página web de un centro de investigación, pero en la actualidad esa página ya no existe. Sin embargo, precisamente gracias a la posibilidad de buscar artículos que citaron la publicación que acompañaba a esos resultados, se pudo reconstruir por lo menos parte de los mismos.

Respecto al almacenamiento de la literatura, empleé tanto copias físicas de los artículos como almacenamiento digital. Las copias físicas las realicé de los artículos principales para tener un acceso fácil y rápido a los mismo, de forma que también pudiese añadir anotaciones, subrayar, realizar esquemas, etcétera. En el ordenador mantenía una una carpeta con todos los artículos, ordenados a su vez por temas o autores. Sin embargo, la herramienta más útil fue Mendeley, con el que podía almacenar todas las referencias y subir también los archivos, haciendo también sencillo su uso durante la redacción del texto.

Por último, se va a comentar el análisis de la literatura. Como ya se ha dicho, uno de los principales problemas con los que me he encontrado ha sido la ausencia de los códigos originales empleados, especialmente en dos artículos. Uno de ellos expone un algoritmo predictivo desarrollado en base a la teoría de Oxley y es el que traté de replicar. No obstante, en un principio los resultados no se correspondían con los obtenidos en el artículo, pero el algoritmo parecía estar escrito correctamente. Tras un análisis exhaustivo, observé que simplemente cambiando el valor de un parámetro los resultados eran exactamente iguales a los del artículo. Por lo tanto, el valor de este parámetro dado en el artículo (para el que tampoco se da una explicación concreta de por qué se toma así) lo considero como una errata, al igual que otras que encontré, por ejemplo, se transcriben mal los datos experimentales tomados de otro artículo. El otro problema con el que me encontré fue con un artículo en el que se expone un modelo de elementos finitos, en concreto, el artículo con el que comencé la búsqueda de literatura. En el artículo anterior, si bien contenía erratas, las ecuaciones y la teoría estaban expuestas al completo. Sin embargo, en este otro parecen omitirse grandes partes del método empleado para realizar el modelo de elementos finitos. A su vez, los resultados no parecen corresponderse en ningún caso con otros resultados obtenidos en la literatura, tanto experimentales como obtenidos mediante elementos finitos. Por supuesto, comencé a observar esta falta de correlación una vez me había familiarizado con el tema. La consecuencia lógica es preguntarse cómo es posible que estos artículos hayan pasado el proceso de revisión por pares, teniendo en cuenta que uno tiene erratas evidentes que llegan a afectar a la replicabilidad y el otro contiene una explicación insuficiente del modelo de elementos finitos y los resultados no parecen tener sentido.

Trabajo final Aspectos Básicos (A)

El tema sobre el que se ha desarrollado el TFM es la modelización de los procesos de mecanizado, mediante la cual se pretende tener un mejor conocimiento de este tipo de procesos tan importantes en la fabricación. En base a la bibliografía disponible se ha realizado un algoritmo predictivo y un modelo de elementos finitos. Estas son dos herramientas muy útiles. El algoritmo se basa en la teoría analítica y permite caracterizar toda la zona en la que se produce el corte, incluyendo las tensiones producidas, temperaturas alcanzadas, velocidades de deformación, fuerzas, etcétera, todo ello partiendo de las condiciones de corte, es decir, la anchura y profundidad del corte, el ángulo con el que se realiza y la velocidad. Por otro lado, el modelo de elementos finitos realiza un análisis térmico del proceso, obteniendo la distribución de la temperatura en la zona de corte. El objetivo de ambos es comprender con mayor precisión qué es lo que sucede durante el mecanizado.

Por lo general, para seleccionar las condiciones de corte que se van a emplear en un proceso de mecanizado en la industria, se recurre a la experiencia, diferentes tablas y datos experimentales. Con ello, se trata de encontrar unas condiciones de forma que se termine el trabajo en el tiempo necesario, con el acabado requerido y cuidando el desgaste de la herramienta (este desgaste es muy importante y se puede tender a ser conservador al considerar su ciclo de vida). Mediante el algoritmo y el modelo de elementos finitos se podría conocer de antemano una estimación de qué es lo que va a ocurrir durante ese proceso, permitiendo predecir con mayor precisión el resultado. No sólo eso, sino que también puede emplearse para seleccionar las condiciones de corte más apropiadas para optimizar el proceso, reduciendo el consumo de energía y el desgaste de la herramienta. A su vez, también se puede encontrar su uso para permitir modelizar los procesos de mecanizado de materiales especialmente difíciles como pueden ser las superaleaciones.

Como se ve, de forma general las aplicaciones y mejoras que pueden permitir las teorías del mecanizado y su aplicación en la forma de algoritmos predictivos y modelos de elementos finitos se centran en la industria, especialmente en la optimización de procesos, que a su vez puede llevar a un ahorro económico.

Respecto a la conveniencia (o no) de proteger los resultados lo encuentro un tema en la que pueden caber prácticas distintas dependiendo de quien desarrolle la investigación. Un aspecto importante a tener en cuenta es que todo lo que he expuesto anteriormente también requiere de una gran cantidad de datos experimentales para contrastar los datos con el objetivo de mejorar las propias teorías. Esto datos, además, son en ocasiones muy complejos de obtener, como puede ser el caso de la temperatura. La necesidad de datos experimentales también se extiende al material. Los procesos de mecanizado van a depender en gran medida del material sobre el que se trabaja y para obtener buenos resultados se requiere de un modelo termo-visco-plástico del mismo (uno muy empleado es el de Johnson-Cook). Todo esto hace necesario un gran trabajo que sin duda se beneficiaría de tener una gran cantidad de organismos y empresas que compartiesen sus resultados. Sin embargo, como ya he dicho, esto también puede dar (en principio) cierta ventaja a una empresa que puede no desear compartir sus resultados con el exterior, recurriendo, por ejemplo, al secreto industrial.

