¿Cómo se verifica la precisión demostrada en cierto trabajo de investigación antes de su aceptación o se verifica en absoluto?

Los documentos son revisados ​​por pares, pero eso está muy lejos de ser lo mismo que verificar realmente su precisión más allá de lo que hacen los autores o lo que los árbitros y el editor notan en la lectura cuidadosa del documento. (Los árbitros y editores en realidad no duplican el trabajo, lo que sería literalmente imposible en la mayoría de los campos e imposible para todos los fines prácticos en los demás). Siempre debe leer los documentos con mucho cuidado, y de ninguna manera debe tomar lo que dice un documento en valor nominal sin su propio esfuerzo intenso. (Podría ser cínico y decir que esto es especialmente cierto en revistas como Nature , pero mi punto es válido incluso sin tal cinismo). La revisión por pares ayuda cuando funciona, aunque por supuesto tiene muchos problemas, y puede ayudar a mantener el error (o simplemente poco interesante) fuera de la literatura, pero no debe confundirse con algún tipo de “verificación” fuerte.

En resumen, se espera que los árbitros y editores (al igual que los autores) hagan lo mejor que puedan, pero los errores menores se superan mucho y, por supuesto, los errores mayores también pueden pasar. Como dijo Obi Wan Kenobi: “Debemos ser cautelosos”. Si uno quiere ponerse un sombrero cínico, la parte anterior de la línea de Kenobi también se aplica. 🙂

Una situación interesante es la matemática pura, donde en principio uno debería poder leer todo e indicar si hay un error o no. En la práctica, sin embargo, eso no es realista. Para obtener un resultado importante (por ejemplo, si alguien reclama una prueba de un gran problema abierto en un documento que se ha enviado a Annals of Mathematics ), obviamente habrá un mayor escrutinio, pero incluso en la práctica es insoportablemente difícil, como se discutió en A medida que las matemáticas se vuelven más complejas, ¿reinarán las computadoras?

Otras complicaciones, que también surgen en medio de algunos de los problemas que mencioné anteriormente, son la ética y la negligencia. No hay verificación incluso cuando los árbitros hacen el trabajo cuidadoso que se supone que deben hacer, pero, por supuesto, a menudo no lo hacen. Los editores también varían en calidad.

Permítanme también agregar un resumen final muy breve de mi respuesta: los autores, los árbitros y los editores son humanos, y tenemos que lidiar con eso. Un buen número de ellos hará lo mejor que puedan, y otros no.

Cuando se revisan los documentos, los revisores consideran si los métodos se han descrito adecuadamente, si los métodos son apropiados y si las afirmaciones hechas en la discusión y conclusión están respaldadas por los resultados presentados. Los revisores generalmente también verifican si las ecuaciones dadas son correctas. Si el autor ha mentido sobre los resultados, o si hubo algún error no obvio de los métodos, como un error de transcripción, generalmente no hay forma de saberlo (aunque los revisores pueden señalar que los resultados parecen “demasiado buenos para ser verdad”, ” si ese es el caso).

Esta es una de las razones por las cuales el fraude académico es visto como una traición completa y es un movimiento que pone fin a su carrera (y en algunos casos, como el mal uso de los fondos de la subvención, un delito penal). Tenemos que confiar en los investigadores para informar sus resultados con honestidad.

En algunos casos, los resultados pueden cuestionarse más adelante si otros no pueden replicarlos o si un nuevo análisis estadístico señala los resultados como potencialmente fraudulentos. Esto es bastante inusual, pero una gran noticia cuando sucede.

Hay poco que agregar a la excelente respuesta de Mason Porter. Pero aprovecharé la oportunidad para agregar que para las conferencias de software, estoy liderando un esfuerzo para validar los artefactos de software que acompañan a los documentos. Este proceso en realidad produce más escrutinio que la revisión por pares en sí. Consulte Evaluación de artefactos para conferencias de software.