Políticas editoriales
Código de ÉTICA
Política ANTIPLAGIO
Política sobre USO DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Política sobre DISPONIBILIDAD DE DATOS
Código de ÉTICA
La Universidad Nacional de La Plata y el Comité editorial de IDTS asumen el compromiso de velar por su ética y calidad científica supervisando el proceso de edición y publicación.
Los autores deberán cumplir con las normas éticas y buenas prácticas que se detallan: los autores deben informarse sobre los requisitos formales para enviar un manuscrito a IDTS y cumplir con los requerimientos solicitados, los artículos deben ser originales, esto es que la propiedad intelectual corresponda únicamente al/los autores quien/quienes asumen la responsabilidad de su contenido.
Además deben ser inéditos, esto significa que el o los autores asumen la responsabilidad de que no han sido publicados con anterioridad y que una vez remitidos a IDTS no serán enviados a ninguna otra publicación hasta que no haya una decisión editorial de IDTS. Solo si el trabajo fuera rechazado por el Comité Editorial de IDTS, podrá ser enviado a otra entidad editora.
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Política ANTIPLAGIO
Para garantizar que los trabajos publicados sean originales e inéditos, IDTS utiliza la herramienta Similarity Check (un servicio ofrecido por Crossref que emplea la tecnología de iThenticate) que permite detectar coincidencias y prevenir el plagio.
Este recurso, provisto por la Universidad Nacional de La Plata, fue incorporado por la revista a partir de 2024 y se aplica, desde entonces, a todas las contribuciones recibidas. En caso de comprobarse una práctica de plagio, la revista sigue los lineamientos provistos por COPE.
Respecto del autoplagio, o fraude de reciclaje, se considera que se incurre en esta práctica cuando se realizan cambios mínimos en un texto propio y se lo presenta como si fuera un trabajo diferente o se omite la indicación de que se trata de un trabajo anteriormente publicado que se presenta reelaborado con correcciones o con nuevos agregados.
En tanto, no se considera autoplagio cuando el trabajo previo es base para una contribución nueva, y deben repetirse partes clave para explicar y para defender los nuevos argumentos; el/la autor/a considera que lo desarrollado en trabajos anteriores no se puede exponer de mejor manera para la nueva publicación; los pasajes repetidos no superan el 30% del trabajo original.
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Política sobre USO DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Innovación y Desarrollo Tecnológico y Social (IDTS) adhiere a la Política de uso de Inteligencia Artificial para revistas científicas elaborada por la Universidad Nacional de La Plata, en línea con los criterios de uso y de aplicación de las inteligencias artificiales (IA) que proponen la Declaración de Heredia, COPE, WAME y el Decálogo del Centro Argentino de Información Científica y Técnica (CAICYT-CONICET).
El principio rector de estas políticas, que la revista comparte y promueve, es que las IA no reemplazan el razonamiento científico, el análisis crítico ni la toma de decisiones. Por ello, la responsabilidad ética y legal sobre el contenido publicado en IDTS, que haya sido generado con IA, recae sobre los/as autores/as.
En todos los casos, la revista antepondrá sus políticas de ética y de plagio, quedando la referida al uso de las IA subyugada a que se cumplan las primeras.
Autoría: las IA carecen de responsabilidad ética y legal, así como de capacidad para responder por el contenido publicado. Por ello, la participación autoral solo puede atribuirse a personas humanas.
Transparencia: las IA son herramientas que pueden ser utilizadas en la elaboración, el análisis técnico o el procesamiento de contenido científico. Por ello, los/as autores/as deben informar cuáles utilizaron, para qué, con qué parámetros y qué tipo de supervisión se realizó.
Integridad científica: las IA pueden generar datos erróneos o afirmaciones infundadas, porque no son capaces de distinguir entre contenido verificado y no verificado. Por ello, toda información generada por las IA debe ser revisada y/o cotejada con literatura científica confiable.
Control de sesgos: las IA pueden replicar sesgos sociales, culturales o disciplinares presentes en sus datos de entrenamiento. Por ello, quienes las utilicen deben evaluar toda información generada por estas herramientas y evitar la reproducción de posibles sesgos.
Citación: las IA no constituyen fuentes primarias de información. Por ello, no deben citarse como referencias ni en el texto ni en el apartado final. Asimismo, se solicita verificar toda bibliografía que haya sido sugerida por las IA.
IDTS adoptó esta política en abril de 2026 y la aplica, desde entonces, en las distintas etapas del proceso editorial (revisión preliminar, evaluación por pares y producción de la versión final).
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Política sobre DISPONIBILIDAD DE DATOS
IDTS promueve la transparencia y la reproducibilidad de las investigaciones publicadas para que otros/as investigadores/as puedan replicar los estudios descritos en sus artículos, ya sea para corroborar o para refutar los resultados obtenidos, de acuerdo con lo establecido por la Ley Nacional 26.899 de Repositorios digitales institucionales de acceso abierto
Para favorecer la reproducibilidad de los resultados, la revista requiere que los/as autores/as pongan a disposición y sin restricciones los conjuntos de datos con los que han realizado la investigación descrita en su artículo. En caso de existir limitaciones derivadas de causas éticas o legales, los/as autores/as deberán indicar cómo deben hacer otros/as investigadores/as para acceder a dichos datos.
Toda la información y los datos de investigación enviados a IDTS serán cargados y puestos a disponibilidad en SEDICI, el repositorio de la Universidad Nacional de La Plata, a fin de incrementar la adecuación a los principios FAIR: Findable, Accesible, Interoperable and Reusable (los datos deben poder ser encontrados, accedidos, deben encontrarse en sistemas capaces de interoperar y deben poder ser reutilizados en otras investigaciones).
Se alienta a los/as autores/as a realizar el depósito de datos en SEDICI, o en cualquier otro repositorio de datos de investigación (como FigShare, Mendeley Data, Zenodo), de manera previa a realizar el envío de la contribución a la revista. De este modo, al remitir el artículo solo se deberá indicar la URL donde se encuentran los datos de investigación.
Se solicita a los/as autores/as el uso de formatos que maximicen la accesibilidad y la reusabilidad de los datos (por ejemplo, en caso de utilizar datos tabulares se sugiere emplear una planilla de cálculo). En caso que ser necesario, se recomienda publicar junto con los datos los algoritmos o los tratamientos (pipelines) que deben realizarse sobre dichos datos para su correcta interpretación.
Esta política de datos de investigación fue adoptada el 1 de enero de 2020 y es aplicada sobre los trabajos recibidos a partir de esa fecha. Los artículos publicados con anterioridad a dicha fecha no están sujetos a la política descripta.
