Catálogo de publicaciones - revistas

<jats:p>La depresión es una epidemia silenciosa y los Millennials y la Generación Z son generaciones deprimidas. Tras estas afirmaciones realizadas en medios de comunicación se encuentra la idea de que la depresión es una epidemia. Esta percepción ha generado tanto un rechazo social como una crítica académica a la psiquiatría. Sin embargo, argumentaré que la depresión no es una epidemia y que la siguiente hipótesis explica el fenómeno actual: las implicaciones prácticas de los problemas epistémicos presentes desde la medicalización de la depresión no han sido revisados. Para ello me apoyo en artículos epidemiológicos sobre la epidemia de depresión y la percepción del aumento de casos de depresión. Estos estudios impiden afirmar la condición epidémica de la depresión y buscan hipótesis explicativas alternativas. Estas hipótesis están relacionadas con los problemas epistémicos de la psiquiatría. Dicha relación se conformó a través de valores no epistémicos en el proceso de medicalización de la depresión. Los problemas epistémicos que implicaban los valores no epistémicos no se han corregido. Esta revisión permite proponer que el proceso de medicalización de la depresión comparte características con un proceso de farmaceuticalización y disease mongering. Estos procesos de medicalización se caracterizan por la falta de rigor epistémico.</jats:p>

<jats:p>En este texto se abordan algunas de las tensiones sobre la práctica tecno-científica con grasas. Recogiendo la condición híbrida entre ciencia y política propuesta por la teoría del actor-red y las epistemologías feministas en los estudios CTS, describiré cómo los apaños por los que las científicas rehacen normas, materiales y sensaciones en la cotidianidad del laboratorio constituyen situaciones de producción del conocimiento científico que escapan de las fronteras que separan objetos y sujetos, humanos y no-humanos, naturalezas y culturas, expertos y legos. Finalmente, propongo que esta mezcla entre medias compone una cosmopolítica de alianzas y reconocimientos donde múltiples modos de existencia y conocimiento difractan y se entrelazan en laboratorios experimentales cuando se analizan, procesan y catan grasas y aceites.</jats:p>

<jats:p>El recurso a lo que dice la “Ciencia” ha sido una constante en el discurso político durante la pandemia de la COVID-19, tanto a la hora de justificar las medidas por parte de los Gobiernos como de criticarlas desde la oposición. Pero ¿qué significa gobernar según lo que dice la Ciencia? En este artículo se explorará la imagen de la ciencia que opera tras estas expresiones. En primer lugar, se abordarán las investigaciones realizadas sobre la imagen de la ciencia, señalando la importancia de esta a la hora de comprender la acción de los individuos en relación con el conocimiento científico. Esto incluye la discusión sobre la imagen heredada de la ciencia, que parece postularse como el imaginario más extendido en la sociedad sobre lo que es la ciencia. En segundo lugar, se mostrará la metodología cualitativa seguida a la hora de analizar la prevalencia de esta imagen en el discurso político. Por último, se mostrará hasta qué punto esta imagen de lo que es la ciencia ha estado presente en las intervenciones de las autoridades y los posibles efectos limitadores que esta ha tenido.</jats:p>

<jats:p>Based on demographic data regarding the relevance of political ideology in reluctance against COVID vaccination, this contribution analyzes the phenomenon of political instrumentalization of scientific information in the fight against the pandemic. In the first place, a negative causal influence is defended, on the vaccination campaign, by the use of the lack of scientific consensus as a political weapon. Second, the scope and nature of “coronavirus science” as a regulatory science is examined, distinguishing different types of external values with different degrees of justification in the closure of interpretive flexibility. It is then concluded, in the third place, the lack of foundation for a discretionary political use of the scientific information generated by the science of the coronavirus. Subsequently, fourthly, the philosophical presuppositions of the effective political use made of scientific information are identified, namely, the erroneous presupposition of an academic science that speaks with one voice. On this basis, it is finally argued in favor of the explicit recognition of the regulatory nature of the science of the coronavirus, with its strengths and limitations, as a basis for a more responsible political use of scientific information and the opening of its evaluative aspects to public debate and moral deliberation.</jats:p>

<jats:p>La vacuna contra la COVID-19 ha sido objeto de una manifiesta desconfianza ligada al proceso de desarrollo de la propia vacuna, así como a la incertidumbre generada por el virus y la enfermedad. A pesar de existir numerosos factores que influyen en la reticencia a vacunarse, resulta de interés explorar la influencia de la raza en las actitudes de desconfianza y rechazo hacia la vacuna. En este artículo, se toma como caso de estudio la población negra en Estados Unidos por la preponderancia de la raza en ese país. Tras reconocer e identificar una serie de causas generales ligadas a la desconfianza en la vacuna contra la COVID-19, se profundiza en las causas específicas que aquejan a la población negra, la cual presentaba una mayor reticencia a vacunarse y se mantuvo como sector demográfico en los niveles más bajos en lo referente a las tasas de vacunación durante los primeros pasos de la campaña.</jats:p>

