Fronteras del conocimiento y transformación de los paradigmas científicos
Palabras clave:
fronteras del conocimiento; paradigmas científicos; interdisciplinariedad; complejidad; transformación científica.Sinopsis
Este libro examina las transformaciones que están redefiniendo las fronteras del conocimiento y los paradigmas científicos en el contexto contemporáneo. A lo largo de siete capítulos se analizan la evolución de los límites disciplinares, los procesos de cambio conceptual, la reconfiguración de las disciplinas, la complejidad de los nuevos objetos de estudio y el impacto de las tecnologías digitales en la investigación. También se abordan la interdisciplinariedad, la transdisciplinariedad, la emergencia de campos híbridos, el análisis de sistemas complejos, la simulación computacional, la inteligencia artificial y la automatización del descubrimiento científico. La obra examina además las nuevas dinámicas de producción del conocimiento, caracterizadas por la colaboración, las redes científicas, la ciencia abierta, las infraestructuras compartidas y la producción colectiva. Finalmente, se reflexiona sobre la convergencia entre ciencias naturales, sociales y tecnológicas, la diversidad epistemológica, la revisión de los criterios tradicionales de explicación y la transformación de las agendas científicas. En conjunto, el libro propone una lectura crítica de la ciencia actual como un sistema dinámico, plural y conectado, cuyas fronteras se modifican continuamente ante nuevos problemas, herramientas, formas de organización y criterios de validación del conocimiento. Permite comprender estas transformaciones sin perder de vista las exigencias de rigor científico contemporáneo.
Descargas
Referencias
Abadal, E. (2021). Ciencia abierta: Un modelo con piezas por encajar. Arbor, 197(799), a588. https://doi.org/10.3989/arbor.2021.799003
Baaden, P., Rennings, M., John, M., & Bröring, S. (2024). On the emergence of interdisciplinary scientific fields: (How) does it relate to science convergence? Research Policy, 53(6), 105026. https://doi.org/10.1016/j.respol.2024.105026
Bianchini, S., Müller, M., & Pelletier, P. (2022). Artificial intelligence in science: An emerging general method of invention. Research Policy, 51(10), 104604. https://doi.org/10.1016/j.respol.2022.104604
Canali, S. (2022). A pragmatic approach to scientific change: Transfer, alignment, influence. European Journal for Philosophy of Science, 12, 48. https://doi.org/10.1007/s13194-022-00477-7
Cantone, G. (2024). How to measure interdisciplinary research? A systemic design for the model of measurement. Scientometrics, 129(8), 4937-4982. https://doi.org/10.1007/s11192-024-05085-1
Castro, J. (2024). Of lakes and knowledges: Between disciplinary enclosures and the pursuit of “full transdisciplinarity”. Journal of Paleolimnology, 72(2), 79-91. https://doi.org/10.1007/s10933-023-00309-5
Cremin, C., Dash, S., & Huang, X. (2022). Big data: Historic advances and emerging trends in biomedical research. Current Research in Biotechnology, 4, 138-151. https://doi.org/10.1016/j.crbiot.2022.02.004
Cuéllar Jiménez, R. (2023). Kuhn, inconmensurabilidad y a priori kantiano, un reto para el enfoque referencial del realismo científico. Discusiones Filosóficas, 24(42), 97-120. https://doi.org/10.17151/difil.2023.24.42.6
De Filippo, D., & Lascurain-Sánchez, M. (2023). La implicación de España en actividades científicas sobre ciencia abierta. Análisis de proyectos y publicaciones científicas. Revista Española de Documentación Científica, 46(2), e358. https://doi.org/10.3989/redc.2023.2.1970
Estrada, E. (2024). What is a complex system, after all? Foundations of Science, 29(4), 1143-1170. https://doi.org/10.1007/s10699-023-09917-w