En definitiva, la aplicación de las teorías del mecanizado mediante algoritmos predictivos y modelos de elementos finitos pueden permitir un mayor control sobre los procesos de producción, permitiendo una mejor previsión del desgaste de la herramienta y el acabado superficial, así como un ahorro económico. Sin embargo, también requieren de una gran experimentación para la corroboración de resultados y realización de los necesarios modelos del material. Esto, sin duda, se facilitaría con una colaboración general, pero las empresas también pueden recurrir al secreto industrial para evitar que otros empleen sus resultados.

Coleccionar referencias. Gestores bibliográficos (Dt8)

Durante la realización del TFG y del TFM se haceque los estudiantes completen un pequeño curso de competencias informacionales, realizado por la biblioteca, para saber buscar, evaluar y utilizar. En él ya se menciona Mendeley. En el TFG que realicé la cantidad de referencias (y el tipo, puesto que eran principalmente normativa) no era mucha por lo que una herramienta como Mendeley no representa una gran ventaja. Por ello, terminé utilizando simplemente la herramienta que viene implementada en Word. Sin embargo, para el TFM, en el que necesito citar y gestionar una gran cantidad de artículos científicos, Mendeley resulta muy útil.

La implementación de Mendeley en Word es muy sencilla, siendo necesario únicamente presionar un botón (por lo menos yo sólo he necesitado eso). Una vez se hace, se puede emplear inmediatamente; en la figura 1 se ve cómo queda parte de la pestaña de herramientas, con Mendeley a un lado y las citas de Word al otro. Para introducir la cita únicamente se tiene que presionar el botón "Insert Citation" y buscar el artículo en Mendeley. La bibliografía también es muy sencilla de realizar, únicamente seleccionando "Insert Bibliography" con el cursor donde quieres incluirla. Por último, se actualiza automáticamente, al contrario que en Word.

Figura 1. Pestaña en Word con la herramienta de Mendeley.

Sin embargo, la característica más importante, por lo menos para mí, es la facilidad con la que se pueden conseguir los datos bibliográficos, ahorrando una gran cantidad de tiempo ya sea en encontrarlos o en escribirlos correctamente. Otra función que me ha parecido interesante es la de recomendar documentos relacionados con los que ya tienes añadidos. De esta forma he conseguido encontrar rápidamente una gran cantidad de referencias de artículos que ya tenía pero de los que me quedaba de descargar el archivo de datos bibliográficos. Es además una manera de buscar artículos relacionados con los que ya se tienen incluidos.

No he probado la función que tiene Mendeley para crear grupos de investigadores con los que compartir las referencias, haciendo de Mendeley como una red social. Sin embargo, parece útil para crear grupos con los que compartir los intereses en la investigación. En definitiva, Mendeley me parece una aplicación muy útil para gestionar las referencias y facilitar la investigación.

Patentes II (At9)

Sin duda, las patentes parecen una buena opción para la protección de una invención ya que te le dan al inventor (o, mejor dicho, al propietario de la patente, puesto que no siempre coinciden) el control sobre la misma. La prioridad que se le otorga sobre su invención, en un principio, le permitiría adquirir rentabilidad a la inversión que ha tenido que realizar anteriormente durante el proceso de investigación (o simplemente como "recompensa" por haber tenido dicha idea). Esto también contribuiría al avance del estado de la técnica puesto que la patente se debe publicar, poniéndola por lo tanto a disposición de todos.

Sin embargo, como se ha señalado en múltiples lecturas propuestas en la lección, no es oro todo lo que reluce y las patentes deben tratarse también con cuidado, puesto que si bien al inicio se debe realizar una serie de pagos por su realización, posteriormente también se debe invertir dinero en su defensa (no sabría decir cuánto dinero se puede gastar durante un proceso de este tipo, pero imagino que no es difícil que te cueste más que la propia realización de la patente). Además, si bien es cierto que con la patente se publica la invención de forma que puede ser consultada por el resto, también representa un freno a posibles mejoras, como se expone claramente con el ejemplo de Watt y Boulton, especialmente si los propietarios de la patente tienen los medios para imponerse.

Por tanto, las patentes tienen unos beneficiarios concretos, aquellos que puedan pagarlas y plantar una defensa jurídica. Este punto de vista se expone en este artículo presentado en la entrada. Sin embargo, tampoco estoy del todo de acuerdo con el primer punto que expone en contra de las patentes: que haces pública tu invención. En sus palabras: "no es bueno no ya porque te puedan copiar, sino porque das ideas". Me parece que el único aspecto positivo de las patentes es precisamente que se hace pública la invención, de la misma forma que en la investigación se avanza publicando artículos científicos. Entiendo que las empresas tengan secretos industriales (en la anterior entrada sobre patentes exponía el caso de la empresa en al que realicé prácticas curriculares y estoy de acuerdo en que mantengan en secreto su proceso, especialmente porque no resulta tan crítico), pero no veo por qué publicar tu innovación sea necesariamente malo. De nuevo, volviendo al ejemplo de Watt, la patente del condensador permitió dar lugar a mejoras que podrían haberse realizado mucho antes si Watt y Boulton no hubiesen frenado continuamente su desarrollo. Un punto similar se puede obtener con la lectura del artículo "Nadando contra patentes".

