Programa
RSLA26 se realizará del 25 al 28 de agosto de 2026 de manera virtual. El programa incluye tutoriales prácticos, charlas y paneles.
Mar 25/8
Tutoriales
Mié 26/8
Charlas y paneles
Jue 27/8
Charlas y paneles
Vie 28/8
Tutoriales
Las charlas y paneles se realizarán el miércoles 26 y el jueves 27 de agosto. Los tutoriales tienen su propio cronograma en la página de tutoriales.
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No existe una receta única para convertirse en Research Software Engineer (RSE) o ingeniera de software para la investigación. Quienes trabajamos en estos roles venimos de trayectorias muy diversas, desde las ciencias de la computación hasta distintas áreas de investigación, y llegamos con experiencias, conocimientos y habilidades diferentes. En esta charla quiero compartir mi recorrido desde la investigación en ciencias de la atmósfera hasta convertirme en ingeniera de software para la investigación. Voy a contarles cómo comunidades como R-Ladies+, LatinR, rOpenSci y The Carpentries fueron fundamentales en ese recorrido para aprender, encontrar nuevas oportunidades y construir redes de colaboración. Y espero motivarles a sumarse y contribuir. Porque no importa si es investigación o software, es mejor en comunidad.
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Quarto es un sistema abierto de publicación científica y técnica que permite crear, desde un mismo documento fuente, artículos reproducibles, presentaciones interactivas y sitios web académicos. En esta charla exploraremos cómo instalar y configurar Quarto, integrar código en Python o R junto con texto y ecuaciones, y aprovechar extensiones como WebR, Pyodide y Shiny para construir material científico dinámico, accesible y fácil de compartir con la comunidad de investigación.
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Esta presentación propone un flujo de trabajo práctico y reproducible para abrir datos de investigación siguiendo los principios FAIR. Implementado en R, recorre desde la organización y documentación de datos hasta la generación de metadatos, selección de licencias y depósito en repositorios abiertos. A partir de un conjunto de datos simulado, se abordan también decisiones éticas vinculadas al consentimiento y la apertura de datos.
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Cookiecutter es una herramienta de línea de comandos que permite crear proyectos estructurados de forma rápida mediante plantillas personalizables. Usar Cookiecutter ayuda a automatizar la organización de archivos y carpetas, estandarizar proyectos y simplificar tareas repetitivas o complejas, como la instalación de dependencias o la inicialización de repositorios. En esta charla aprenderás cómo aprovechar Cookiecutter para mejorar la reproducibilidad y el orden en tus proyectos de análisis de datos.
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Se presenta una propuesta para desarrollar un paquete tecnológico orientado a la gestión de datos de investigación en el Instituto de Ecología A.C. La solución permitirá registrar, organizar, documentar y preservar datos científicos mediante herramientas web y estándares internacionales. El proyecto iniciará como experiencia piloto en una red académica y buscará sentar las bases para una infraestructura institucional que favorezca la trazabilidad, calidad y reutilización de los datos.
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Los "Borgman's conundrum challenges" fueron formulados por C. Borgman en 2012 en relación a los datos de investigación:
[EN] The challenges are to understand which data might be shared, by whom, with whom, under what conditions, why, and to what effects.
[ES] Los desafíos corresponden a entender qué datos pueden ser compartidos, por quién, con quién, en qué condiciones, por qué y con qué efectos.
Nuestro propósito en esta presentación es establecer y precisar un paralelismo entre los conceptos y los protocolos relativos al software y a los datos de investigación a partir de de las respuestas a los desafíos enunciados por C. Borgman.
El primer desafío corresponde a la definición: ¿Qué quiere decir exactamente software o datos de investigación? ¿Cuales son los objetos que serán difundidos y compartidos con la comunidad científica? ¿Quienes van a difundir esas producciones científicas? ¿Con qué comunidad científica? ¿Se comparten en condiciones que nos permiten la copia, la modificación y la re-difusión de esos objetos? ¿Con qué objetivos se difunden? ¿Para qué?
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Este estudio examina la implementación del sistema CRIS "Micelio" en la Universidad Centroamericana José Simeón Cañas (UCA), utilizando la solución DSpace-CRIS, la primera plataforma de este tipo en El Salvador, diseñada para optimizar la gestión de información científica institucional.
Se empleó una metodología de estudio de caso con enfoque cualitativo en User Experience & User Interface (UX/UI), que abarcó varias etapas: análisis de requisitos, desarrollo de estrategia integral e integración de servicios externos. En la metodología se implementó análisis de redes sociales (SNA) mediante servicios externos para representar la información científica, identificando patrones de colaboración y dinámicas entre investigadores. Además, se utilizó visualización geoespacial con la biblioteca Leaflet para representar la distribución geográfica de proyectos de investigación, permitiendo identificar concentraciones espaciales y alcance territorial de la producción científica.