Filomeno, A. (2024). La distinción entre epistemología y ontología en explicaciones reduccionistas. El caso del aprendizaje en un caracol de mar. Revista de Humanidades de Valparaíso(25), 113-128. https://doi.org/10.22370/rhv2024iss25pp113-128
García Duque, C. (2022). La noción de “diversidad” y el estatus epistemológico de los saberes múltiples. Discusiones Filosóficas, 23(41), 81-99. https://doi.org/10.17151/difil.2022.23.41.5
Gefaell, J., & Saborido, C. (2022). Incommensurability and the Extended Evolutionary Synthesis: Taking Kuhn seriously. European Journal for Philosophy of Science, 12, 24. https://doi.org/10.1007/s13194-022-00456-y
González, L. (2023). La convergencia entre sociología y las ciencias naturales en el estudio de la familia. Teoría y Praxis(42), 45-73. https://doi.org/10.5377/typ.v1i42.15923
Granda, N., Donina, L., Dragone, V., Long, D., & Cronin, L. (2021). Automation isn't automatic. Chemical Science, 12(47), 15473-15490. https://doi.org/10.1039/D1SC04588A
Han, Z., Kang, E., & Sok, S. (2023). The complexity epistemology and ontology in second language acquisition: A critical review. Studies in Second Language Acquisition, 45(5), 1388-1412. https://doi.org/10.1017/S0272263122000420
Heredia Pérez, G., Chávez Aguilar, V., Torres Mendoza, L., & Díaz Calderón, R. (2026). La inteligencia artificial en la investigación científica: Una revisión sistemática trienal. Revista InveCom, 6(3), 1-9. https://doi.org/10.5281/zenodo.17238020
Herrera Castrillo, C. (2023). Interdisciplinariedad a través de la investigación en matemática y física. Revista Chilena de Educación Matemática, 15(1), 31-45. https://doi.org/10.46219/rechiem.v15i1.126
Kim, K., Kogler, D., & Maliphol, S. (2024). Identifying interdisciplinary emergence in the science of science: Combination of network analysis and BERTopic. Humanities and Social Sciences Communications, 11, 603. https://doi.org/10.1057/s41599-024-03044-y
Knowles, R. (2021). Unification and mathematical explanation. Philosophical Studies, 178, 3923-3943. https://doi.org/10.1007/s11098-021-01631-2
Lawrence, M., Williams, S., Nanz, P., & Renn, O. (2022). Characteristics, potentials, and challenges of transdisciplinary research. One Earth, 5(1), 44-61. https://doi.org/10.1016/j.oneear.2021.12.010
Lorca Améstica, N. (2024). Modelos idealizados y representación Z: El caso del liquid drop model en física nuclear. Límite, 19, 5. https://doi.org/10.4067/S0718-50652024000100205
Manco, A. (2023). Prácticas de ciencia abierta vistas desde la perspectiva de las comunidades de investigadores de las ciencias básicas de Perú. Revista Científica, 48(3), 40-55. https://doi.org/10.14483/23448350.20905
Marcelín-Alvarado, M. (2023). Reflexiones epistemológicas derivadas de la praxis investigativa transdisciplinar. Sophia, Colección de Filosofía de la Educación(34), 265-289. https://doi.org/10.17163/soph.n34.2023.09
Margueliche, J. (2023). El corpus teórico en campos emergentes. Apuntes para una geografía de las teorías. Geograficando, 19(2), e135. https://doi.org/10.24215/2346898Xe135
Martínez Romero, E., & Esparza Olguín, L. (2021). Teorías de sistemas complejos: Marco epistémico para abordar la complejidad socioambiental. Intersticios Sociales(21), 373-398. https://doi.org/10.55555/IS.21.316
Mayoral de Lucas, J. (2024). Pasos hacia la revolución: El surgimiento de los paradigmas y la evolución intelectual de Kuhn (1949-1961). Anales del Seminario de Historia de la Filosofía, 41(3), 589-603. https://doi.org/10.5209/ashf.89123
McClure, A. (2024). Enablers of transdisciplinary collaboration for researchers working on climate risks in African cities. Sustainability Science, 19(1), 259-273. https://doi.org/10.1007/s11625-023-01426-w
Mejía Ríos, J., Sepúlveda Casadiesgo, Y., & Díaz Téllez, Á. (2024). Trascendiendo fronteras disciplinarias: Reflexiones sobre la transdisciplinariedad en la investigación y educación. Sophia, 20(1). https://doi.org/10.18634/sophiaj.20v.1i.1351