En definitiva, creo que, si bien las patentes tienen el efecto deseado de hacer públicas las innovaciones, con el tiempo tienden a parar la innovación que puede depender de desarrollos recientes. Esto es especialmente cierto al comparar la capacidad que tienen empresas pequeñas frente a las más grandes. Creo que si tuviese que existir un mecanismo que premie la innovación y dé cierta ventaja al inventor, la patente no parece ser el método óptimo. En cualquier caso, tampoco estoy seguro de que deban existir estos tipos de mecanismos ya que parece que sea de la forma que sea las grandes empresas van a ser las más beneficiadas. Necesitaría más datos para una opinión completamente formada.

Patentes (At8)

Como ya describí en la entrada anterior, el trabajo fin de grado lo realicé durante las prácticas curriculares y se trata de una evaluación de distintas opciones para la reestructuración de las instalaciones frigoríficas de la empresa en la que estuve. Así pues, se pueden distinguir dos aspectos separados: por un lado el documento realizado y por otro las instalaciones que eran objeto del trabajo.

Respecto al documento, al ser un trabajo realizado en la empresa dentro del contrato de prácticas, si bien yo soy el autor del documento por haber realizado el trabajo, la empresa es la propietaria última y puede hacer con él lo que estime oportuno (esto recuerda a las patentes, puesto que una cosa es el inventor y otra el titular de la patente).

Las instalaciones frigoríficas se empleaban para el almacenamiento de raíz de endibia, de forma que durante la temporada de recogida se guardaban y se tenían disponibles durante el resto del año. Sin embargo, precisamente porque con la realización del TFG se debía exponer su proceso de conservación frigorífica, el proyecto se tuvo que poner bajo confidencialidad, de forma que el trabajo no se publicase. Esto se debe a que el proceso de conservación lo desarrollaron en la propia empresa. De hecho, tienen dos procesos de conservación distintos que emplean dependiendo del tipo de raíz, pero ambos los desarrollaron ellos. Así pues, si hay algo que tenga la posibilidad de ser patentado, son los procesos de conservación.

Atendiendo a los requisitos para poder realizar una patente, la invención debe ser novedosa, representar una actividad inventiva y tener aplicabilidad industrial. Respecto al primer requisito, he de resaltar que el estado de la técnica de los procesos de conservación de algo tan específico, como es la raíz de endibia, no son fáciles de estudiar o, mejor dicho, de encontrar. En la empresa se me aseguró que efectivamente, ninguna otra empresa del sector empleaba dichos procesos ya que eran producto de la experiencia de la empresa. Puesto que los datos que encontré (que, repito, tampoco eran muchos) validaban dicha afirmación, se puede concluir que efectivamente es novedoso.

El tercer requisito parece estar claro, puesto que ya he mencionado que ya se están empleando en la empresa, por lo que la aplicabilidad industrial está demostrada.

Ahora bien, en el segundo requisito, la actividad inventiva, es donde pueden surgir las dudas. Como ya he dicho, las empresas del sector no emplean esos métodos de almacenamiento. De los dos que emplea la empresa y que eran objeto del trabajo, uno de ellos se basa en un proceso de conservación de otro vegetal y el segundo es una mejora (bastante radical) del método original para conservar la raíz. Por lo tanto, el primero de los métodos se podría discutir si tiene esa característica de actividad inventiva, puesto que un experto debería concluir si se trata o no de una aplicación muy distinta. En el caso del segundo método creo que es más claro que sí se trata de una actividad inventiva, puesto que se desarrolló durante años con la actividad de la empresa.

En definitiva, de los dos procesos uno de ellos podría no poder patentarse, dependiendo del juicio del experto en la materia, y el otro sí que podría patentarse (de nuevo, no me baso en el juicio de un experto, pero el proceso parece lo suficientemente distinto y original). Sin embargo, no creo que la empresa crea necesario realizar la patente, sino que recurre al secreto industrial para mantener su ventaja (de ahí la confidencialidad del trabajo). La veo una decisión correcta ya que el sector no es muy grande y el secreto puede mantenerse privado fácilmente.

Citas y referencias (Dt7)

El TFG lo realicé durante las prácticas curriculares en una empresa del sector agroalimentario. En concreto, se trata de la evaluación de distintas opciones con las que restaurar sus instalaciones frigoríficas. Por tanto, se puede definir más bien como un proyecto industrial. Como tal, las citas no son muchas y bibliografía es escueta, contando principalmente con normativa.

En concreto, el TFG cuenta con 18 referencias y el estilo que empleé fue el IEEE. Como ya he dicho, gran parte de las referencias son distintas normas (como el CTE y los reglamentos europeos referentes a los refrigerantes), guías técnicas (por ejemplo, del IDAE) y algún informe. Recuerdo, además, buscar expresamente como citar la normativa europea. Por otro lado, también hay varias referencias de libros versados principalmente en instalaciones frigoríficas. La bibliografía solo contiene dos artículos científicos empleados para aspectos muy específicos que no se encontraban en libros.