<jats:p>Comprender la naturaleza social de la ciencia y la tecnología resulta un elemento clave para direccionar el desarrollo científico-tecnológico de una nación en beneficio de las mayorías. Desde mediados del siglo XX científicos e intelectuales del continente latinoamericano se orientaron hacia una reflexión crítica y a la generación de conceptos adecuados localmente. La presente investigación analiza la dimensión ética implícita en el pensamiento social latinoamericano sobre ciencia y tecnología de las décadas que van de los años 60 hasta los 90 del siglo XX. En términos cronológicos se trabajan las dos etapas principales de este campo en la región: un período de sensibilización hacia los años 60 y 70 y un segundo período a partir de los 80 con la emergencia de estudios aplicados a Latinoamérica. Los principales cultores desarrollaron una reflexión y pensamiento crítico comprometido con la realidad de la región desde la defensa del papel prioritario del conocimiento, la ciencia, la tecnología y la innovación en los países del Tercer Mundo para alcanzar la liberación, la inclusión social y el bienestar de su población.</jats:p>

<jats:p>Se plantean cuatro principios fundamentales y diez principios éticos para los sistemas de inteligencia artificial (SIA) en general y su aplicación en la salud pública. Se exponen y comentan los principios de la Declaración de Montreal para el desarrollo responsable de la inteligencia artificial (2018) en que se basa esta propuesta, así como de la Recomendación sobre la ética de la inteligencia artificial de la UNESCO (2022). La pandemia del COVID-19 ha demostrado la necesidad de construir un sistema global de salud, así como de reacción coordinada ante las próximas pandemias. Los principios éticos aplicados a los SIA pueden servir para disminuir la disparidad y las fallas de los sistemas de salud. La integración de SIA en salud de distintas regiones del mundo posibilitaría una acción global más eficiente, pero si se realiza desde el marco de los principios (bio)éticos que aquí se plantean: responsabilidad, precaución, autonomía y justicia, así como el principio de preservación de las decisiones humanas. La IA puede ayudar a desplegar progresivamente un sistema global de atención a la salud de cobertura universal y remota que atienda uno de los más importantes reclamos de justicia global: el derecho humano de atención a la salud.</jats:p>

<jats:p>‘Filosofía experimental’ involucra una homonimia que suele generar confusión, dado que es posible caracterizar con ese mismo nombre dos líneas de investigación filosófica que a primera vista resultan bastante diferentes. En primer lugar, en sentido estrecho se refiere a una perspectiva que surgió con el propósito de poner en cuestión los métodos generalmente utilizados en el análisis filosófico tradicional, por considerarlos netamente especulativos (Knobe et al., 2012). Puntualmente, se enfoca en la crítica al tipo de análisis a priori que suele realizarse en filosófica analítica. A grandes rasgos, toma como punto de partida de sus investigaciones las intuiciones que poseen las personas sin formación filosófica sobre determinados problemas filosóficos (Knobe y Nichols, 2017). En segundo lugar, ‘filosofía experimental’, en un sentido más general, alude a una perspectiva mucho más antigua, emergida alrededor del siglo XVII. Algunos representantes de dicho enfoque son Francis Bacon, Robert Boyle, John Locke, Blaise Pascal y David Hume. En este artículo argumentaremos que las versiones ‘ampliadas’ de la filosofía experimental en su sentido estrecho, poseen puntos en común con el sentido más general. En otras palabras, analizaremos la hipótesis de que por detrás de las vertientes más recientes de la filosofía experimental contemporánea es posible hallar continuidades con la tradición iniciada por los filósofos naturales del siglo XVII. Dichas continuidades serían los suficientemente importantes como para hacer plausible la idea de que la filosofía experimental, en su sentido general, puede entenderse como una tradición filosófica que, a pesar de sus intermitencias, persiste aún hoy en día y, aún más, actualmente se encuentra en proceso de reconsolidación.</jats:p>

<jats:p>El objetivo principal de nuestro artículo es realizar un análisis crítico de la noción de representación como fundamento de la generación de hipótesis en la modelización científica. En efecto, mostraremos las inconsistencias que genera este modo de fundamentar la generación de hipótesis en algunos de los más representativos enfoques sobre la representación científica. Dependiendo del enfoque y la definición de representación considerada, mostramos que estas inconsistencias van desde el uso de recursos no lógicos hasta cierta circularidad en las definiciones. La idea que subyace a toda está crítica es que surrogative reasoning debe encontrar sus fundamentos en la lógica misma.</jats:p>