O'Kane, C., Mangematin, V., Zhang, J., & Haar, J. (2024). How research agendas are framed: Insights for leadership, learning and spillover in science teams. Research Policy, 53(7), 105029. https://doi.org/10.1016/j.respol.2024.105029
Peña Cárdenas, M., Céspedes Guevara, N., & Tuay Sigua, R. (2024). Producción de conocimiento con enfoque transdisciplinar en el escenario de la mecánica clásica: Una revisión sistemática. Ciencia Latina Revista Científica Multidisciplinar, 7(6), 5143-5168. https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v7i6.9072
Petersen, A., Ahmed, M., & Pavlidis, I. (2021). Grand challenges and emergent modes of convergence science. Humanities and Social Sciences Communications, 8, 194. https://doi.org/10.1057/s41599-021-00869-9
Ramírez, F. (2021). Razón y experiencia: Contribuciones para una ampliación de la diversidad epistemológica. Revista de Humanidades de Valparaíso(17), 231-250. https://doi.org/10.22370/rhv2021iss17pp231-250
Reyes Rodríguez, A., Roa Sellado, M., Valenzuela Baeza, C., & Crespo González, M. (2024). Producción de conocimiento, zonas epistémicas y colonialismo académico. Revista Andina de Educación, 7(2), 000724. https://doi.org/10.32719/26312816.2024.7.2.4
Ruiz Muñoz, G. (2024). Implicaciones de la inteligencia artificial en la metodología de investigación. Revista de Investigación en Tecnologías de la Información, 12(26), 28-38. https://doi.org/10.36825/RITI.12.26.003
Schindler, S. (2024). Normal science: Not uncritical or dogmatic. Synthese, 203(4), 108. https://doi.org/10.1007/s11229-024-04527-w
Söderström, K. (2023). The structure and dynamics of instrument collaboration networks. Scientometrics, 128, 3581-3600. https://doi.org/10.1007/s11192-023-04658-w
Taschetto, D. (2025). Rewriting the quantum “revolution”. Studies in History and Philosophy of Science, 109, 72-88. https://doi.org/10.1016/j.shpsa.2024.12.006
Thibault, R., Amaral, O., Argolo, F., Bandrowski, A., Davidson, A., & Drude, N. (2023). Open Science 2.0: Towards a truly collaborative research ecosystem. PLOS Biology, 21(10), e3002362. https://doi.org/10.1371/journal.pbio.3002362
Tinoco-Mesquita, C., Lopes-da Silva, M., Yahiro, D., Ribeiro-Coelho, B., & Azevedo-Silva, F. (2025). Aplicaciones de la inteligencia artificial en la ciencia: Una guía práctica para editores y autores. Archivos de Cardiología de México, 95(2), 135-137. https://doi.org/10.24875/ACM.24000240
Whetsell, T. (2023). Democratic governance and global science: A longitudinal analysis of the international research collaboration network. PLOS ONE, 18(6), e0287058. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0287058
Yuan, B., Zhang, J., Lyu, A., Wu, J., Wang, Z., Yang, M., . . . Cui, P. (2024). Emergence and causality in complex systems: A survey of causal emergence and related quantitative studies. Entropy, 26(2), 108. https://doi.org/10.3390/e26020108
Descargas
Publicado
Omar Anibal Riofrio Olaya,
Yessenia Jazmin Verdezoto Aguila,
Antonio Asdrubal Pilco Procel,
Guido Nino Guida Acevedo,
Tania Fernanda Mejía Chango,
Adrián Enrique Ordóñez Sarango ,
Alexandra Maritza Parreño Ocaña
Licencia
CIDPROS EDITORIAL es una editorial académica comprometida con la difusión ética y responsable del conocimiento científico y con la promoción de publicaciones académicas de calidad.
CC BY 4.0 — Creative Commons Atribución 4.0 Internacional
Esta obra se distribuye bajo los términos de la licencia Creative Commons Atribución 4.0 Internacional (CC BY 4.0), que permite compartir y adaptar el material para cualquier propósito, incluso comercial, siempre que se otorgue el crédito correspondiente a los autores, se proporcione un enlace a la licencia y se indique si se realizaron cambios.