Nada más mirar la bibliografía he localizado dos fallos importantes en la estructura de dos referencias. En ambas los autores estaban situados después del título de las publicaciones. Me parece extraño puesto que dadas las pocas citas que eran necesarias, empleé la herramienta ya presente en Word. El resto de referencias eran correctas. Sin embargo, a parte de dichos fallos, no cambiaría nada más en el resto del documento. Como ya he dicho, no hay una gran cantidad de referencias y las citas tampoco eran usuales ya que gran parte del texto contenía datos de la empresa y del proceso, cálculos, etcétera, que no requieren cita alguna.

Indicadores CTS (At7)

En los datos mostrados en las fuentes se advierten una gran cantidad de características o tendencias que se mencionan en lecciones y lecturas anteriores. Sin embargo, es interesante ver datos más recientes y cómo la crisis económica ha influenciado en el desarrollo de la investigación en España.

Gráfica 1. Gasto en I+D empresarial en porcentaje del PIB según tamaño de empresa.

Un dato que me ha llamado especialmente la atención es la distribución del esfuerzo privado en I+D en España. Esto se muestra en la gráfica 1 y si bien ya se había mencionado en otras lecciones (o por lo menos en las lecturas asociadas) que el esfuerzo de las empresas privadas es inferior que en otros países de la UE, llama la atención la contribución de las PYMES. En el informe Cotec de 2019 se expone que el 46,3% de la inversión privada en I+D es de estas empresas, lo cual no resulta ventajoso ya que son precisamente las grandes empresas las que tendrían mayor capacidad para introducir los nuevos productos o procesos.

Gráfica 2. Evolución del personal de I+D en España. (Cotec)

Gráfica 3. Personal en I+D entre 2006 y 2017. (ICONO)

Otro gráfico presentado por Cotec que me ha llamado la atención es el de la evolución del personal de investigación en España. Si bien ya era consciente del descenso en la inversión y el personal, no había llegado a ver tan claramente la evolución de este último. Sin duda, al comienzo de la crisis se produce un gran frenazo en la incorporación de personal. Sin embargo, la peor parte viene en los años posteriores, con un claro descenso. Lo interesante es ver cómo se corresponde tan claramente con el estancamiento y descenso de la inversión en I+D por parte de la administración pública, como se muestra en la gráfica 4. En cualquier caso, el personal en investigación ya es semejante al posterior al descenso causado por la crisis, como se puede ver en la gráfica 3 de ICONO, también con un gasto del PIB casi semejante (gráfica 5). Sin embargo, este gasto representa un 1,2% del PIB, aún lejos de la ya casi mítica cifra del 2% sobre la que se sitúa la media de la UE.

Gráfica 4. Evolución del gasto en I+D en España. (Cotec)

Gráfica 5. Inversión en I+D en miles de euros. (ICONO)

Sin embargo, es interesante hacer notar que la producción científica española no decreció con la disminución de la inversión y el personal, sino que siguió creciendo, como se muestra en la gráfica 5 obtenida del informe Cotec de 2019. Únicamente a partir del año 2014 se comienza a ver un estancamiento en la producción científica.

Gráfica 5. Producción científica española. (Cotec)

Si observamos la presencia de los países en la producción científica mundial se observa también una tendencia interesante. En la gráfica 6 se muestra la comparación de la producción entre los años 2013 y 2017. A parte de poder resaltar el mantenimiento de la producción de España, el cambio más importante es el de Estados Unidos y China. China tiende a alcanzar a EEUU en detrimento también de este. Es, sin duda, un ejemplo más de cómo China se está acercando a EEUU y de lo que está llevando a las tensiones recientes relacionadas con el 5G, Huawei, etcétera.

Gráfica 6. Comparación de la producción científica internacional entre 2013 y 2017. (Cotec)

Por último, si bien no tiene mucho que ver con los indicadores, sino con cosas vistas en lecciones anteriores, añado un recurso que he encontrado en la página de FECYT y que me ha resultado muy interesante. En él se muestra un desarrollo general de cómo es la carrera del investigador en España (enlace).

Factorde impacto (IF) Calidad de las revistas. (Ct7)

De la misma forma que la revisión por pares es necesaria pero puede tener mejoras, los índices de calidad o impacto de las revistas me parecen algo necesario, por ejemplo como guía para el investigador que trata de iniciarse en un campo y busca las revistas y artículos más relevantes, dejando de lado el prestigio que pueda implicar publicar en una revista u otra. Sin embargo, estos índices, especialmente teniendo en cuenta el artículo de Amin y Mabe, se deben tomar con precaución.

En las tablas inferiores se muestran algunos datos obtenidos para el año 2017 tanto en WoS como en SCIMAGO. Para indicar las revistas he empleado únicamente números ya que los nombres son demasiado largos para introducirlos en las tablas. Los números se relacionan con las revistas siguientes:

1. International Journal of Machine Tools and Manufacture
2. Journal of Materials Processing Technology
3. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part B: journal of Engineering Manufacture
4. Materials and Manufacturing Processes

Todas las revistas tienen como tema la ingeniería de producción y los cuartiles que se muestran en las tablas hacen referencia a dicha temática (algunas revistas encajan en otras ramas de la ingeniería).


En el caso de los datos obtenidos mediante WoS, se muestra el factor de impacto FI, el cuartil en el que estarían las revistas, la inmediatez, la vida media y el factor de impacto para cinco años.