Se estableció un flujo de trabajo sistemático para carga y curación de datos, garantizando calidad, consistencia y accesibilidad de la información. La evaluación mostró mejoras sustanciales en eficiencia operativa y visibilidad de los productos académicos, promoviendo la colaboración entre investigadores. El estudio destaca buenas prácticas, aprendizajes clave y retos identificados durante el proceso de implementación.
En conclusión, Micelio representa un avance clave en infraestructura digital institucional y ofrece un modelo replicable para futuras iniciativas en gestión de información científica en contextos similares, consolidando nuevos estándares de transparencia y colaboración científica en el sistema universitario salvadoreño.
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Objective: This paper reports on a novel automated procedure to extract information about statistical reporting from literature. We searched the PubMed Central database for articles published in 2021 and 2023. Results: A Shiny App was created with AI, and it was used to retrieve information from articles indexed in PubMed Central. We analyzed 1740 articles, for nine study designs. We found that proprietary software still dominates. A surprising number of articles did not report the software used. This is the first application of the recent Vibe Coding concept to statistical methods.
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En este demo, presentamos OJS Scraper, un paquete de Python que automatiza el web scraping de revistas académicas alojadas en OJS, una plataforma de código abierto frecuentemente usada para gestionar revistas y sus procesos editoriales. OJS Scraper nos permite extraer metadatos y enlaces a artículos para su almacenamiento, archivo en bases de datos y análisis mediante minería de textos, procesamiento de lenguaje natural, entre otras tareas de investigación metacientífica.
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Plataforma abierta para la construcción y análisis de redes bibliográficas multicapa a partir de fuentes científicas abiertas
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La creciente cantidad de literatura biomédica dificulta localizar evidencia científica durante la práctica clínica. Este trabajo presenta una arquitectura de software que integra recuperación de información, procesamiento de lenguaje natural y modelos de inteligencia artificial para buscar, priorizar y resumir artículos de PubMed mediante una interfaz conversacional, facilitando el acceso oportuno a evidencia científica para apoyar la toma de decisiones clínicas.
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La digitalización y centralización de datos sanitarios exige políticas que regulen su acceso y uso. A partir de la experiencia en un área de gestión estatal de la Ciudad de Buenos Aires (Argentina), este trabajo releva los principales desafíos para implementar entornos de software seguros destinados a la investigación con datos sanitarios del sector público. Se analizan la dimensión normativa, los marcos conceptuales y operativos para el uso de datos sensibles y las brechas que limitan su implementación.
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El Observatorio de Equidad de Género y Salud (OEGS) de la Universidad de Chile requiere monitorear indicadores específicos sobre desigualdades en salud. Estos datos se encuentran disponibles en el Departamento de Estadísticas e Información en Salud (DEIS) entre una extensa oferta de información, lo que dificulta su identificación y acceso para actores no técnicos. Este proyecto desarrolló tres visualizadores interactivos en R Shiny que consolidan y presentan selectivamente indicadores de género en salud. La plataforma integra: (1) procesamiento automatizado de archivos Excel con detección automatizada de estructura, (2) visualización temporal interactiva con análisis de tendencias mediante regresión lineal y cálculo de R², (3) comparación automática de indicadores desagregados por sexo. El diseño prioriza la usabilidad para usuarios sin formación técnica, incorporando explicaciones integradas sobre términos estadísticos y metadatos contextuales. El sistema reduce significativamente el tiempo requerido para análisis exploratorio, facilitando el monitoreo epidemiológico con perspectiva de género. Esta herramienta democratiza el acceso a información de salud pública chilena, funcionando como puente entre la data técnica del DEIS y los requerimientos de organizaciones de la sociedad civil y tomadores de decisión. La plataforma representa una contribución reproducible al ecosistema de software de investigación en salud pública, con potencial impacto en monitoreo epidemiológico, políticas públicas y educación en salud.
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La integración de información geoespacial con datos socioeconómicos puede requerir búsqueda, limpieza y estandarización de diversas fuentes. Esta demostración presenta mapsPERU, un paquete de R con datos geográficos del Perú, incluyendo geometrías y centroides para análisis reproducibles. Se mostrarán casos prácticos y la experiencia de desarrollo y publicación en CRAN. Más allá del caso peruano, se discutirán aprendizajes para desarrollar herramientas geoespaciales abiertas y reutilizables.
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El estudio de la capa límite marina en Atacama es clave para entender la dinámica climática costera. Esta charla presenta un flujo de trabajo reproducible basado en R y Quarto, que integra análisis estadístico, gestión automatizada de bibliografía vía BibTeX/DOI, y control de versiones en GitHub. El repositorio fue archivado en Zenodo, obteniendo un DOI permanente que garantiza su trazabilidad y cumplimiento de los principios FAIR, facilitando su adopción por estudiantes de otras disciplinas.
