COVID-19 Papers & Datasets

Repositorio Dspace/Manakin

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dc.creator Liberatore, Gustavo
dc.creator Di Césare, Victoria
dc.creator Figueroa, Pedro
dc.creator Fernández, Gladys Vanesa
dc.creator Vuotto, Andrés
dc.creator Pallotta, Natalia
dc.date 2020
dc.date.accessioned 2023-03-20T13:54:28Z
dc.date.available 2023-03-20T13:54:28Z
dc.date.issued 2023-03-20
dc.identifier.uri http://humadoc.mdp.edu.ar:8080/xmlui/handle/123456789/973
dc.description La problemática: la pandemia profundizó un gran problema de nuestro tiempo: la desinformación. En relación al COVID-19, este fenómeno no afecta únicamente al público en general, como usuarios de medios de comunicación y de redes sociales, sino que también se extiende a los ámbitos científico y académico. Existe una preocupación real entre los investigadores acerca del ritmo sin precedentes con el que se publican, difunden y aplican los conocimientos científicos al combate de esta enfermedad, muchos de los cuales aún no han pasado por exhaustivos procesos de evaluación de pares. Esta falta de rigurosidad en los métodos de evaluación propios de la ciencia, sumada a la creciente presión a la que se ven sometidos los profesionales de la salud, hizo que se vuelva cada vez más difícil discernir entre las investigaciones que se justifica estudiar y adoptar, y las que no vale la pena considerar porque sus hallazgos son infructuosos o, aún peor, porque pueden generar efectos adversos en la salud. Una propuesta de solución: se generó una herramienta para que la comunidad científica y académica pueda acceder a artículos y sets de datos que garantizan mínimos estándares de calidad en su producción. COVID-19 Papers & Datasets es un índice pensado para que todos los especialistas que se encuentran investigando la enfermedad desde diferentes áreas de estudio, como la salud, la biología, la historia, la economía, o la psicología, puedan encontrar bibliografía y datos para sus investigaciones, dejar sus comentarios y recomendaciones, y así contribuir a la evaluación de los trabajos incluso después de publicados, permitiendo jerarquizarlos, volverlos más o menos visibles, y abriendo espacios de debate sobre la información que contienen. es_ES
dc.format application/pdf es_ES
dc.language es es_ES
dc.publisher Universidad Nacional de Mar del Plata es_ES
dc.source II Jornadas Investigar UNMDP es_ES
dc.title COVID-19 Papers & Datasets es_ES
dc.type conferenceObject es_ES
dc.filiacion.author Liberatore, Gustavo. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Humanidades. Departamento de Ciencia de la Información; Argentina. es_ES
dc.filiacion.author Di Césare, Victoria. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Humanidades. Departamento de Ciencia de la Información; Argentina. es_ES
dc.filiacion.author Fernández, Gladys Vanesa. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Humanidades. Departamento de Ciencia de la Información; Argentina. es_ES
dc.filiacion.author Vuotto, Andrés. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Humanidades. Departamento de Ciencia de la Información; Argentina. es_ES
dc.filiacion.author Pallotta, Natalia. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Humanidades. Departamento de Ciencia de la Información; Argentina. es_ES
dc.entidad Depto_CI es_ES
dc.area Investigación es_ES
dc.espacio invest_proyectos es_ES


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