Datos obtenidos mediante WoS

En el caso inferior, la tabla de SCIMAGO, se ve el índice h y el cuarti.

Datos obtenidos meciante SCIMAGO

En primer lugar, atendiendo a la tabla de WoS, se ve una clara diferencia entre las revistas. Las revistas con mayor FI tienen una inmediatez y una vida media superior, de forma que parece ir de la mano (por lo menos en las revistas de esta temática) Sin embargo, si bien ambas revistas pertenecientes al cuartil superior tienen una vida media muy superior a las otras dos, llama la atención que la revista 4 tiene los artículos más efímeros. Es interesante también resaltar la variación si se tiene en cuenta el FI para cinco años, coincidiendo con los comentado en el artículo de Amin y Mabe.

En el caso de SCIMAGO emplean distintos índices, entre ellos el SJR y el h. Me ha llamado la atención el índice h, que se trata de ordenar los artículos según el número de veces que han sido citados e ir avanzando hasta que el número del artículo coincida con el número de citas recibido. En un principio, esto parecería dar una mejor representación de la ley de potencias que representan las citas a publicaciones en una revista. El SJR es un índice similar al FI, pero emplea en el denominador todos los documentos existentes en la revista, no sólo artículos, artículos de revisión o actas, y no tienen en cuenta las autocitas.

Comparando ambas, lo que más cabe destacar es que para el caso de SCIMAGO todas las revistas están en el primer cuartil, al contrario que para WoS. Por otro lado, el índice SJR, si bien menor que el FI, parece dar la misma posición a las revistas. Sin embargo, teniendo en cuenta el índice h parece relevante el caso de la revista 2, que en WoS recibiría un FI bastante inferior a la 1, mientras que para el caso de SCIMAGO, mientras el SJR sigue siendo favorable a la 1, el índice h es superior para la 2.

Pasaré a detallar mejor el ejemplo. En la revista 2 hay 143 artículos que tienen más de 143 citas cada uno, mientras que el resto tendrá menos. En la revista 1 hay 122 artículos con más de 122 citas y el resto con menos. No obstante, teniendo en cuenta que el SJR de la 2 es inferior a la 1 se puede concluir que aunque tenga más artículos muy citados, representan una proporción más pequeña de los artículos totales. Consultando los datos en SCIMAGO se obtienen las gráficas siguientes:

No. de documentos en International Journal of Machine Tools and Manufacture (1)

No. de documentos en Journal of Materials Processing Technology (2)

Como se ve, la revista 1 tiene un menor número de documentos, por ello, aunque tenga un índice h inferior a 2, el índice SJR es superior. Por tanto, se puede concluir que la revista 2 tiene muchos artículos entre los que se encuentran algunos muy citados, pero la revista 1 tendría una calidad general mejor.

¿Dónde encontrar la documentación científica? (Dt6)

Para esta tarea, he buscado "orthogonal cutting" de nuevo, pero en este caso en la bases de datos Scopus y Web of Science (que antes se llamaba Web of Knowledge). Los resultados se ven en la gráfica inferior, que repite el formato de la anterior entrada, con los años en las abscisas y el número de trabajos por año en las ordenadas.

Como se puede observar a simple vista, los resultados obtenidos con el buscador Google Scholar son los más numerosos, llegando incluso a duplicar en ocasiones a Scopus. A su vez, WoS ha dado como resultado una cantidad de artículos muy inferior. Si se toma el año 2018, el último año considerado, es en el que más artículos se han obtenido mediante Google Scholar y Scopus, 1300 y 737 respectivamente, mientras que con WoS, con 108, es el segundo año con más artículos.

Por otro lado, cabe destacar que el aumento de los artículos publicados por año mantiene la tendencia lineal también en Scopus. No sólo eso, sino que también se puede apreciar el descenso en el año 2015. En el caso de WoS, si bien se muestra una tendencia general a aumentar, el incremento es algo más errático.

Por último, se pueden comparar la cantidad de artículos disponibles en las bases de datos en el periodo 1950-1980, que como he mencionado en la anterior entrada, es un momento de bastante desarrollo de la teoría. En el caso de Google Scholar se tienen 748 artículos, pero para Scopus son 257 y para WoS son 48. Como se ve, siguen las mismas tendencias que en la gráfica con Scopus inferior a Google (en este caso casi llega a triplicar el número) y WoS con la menor cantidad de resultados.

Nota: el acceso a los recursos de la biblioteca (búsqueda en Sirius, Scopus y otras bases de datos, búsqueda en el catálogo, etcétera) es posible desde fuera de la universidad. Sólo hay que configurar el proxy del navegador.

Cantidad y crecimiento de la información científica (Dt5)

Para realizar la tarea he escogido buscar "orthogonal cutting". Se trata de un término principal en el TFM que estoy realizando y se traduce como corte ortogonal, un modelo simplificado de los procesos de mecanizado que permite un análisis más sencillo de los mismos. Tras la búsqueda en Google Scholar de dicho concepto para los años 2008-2018, se ha confeccionado la gráfica que se muestra abajo. En el eje de abscisas se muestran los años consultados y en el ordenadas los artículos publicados cada año (o, mejor dicho, los que aparecen en el buscador).

