Científicos de la Alianza de Bioversity International y CIAT, en conjunto con la Hacienda San José (HSJ) en el departamento de Vichada, desarrollaron una metodología pionera para estimar las emisiones de gases de efecto invernadero asociadas a los recursos genéticos bovinos, un componente que hasta ahora permanecía invisible en los análisis de huella de carbono de la ganadería. El estudio, publicado en la prestigiosa revista International Journal of Life Cycle Assessment, demuestra que la raza Nelore de Ciclo Corto utilizada en HSJ emite hasta 17% menos gases de efecto invernadero por kilogramo de peso vivo que el ganado Brahman convencional, gracias a su crecimiento y reproducción acelerados. Este hallazgo complementa el estudio publicado en 2022 por el mismo equipo, que concluyó que el manejo integral de pasturas mejoradas en sabanas tropicales puede compensar hasta tres veces las emisiones del ganado.

Experimentos con roedores muestran que moléculas presentes en los espermatozoides “transmiten” la disfunción metabólica a los descendientes, que se vuelven prediabéticos. El fenómeno es reversible con la pérdida de peso antes de la concepción

La educación superior debe replantearse sus prácticas de evaluación en respuesta a los crecientes retos para la integridad que plantea la inteligencia artificial generativa (GenAI), afirman los autores de este Foro de Políticas. los investigadores analizaron datos sobre el uso de esta tecnología por parte de los estudiantes en 20 importantes universidades públicas de investigación de Estados Unidos. El impacto de la GenAI en la educación superior es objeto de un intenso debate. En muchos sentidos, la tecnología está haciendo que las formas habituales de evaluación, como los exámenes, los proyectos o los trabajos de fin de curso, sean menos fiables como medida de la capacidad de los estudiantes. Esto pone de relieve la necesidad de comprender mejor dónde es más frecuente el uso de la GenAI y dónde es más probable que se produzca un uso indebido. Igor Chirikov y sus colegas analizaron los datos de una encuesta realizada a más de 95 000 estudiantes de 20 universidades de investigación estadounidenses durante el curso académico 2023-2024. Sus conclusiones revelan un uso generalizado de la IA generativa entre los estudiantes: aproximadamente dos tercios de los estudiantes afirmaron haberla utilizado durante el periodo de estudio y el 37 % la utilizaba con regularidad. Sin embargo, los patrones de uso variaban considerablemente según la disciplina, con una mayor adopción en los campos STEM. Por ejemplo, el 62 % de los estudiantes de informática declararon utilizarla habitualmente, en comparación con solo el 24 % de los estudiantes de humanidades. Cabe destacar que algunas disciplinas de las ciencias sociales, como administración de empresas y economía, también mostraron altos niveles de adopción. Los patrones de las trampas con ayuda de la IA generativa también variaron según las disciplinas. Las tasas estimadas de uso indebido fueron, en general, más elevadas en los campos no relacionados con las ciencias, la tecnología, la ingeniería y las matemáticas (STEM), siendo la economía (17 %) y el periodismo (16 %) las que registraron tasas relativamente altas, mientras que la biología (5 %) se situó entre las más bajas. El estudio también reveló importantes disparidades demográficas en el uso de la IA generativa, con una mayor adopción entre los estudiantes varones, blancos y asiáticos que entre las estudiantes y entre los estudiantes pertenecientes a minorías infrarrepresentadas. Aunque las diferencias relacionadas con el estatus socioeconómico y la discapacidad fueron menores, los autores sugieren que los hallazgos plantean preocupaciones sobre el acceso desigual a las herramientas de IA y la alfabetización en IA. Chirikov y sus colaboradores proponen varias vías de actuación. Señalan que no existe un único modelo de evaluación «a prueba de IA» y sugieren reformas adaptadas a cada disciplina. Los autores destacan la preparación de los estudiantes para utilizar la IA de forma responsable en contextos profesionales.