Ana María Cetto is een Mexicaanse natuurkundige en onderzoekshoogleraar aan de National Autonomous University of Mexico. Ze pleit al lange tijd voor open wetenschap en werd vorige maand benoemd tot voorzitter van UNESCO's Stuurgroep voor Open Science. Open wetenschap streeft ernaar wetenschappelijke informatie, data en onderzoeksresultaten toegankelijker en nuttiger te maken voor de samenleving.
Cetto waarschuwt dat de wetenschap een privatiseringsproces heeft doorgemaakt, waarbij uitgevers zowel kosten in rekening brengen om te publiceren als om artikelen te raadplegen. Volgens haar beperkt dit model de toegang tot kennis en concentreert het de voordelen in een klein aantal machtige landen. Betaalmodellen voor publiceren en toegang vergroten de kloof tussen rijke wetenschappelijke economieën en andere landen en drukken middelen weg van minder gefortuneerde onderzoeksomgevingen.
Als tegenreactie bevordert Cetto regionale platforms en beleidsmaatregelen om wetenschappelijke kennis als publiek goed te behouden. Ze is voorzitter van Latindex, dat meer dan 26.000 wetenschappelijke tijdschriften uit Latijns‑Amerika, het Caribisch gebied, Spanje en Portugal gratis beschikbaar maakt; Latindex begon in 1996 en ondersteunt open access, meertaligheid en de verdediging van Spaanse en Portugese publicaties. Andere initiatieven, zoals CLACSO, Redalyc en Scielo, organiseerden bijeenkomsten en bouwden systemen voor open wetenschap op.
Cetto wijst op specifieke uitdagingen voor Latijns‑Amerika: veel landen hebben meer investeringen in infrastructuur nodig en regeringen die de aanbeveling van UNESCO over Open Science hebben ondertekend, staan voor de taak verklaringen om te zetten in actie. Ze benadrukt ook dat open wetenschap verder moet reiken dan gepubliceerde studies en dat het noodzakelijk is effectieve dialogen op te bouwen met gemeenschappen buiten de formele wetenschap. Er groeit het besef dat beoordelingscriteria herzien moeten worden om de voorwaarden voor echte open wetenschap te scheppen. De video bij het interview werd bewerkt op 13 februari 2023. Het stuk is geproduceerd door het Latijns‑Amerika en Cariben‑bureau van SciDev.Net.
Moeilijke woorden
- natuurkundige — wetenschapper die natuur en fysica bestudeert
- onderzoekshoogleraar — senior docent en onderzoeker aan universiteit
- privatiseringsproces — proces waarbij publieke diensten privé worden gemaakt
- uitgever — bedrijf of organisatie die publicaties uitbrengtuitgevers
- betaalmodel — manier waarop kosten voor publiceren betaald wordenBetaalmodellen
- publiek goed — iets dat voor iedereen toegankelijk en gedeeld is
- beoordelingscriterium — regel of maat om kwaliteit te beoordelenbeoordelingscriteria
- meertaligheid — gebruik of aanwezigheid van meerdere talen
Tip: beweeg de muisaanwijzer over gemarkeerde woorden in het artikel, of tik erop om snelle definities te zien terwijl je leest of luistert.
Discussievragen
- Welke voordelen en nadelen ziet u bij wetenschappelijke kennis behandelen als publiek goed?
- Welke stappen zouden landen in Latijns‑Amerika kunnen nemen om infrastructuur voor open wetenschap te verbeteren?
- Hoe zouden beoordelingscriteria van onderzoekers moeten veranderen om open wetenschap meer te stimuleren?
Gerelateerde artikelen
Rapport: wetenschapsjournalistiek werd intensiever tijdens de pandemie
Een wereldwijde enquête van SciDev.Net en partners onderzocht hoe COVID-19 het werk van wetenschapsjournalisten veranderde. De studie laat hogere werkdruk, veel gebruik van preprints en zorgen over kwaliteit zien.
Minder luchtvervuiling in Oost‑Azië versnelt opwarming sinds 2010
Onderzoekers zeggen dat een sterke daling van aerosolen in Oost‑Azië, vooral in China, waarschijnlijk heeft bijgedragen aan een versnelde opwarming van het aardoppervlak sinds circa 2010. Dat heeft al zichtbare regionale gevolgen.
AI kan persoonlijkheid voorspellen uit taal
Onderzoekers vonden dat algemene AI-modellen zoals ChatGPT, Claude en LLaMa persoonlijkheid en dagelijks gedrag kunnen voorspellen uit wat mensen zeggen. De AI-scores kwamen vaak overeen met zelfbeoordelingen en voorspelden ook emoties en stress.
Onderzoekers: AI-bias komt door te simpele modellen
Onderzoekers van de University of Texas at Austin bestudeerden problematische AI-algoritmen. Zij vinden dat bias vaak ontstaat omdat modellen de complexe werkelijkheid niet goed vastleggen. Ze noemen drie belangrijke factoren en geven concrete voorbeelden.