En la gráfica se puede observar un crecimiento más bien lineal en las publicaciones, con una pequeña regresión en el año 2015. Este crecimiento venía dándose aproximadamente desde el año 2000 debido a algunas nuevas teorías y una aplicación más extendida en el campo del método de los elementos finitos. De hecho, una gran parte de los nuevos artículos son precisamente de formas mediante las que modelizar estos procesos mediante MEF y su aplicación a distintos metales como aleaciones de aluminio, superaleaciones, etcétera.

He tratado de comparar con el periodo de 1940 a 1980, momento en el que se estableció la base de la teoría y se desarrollaron distintos modelos analíticos. En general fueron unos años con una gran cantidad de publicaciones, pero antes de 1951 no hay ningún artículo disponible y entre los años 1951 y 1980 únicamente habría publicados 748 artículos según Google Scholar, lo cual no parece realista, especialmente teniendo en cuenta que faltan algunos artículos principales, pero desde luego es llamativo que sean menos de los publicados únicamente en el año 2011.

Por tanto, si bien la comparación no se ha podido realizar de forma satisfactoria, sí se puede observar una tendencia lineal en el crecimiento de la publicación de artículos que mencionan "orthogonal cutting". A su vez, soy consciente que el término puede resultar restrictivo, ya que supone que los artículos deben contener el término, pero puede no ser así aunque traten el tema.

Revisión por pares (Ct6)

En un momento histórico en el que la comunicación y la publicación de opiniones es tan sencilla, un proceso como la revisión por pares, que en ocasiones puede resultar opaco o incluso desconocido a alguien ajeno a la ciencia, se mantiene esencial para la ciencia. El hecho de que la nueva ciencia generada en un área (ya sea para su publicación en revistas o para su financiación) únicamente sea evaluada por los expertos de la misma, no parece descabellado. Al fin y al cabo, serán los más indicados para encontrar fallos, sugerir mejoras y, en general, apreciar la importancia de la nueva aportación. Sin embargo, la revisión por pares también tiene su fallos y con la facilidad en la comunicación actual también surgen mejoras o alternativas.

El principal punto débil del proceso es precisamente el factor humano, el cual resulta ser esencial. Si bien en un principio la revisión debe realizarse bajo la mirada atenta de un científico en base a la razón objetiva. Sin embargo, el propio científico tiene sus opiniones, aún más si debe ser experto en el tema, de forma que puede tener afinidad o aversión hacia el proyecto, la teoría defendida o el propio investigador. Y no sólo eso, sino que la influencia también puede llegar desde el propio editor, puesto que su negocio está en las publicaciones y cuantos artículos llamativos y autores reconocidos publiquen en la revista, mejor le irá. En ocasiones, los artículos también pueden dar lugar a notas de prensa con mucha repercusión en los medios, lo cual puede ser de interés para la revista (aquí se podría hablar incluso de cómo se tratan las noticias científicas desde los medios de comunicación masivos). Así pues, sería interesante evaluar cómo afecta la revisión por pares a, por ejemplo, científicos más jóvenes, las instituciones de investigación menos prestigiosas, según el país de origen del científico o incluso a las nuevas ideas (uniendo con lo visto anteriormente sobre Kuhn y la aceptación de la ciencia revolucionaria). Por último, el proceso también puede resultar lento y suponer una gran inversión de tiempo por parte de los investigadores. Si bien en este párrafo se ha hablado principalmente sobre publicaciones, se puede aplicar lo mismo a la revisión realizada para la obtención de financiación.

Un ejemplo interesante de un fallo de la revisión por pares está en la fuente de Nature, donde se explica que un artículo publicado en Science recibía amplias críticas de investigadores mientras los medios de comunicación se hacían eco de la publicación. La pregunta entonces es, ¿cómo puede ser que un artículo así haya pasado la revisión por pares teniendo en cuenta las críticas recibidas al método que emplea? Este, no obstante, es sólo un fallo de los muchos que se producen, es decir, no es un sistema infalible (lo que tampoco significa que otros sí lo sean).

Por tanto, la revisión de los artículos científicos es obviamente necesaria, la cuestión es cómo se realiza y cómo puede mejorarse. En la actualidad, ante las revisiones por pares opacas que realizan algunas publicaciones, otras han comenzado a abrir estos procesos, mostrando la comunicación entre las distintas partes o incluso posibilitando la participación externa. Sin duda, estos son los primeros pasos para actualizar una parte esencial de la ciencia.

I+D+¿Qué? (At6)

La viñeta señala de forma satírica un punto interesante de la política. Dependiendo de quién gobierne las cosas pueden cambiar de nombre o desaparecer completamente; no en vano, lo que hoy es el Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades, no hace un mes era una de las secretarías del Ministerio de Economía, Industria y Competitividad. De la misma forma, la adición de una “i” al final de I+D, especialmente desde un punto de vista de alguien completamente ajeno a la investigación, puede verse como un movimiento político. Sin embargo, atendiendo al sistema CTS (Ciencia-Tecnología-Sociedad) se puede analizar la adición de esa última “i”.

Las dos primeras letras se corresponderían de forma general con la investigación básica y la investigación aplicada, respectivamente. Así pues, por un lado se descubren nuevos conocimientos y por otro se van a aplicar estos conocimientos para la mejora tecnológica. Por otro lado, tenemos la última letra añadida, que denota la innovación y que va a estar más relacionada con la creación y mejora de productos o procesos por parte de la empresa. Éste va a ser el último paso necesario para que el nuevo conocimiento (obtenido del I+D) llegue a la sociedad y por lo tanto es absolutamente necesario para cerrar el círculo que representa el sistema CTS.

