Integridad: hazlo bien desde el principio

La integridad científica es hacer la investigación de forma honesta, rigurosa y transparente. No es solo evitar el fraude: es poder defender cada dato y cada frase de tu trabajo.

Las tres faltas más graves se conocen como FFP:

• Fabricación: inventar datos o resultados.
• Falsificación: manipular datos, imágenes o métodos para que digan lo que quieres.
• Plagio: usar el trabajo o las ideas de otros como propios.

Plagio no es solo copiar literalmente: también es parafrasear sin citar o reutilizar tus propios textos previos sin indicarlo (autoplagio).

• Cita siempre la fuente de una idea, un dato o una frase que no sea tuya.
• Si copias literalmente, usa comillas y referencia.
• Parafrasear bien es reescribir con tus palabras Y citar, no cambiar cuatro palabras.
• No reutilices párrafos de tus trabajos anteriores sin indicarlo.

Las revistas pasan los manuscritos por detectores de similitud (como Turnitin/iThenticate). Un porcentaje alto de coincidencia enciende alarmas.

Sin llegar a fabricar datos, hay prácticas cuestionables que distorsionan la ciencia:

• p-hacking: probar muchos análisis y reportar solo los que «salen significativos».
• HARKing: presentar como hipótesis previa algo que descubriste mirando los datos.
• Manipulación de imágenes: retocar geles, microscopías o figuras más allá de ajustes legítimos y uniformes.
• Selección de datos: descartar casos «que no encajan» sin justificación.

Las herramientas de IA (como los modelos de lenguaje) pueden ayudar a redactar, traducir o resumir, pero su uso tiene reglas claras según el ICMJE:

• Una IA no puede ser autor: no puede responsabilizarse de la exactitud ni la integridad del trabajo.
• Debes declarar cómo la has usado (en la cover letter y en el apartado correspondiente del manuscrito).
• La responsabilidad es humana: tú respondes de todo lo que la IA haya ayudado a producir.
• Cuidado con las «alucinaciones»: la IA puede inventar referencias o datos. Verifica todo.

Equivocarse no es lo mismo que defraudar. Si detectas un error, la ciencia tiene mecanismos para corregirlo:

• Fe de erratas (corrigendum): para errores menores.
• Corrección: para errores que afectan a partes del trabajo.
• Retractación: cuando los resultados no son fiables (por error grave o mala conducta).

• ¿He citado todas las fuentes y evitado el autoplagio?
• ¿Mi plan de análisis estaba definido y distingo lo exploratorio?
• ¿He declarado financiación, conflictos y uso de IA?
• ¿He verificado todas las referencias (especialmente si usé IA)?
• ¿Puedo defender cada dato y cada figura de mi trabajo?