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Los sensores de bajo costo permiten ampliar el monitoreo de la calidad del aire, pero requieren calibración debido a su sensibilidad a variables meteorológicas y problemas de sincronización. En este contexto, se desarrolló un procedimiento reproducible en R y GitHub para calibrar sensores Plantower con datos de referencias, integrando procesamiento, análisis estadístico y visualización. El flujo es escalable, abierto y adaptable a nuevos sensores y proyectos de monitoreo ambiental.
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RaizQA es un software de análisis de datos cualitativos open source y gratuito orientado a fortalecer la docencia y la investigación tanto formativa como aplicada. Pensado desde latinoamérica, este software está en constante diálogo con profesionales de las ciencias sociales, que enriquecen el proyecto. RaizQA busca democratizar el uso de software para investigaciones cualitativas.
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En el prototipo de curación de artefactos de investigación se presentarán las principales características de una aplicación desarrollada con tecnologías actuales de IA, que surge a partir de un modelo conceptual diseñado para identificar, clasificar y organizar artefactos generados durante la aplicación de la investigación cualitativa, específicamente la Grounded Theory, desde una perspectiva de curación de datos de investigación. Grounded Theory es una metodología cualitativa sistemática que utiliza el razonamiento inductivo para desarrollar teorías sustantivas mediante el análisis riguroso de datos empíricos provenientes de fenómenos complejos. La metodología se caracteriza por un enfoque iterativo que implica procesos concurrentes de recopilación de datos, codificación, análisis comparativo continuo y muestreo teórico, todos orientados a generar teoría. A diferencia de los métodos cualitativos descriptivos, el objetivo fundamental de la teoría fundamentada va más allá del mero informe temático, abarcando la identificación de patrones conceptuales abstractos y la formulación de marcos teóricos explicativos basados en los datos.
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R-universe es una plataforma abierta para distribuir, documentar y descubrir paquetes de R. Esta charla presentará cómo funciona su infraestructura y cómo personas y organizaciones pueden crear repositorios propios, automatizando la publicación de software. También mostrará cómo R-universe fortalece la sostenibilidad, reproducibilidad y visibilidad del software científico mediante infraestructura abierta, con ejemplos de comunidades y proyectos de América Latina.
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Fortran, el lenguaje de alto nivel más antiguo del mundo, sigue evolucionando: hoy permite escribir programas paralelos para CPUs y GPUs de forma portable y legible, con un ecosistema renovado gracias a proyectos como el Fortran Package Manager y stdlib. En esta plática presentaré las funcionalidades que lo hacen posible y, como historia de éxito, Rakali: un simulador hidrodinámico de costas, ríos e inundaciones escrito 100% en Fortran, portable en GPUs de NVIDIA, AMD e Intel y en CPUs modernas.
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Como parte de tu investigación has creado una librería, y te gustaría que fuese más popular. Pero aún te falta implementar muchas de las ideas que tienes por tu cabeza, y parece imposible con el poco tiempo que tenemos. Seguro que alguna vez has dicho: "¡Qué bien estaría si alguien trabajara conmigo por unos meses!". Pues no desesperes más, te traigo una solución a este problema: Los "summer of code". Vente para saber cómo participar y así darle un empujón a tu software y tu comunidad.
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Se presentará un ecosistema de código abierto para crear apps móviles que permitan estudiar los factores cognitivos, afectivos y conductuales que influyen en la realización de actividad física para aumentarla y prevenir las condiciones crónicas de salud. Este ecosistema incluye una aplicación móvil y módulos reusables bilingües en español e inglés para Android e iOS, que permiten medir repetidamente el funcionamiento cognitivo, la regulación emocional y la actividad física en la vida cotidiana.
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La investigación experimental sobre emociones y lenguaje requiere corpus de estímulos normados que permitan controlar las características del material y replicar resultados entre estudios. En las últimas décadas se han desarrollado varios corpus de textos afectivos en distintos idiomas (ANET en inglés, MAS en portugués, ANPST en polaco, IDEST en seis idiomas), pero la representación del español latinoamericano sigue siendo limitada. Hasta el momento, la única referencia disponible en español comprendía 31 textos desarrollados y evaluados en España. Esto motivó la elaboración del ANET-RS (Affective Norms for English Texts – Rioplatense Spanish), una adaptación del corpus ANET normada para población rioplatense. El análisis de los datos se realizó íntegramente en R, principalmente con modelos lineales de efectos mixtos cruzados (utilizando paquetes como lme4, emmeans) para estimar curvaturas valencia-arousal y efectos de explicitud emocional, género y edad, junto con paquetes del tidyverse para procesamiento y psych para análisis de confiabilidad. El foco de la presentación no recae sobre los resultados psicolingüísticos del estudio, sino sobre los análisis estadísticos y las prácticas de ciencia abierta articuladas a lo largo del proyecto. Los estudios de validación de estímulos suelen incorporar elementos parciales de apertura, tales como la publicación de normas en formato suplementario, sin constituir un ecosistema integrado de recursos reutilizables. En este trabajo se articularon diversas prácticas poco frecuentes en estudios de este tipo. Entre ellas, la recolección de datos mediante PsyToolKit, cuyo formato textual del script experimental facilita su inspección y reutilización, la creación de un repositorio OSF que incluye datos, materiales traducidos y un glosario, scripts de análisis y el desarrollo en curso de un paquete de datos en R. Se discuten las tensiones que emergen al sostener este conjunto de prácticas.