Una vez establecida la posición de cada letra en el sistema CTS y habiendo establecido que la “i” no es una adición aleatoria, sino que es parte integrante del proceso, se puede pasar a analizar cómo se financian las distintas partes. Desde luego, ya en las fuentes proporcionadas en la lección se indica que la inversión en investigación para el caso de España es más baja que la del resto de países de la OCDE, por ejemplo en el artículo de Javier López Facal, del año 97. En este artículo ya se indica que desde la política se quería aumentar la inversión en investigación hasta el 2% del PIB (esta cifra se suele repetir constantemente). Sin embargo, nunca se ha llegado a realizar, llegando como mucho al 1,35% en 2009 y 2010, es decir, ya durante la crisis económica (datos obtenidos del Banco Mundial). Ahora, con las elecciones, los mismos partidos que no realizaron esa subida durante sus mandatos, vuelven a proponerlo (desde luego, la viñeta parece ser bastante acertada).

En cualquier caso, un factor importante a tener en cuenta entre la investigación básica y la investigación aplicada e innovación es su capacidad de rendimiento. La investigación básica representa en ocasiones una gran inversión que las empresas privadas pueden no estar dispuestas a asumir, puesto que lo que buscan es asegurar un beneficio. Es por ello que se suele dejar al Estado estas grandes inversiones. Un claro e histórico ejemplo de ello es el programa Apollo, realizado mediante los fondos de la NASA, pero serán empresas privadas las que definitivamente se lleven gran parte del dinero mediante contratos. El sistema es capitalista y la investigación aplicada y la innovación permiten, en definitiva, mayor beneficio a las empresas, por lo que la pregunta no es si las empresas deberían financiar más investigación básica, sino si esa investigación les va a permitir obtener beneficios. Esto mismo se puede aplicar, a la inversa, a los organismos de investigación pública: si desean rentabilidad en la inversión, realizarla en la investigación aplicada e innovación con la generación de patentes, etc., les posibilitaría hacerlo.

Personas dedicadas a la "ciencia" (At5)

Sin duda alguna, la gran variedad de puestos de trabajo involucrados en el I+D+i es muy amplia, puesto que como ya se ha visto no sólo se limita a los propios científicos, sino que hay muchos otros integrantes que es posible que incluso lleguen a pasar desapercibidos. Un primer acercamiento a este tema es la división de la estructura en sus cuatro niveles funcionales, expuestos en el artículo de Javier López Facal:

• Primer nivel: Fomento, planificación y coordinación institucional (Parlamento, Gobierno).
• Segundo nivel: Programación, financiación y gestión de la Ciencia y Tecnología (Consejos, Comisiones, Fundaciones).
• Tercer nivel: Ejecución de la investigación y explotación de sus resultados (Universidades, Centros de Investigación).
• Cuarto nivel: Servicios científico-técnicos (Laboratorios de análisis, calibración, normalización; bibliotecas, centros de información, servicios de toma de muestras y datos estadísticos, etc.),

Atendiendo al primer nivel, el cargo más relevante es el del ministro encargado de investigación científica, desarrollo tecnológico e innovación (o la secretaría correspondiente). En la actualidad, el titular del Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades (el nombre cambia con los gobiernos y puede llegar a fusionarse con otros ministerios) es Pedro Duque. Sin embargo, al ministerio se le tienen asociados una serie de secretarías y consejos, todos ellos con sus correspondientes puestos de trabajo. Su organigrama se puede observar en el siguiente enlace. Por lo tanto, hasta ahora en los primeros niveles se tienen únicamente funcionarios dedicados a la gestión y programación del I+D+i.

En el enlace anterior también se pueden observar algunos organismos de gestión pertenecientes al segundo nivel. Sin embargo, uno muy relevante es el CSIC, que ya se encuentra a medio camino entre el segundo y tercer nivel. En este enlace se encuentra la memoria del año 2017, en la que se puede ver el organigrama (pág. 8) y una composición general del personal (pág. 22). El organigrama muestra la variedad de actividades que se desarrollan en el CSIC, de nuevo, mostrando como los científicos son sólo una parte del proceso de generación de I+D+i. De los 11.085 trabajadores del CSIC a finales de 2017, 1.265 eran de gestión. Por otro lado, el equipo de investigación va a estar formado por los científicos, acompañados por personal en formación y el personal técnico. Por supuesto, dentro del personal de investigación para distintas instituciones puede haber diferentes “grados”: en la universidad está el profesor-investigador (mencionado en las fuentes), investigadores a tiempo completo, etc.

Lo visto arriba sigue el orden establecido por niveles funcionales para el caso de las organizaciones públicas. En el caso de los centros de investigación y empresas privadas los primeros niveles se corresponderían más bien con la dirección de la empresa.

Por último, caben destacar otros puestos racionados con el cuarto nivel funcional. Para el caso de las bibliotecas debe haber personal encargado de adquisiciones, catalogación, diferentes servicios como los informáticos, etc. En la normalización, los puestos más claros son los integrantes de los distintos comités de normalización, pero por supuesto debe haber funcionarios encargados de la gestión.

La realizada es una exposición rápida y general de los diferentes puestos de trabajo involucrados de alguna forma en la investigación y desarrollo. Sin embargo, a pesar de ser una mirada general, especialmente centrada en el sector público, mediante los ejemplos que se han dado sí que se tiene una idea de la gran variedad de trabajos que requiere la ciencia.

Pensar fuera de la caja (At4)

A lo largo de la historia se pueden encontrar casos muy claros de cambio de paradigma. El más característico es el de la Revolución Copernicana. Sin embargo, otro que también me parece buen ejemplo es la teoría microbiana de la enfermedad, que sustituye a la teoría miasmática durante el siglo XIX. Si bien no es un campo en el que personalmente tenga un gran conocimiento, se puede realizar una descripción general que ejemplifique lo establecido por Kuhn.

La teoría miasmática establece que las enfermedades están causadas por vapores o gases liberados por la descomposición de materia orgánica, denominados miasmas. Antecedentes de esta teoría pueden encontrarse ya en la Antigüedad (como Hipócrates) pero, como ya se ha dicho, seguirá en pié hasta bien entrado el siglo XIX. Como claro ejemplo se pueden poner a los famosos médicos de la peste, que en sus llamativas máscaras llevaban hierbas aromáticas para evitar los vapores que provocaban la enfermedad. A su vez, esta teoría llevó a determinadas formas de saneamiento urbano y medicina.

Si bien antes del siglo XIX ya había habido indicios o propuestas indicativas de la teoría microbiana, por ejemplo Anton van Leeuwenhoek (1632-1723) llegó a observar microbios a través del microscopio, será en dicho siglo cuando se comience a romper con la teoría del miasma. Un caso que me parece muy interesante es el de John Snow, que en 1854, ante un caso de epidemia de cólera en Londres y no contento con la explicación de la teoría miasmática (aún no se había desarrollado la teoría microbiana) examinó la zona, demostrando que la fuente de la enfermedad había sido una bomba de agua con agua infectada. Posteriormente se descubrió que el pozo público del que se obtenía el agua estaba muy cerca de un pozo negro con fugas de bacterias fecales. Este hallazgo también llevó a comenzar a cambiar el saneamiento de la ciudad. Otra evidencia que no apoyaba la teoría miasmática fue encontrada por Anton de Bary en 1866, que estudió las causas del “tizón tardío”, causante de la hambruna de Irlanda entre 1845 y 1852. Llegó a reproducir la enfermedad en plantas sanas tras inocularles las esporas del hongo encontrado en plantas ya enfermas.

Así pues, ya tenemos las objeciones a la teoría establecida. Los científicos más relevantes durante el periodo de la revolución científica serán Pasteur y Koch, el primero investigó sobre la fermentación del vino y la cerveza y cierta enfermedad del gusano de seda y el segundo sobre el ántrax y la tuberculosis. Pasteur llegó a preparar vacunas contra el ántrax y el cólera a partir de patógenos debilitados artificialmente, describó la fermentación, etc. Koch, por otro lado, comenzó a aislar los distintos microorganismos causantes de enfermedades como el ántrax o la tuberculosis, además de establecer sus cuatro postulados (1882). No sólo eso, sino que también se desarrollaron nuevos medios como la placa de Petri o los cultivos de agar y procedimientos como la esterilización del instrumental.

En definitiva, se pueden establecer las distintas fases de la ciencia según la teoría de Kuhn: la ciencia normal, que sigue la teoría miasmática; un periodo de crisis, que viene dado por la gran cantidad de anomalías y descubrimientos realizados especialmente en el siglo XIX; una ciencia revolucionaria, inaugurada por los descubrimientos y avances de científicos como Pasteur y Koch; y finalmente un cambio de paradigma con la imposición de la teoría microbiana. Este nuevo paradigma también va acompañado, como ya se ha dicho, de nuevo instrumental, nueva metodología (los cuatro postulados), nueva práctica experimental, etc.

Escritura formal, elementos de un paper (Ct4)

Durante la realización de un artículo científico las secciones deben escribirse en tiempos verbales determinados. Puesto que cada sección cumple una función determinada, en un principio el tiempo verbal empleado no tiene por qué coincidir. Sin embargo, dentro de las propias secciones sí es recomendable mantener un mismo tiempo verbal. Un ejemplo muy claro es la sección del método, en la que se describe qué se hizo durante la realización del trabajo, por lo que va a tener que estar escrita en pretérito. Esto mismo puede aplicarse en la sección de resultados. Para el caso de la introducción, en el texto de Lapin se menciona que se puede emplear tanto el presente como el pretérito, dependiendo de lo que se esté realizando. Sin embargo, teniendo en cuenta que por lo general se va a tratar de exponer los conocimientos en los que se basa el trabajo, el presente parece el más indicado. Por último, en la sección de la discusión el presente también debería ser el tiempo empleado, puesto que lo que se pretende es dar una interpretación de los resultados y obtener una serie de conclusiones.

A su vez, el empleo correcto de las referencias es esencial para la realización de los artículos científicos. La finalidad de éstas es múltiple. Por un lado, en la introducción del artículo se emplean para referenciar las contribuciones que otros científicos han realizado y que sirven de base para el propio artículo, posibilitando al lector profundizar más en aquellos aspectos que le interesen. Por otro lado, en la sección de método y materiales las referencias pueden emplearse para reducir la explicación que se da del método si se trata de uno que ya se haya empleado en otras ocasiones. Por último, en el apartado de discusión las referencias se utilizan para evaluar el error cometido en comparación con otros trabajos que hayan empleado el mismo método.