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Se presenta un flujo de trabajo reproducible para el análisis psicométrico de un cuestionario de vocabulario mediante modelos de Teoría de Respuesta al Ítem (TRI) en R, utilizando software libre y open source. Se implementaron modelos Rasch y 2PL con mirt y herramientas tidyverse, abordando la organización de scripts, documentación, comparación de modelos y visualización. Se comparten aprendizajes sobre reproducibilidad, transparencia y reutilización en investigación psicométrica.
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Tenemos cada vez más datos, pero ¿contamos con las capacidades necesarias para procesarlos, mantenerlos y convertirlos en conocimiento? Acompáñanos en este Fireside Chat para reflexionar sobre los desafíos del software de investigación en Latinoamérica y descubrir cómo el trabajo conjunto puede ayudarnos a liberar el verdadero valor de nuestros datos clínicos.
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El software de investigación es desarrollado principalmente por científicos, no por informáticos. Estudiantes de doctorado, investigadores postdoctorales e incluso algunos profesores desarrollan software como parte del proceso de investigación científica. Analizan datos, desarrollan aplicaciones móviles y entrenan modelos de aprendizaje automático de manera distinta a profesionales con educación formal en informática que se desempeñan en el ámbito corporativo. Habiendo hecho la transición desde la consultoría tecnológica hacia el mundo académico, en esta charla les hablaré de estas diferencias, qué prácticas del mundo corporativo podrían beneficiar el desarrollo del software académico y otras que deberían adaptarse primero o dejarse de lado.
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Coding agents can generate plausible visualization code, but often miss important practices around accessibility, missing data, and reproducibility. This 10-minute live demo compares agentic programming with and without the plotnine Agent Skill, using World Bank R&D data for Latin American countries. We’ll see how skills shape AI-generated code—and why it matters who writes, maintains, and shares these instructions.
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¿Qué pasa si los agentes de IA no solo reaccionan y ejecutan tareas, sino que tienen necesidades internas que moldean cuándo y cómo actúan? Binsai.PY es un motor de simulación open-source para explorar esta idea. Cada agente tiene "necesidades" que decaen con el tiempo —como el hambre en los Sims— y una compuerta que convierte presión acumulada en acción. La demo muestra 3 agentes bajo demanda externa: dos regulados, uno sin regulación como control. Los agentes auto-regulan su consumo de tokens, uso de API y ventana de contexto tomando autónomamente acciones de preservación u explotación según el estado de sus necesidades. Se modifican parámetros en vivo. Código: github.com/codewithpatelo/binsai.
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¿Qué tenemos que aprender, dominar y hacer como investigadores que desarrollamos software en un contexto donde la IA puede escribir gran parte de nuestro código? A partir de mi experiencia durante el último año, compartiré 10 aprendizajes sobre conocimientos técnicos, formas de pensar como desarrolladores y actitudes frente a la IA. La idea es que este listado funcione como un checklist mental para orientarnos al desarrollar software de investigación con ayuda de IA.
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El crecimiento acelerado de la inteligencia artificial, el procesamiento intensivo de datos y la expansión de servicios digitales ha incrementado significativamente el impacto ambiental asociado al software. Sin embargo, en muchos equipos académicos y científicos, la sostenibilidad continúa siendo una dimensión poco considerada durante el desarrollo, despliegue y operación del software de investigación.
Esta presentación propone una introducción práctica al enfoque de Green Software aplicado al contexto universitario y científico-tecnológico. A partir de experiencias reales en docencia, investigación y gestión universitaria, se abordarán principios fundamentales para diseñar software más eficiente, sostenible y consciente de su consumo energético y huella de carbono.
La charla explorará cómo decisiones aparentemente técnicas —como el uso de modelos de IA, la optimización de consultas, la infraestructura elegida, la frecuencia de entrenamiento de modelos o el diseño de arquitecturas— tienen implicancias ambientales concretas. Asimismo, se discutirán estrategias accesibles para incorporar criterios de sostenibilidad en proyectos de investigación y desarrollo, incluso en contextos con recursos limitados.
Se presentarán ejemplos vinculados a sistemas académicos, inteligencia artificial aplicada y prácticas de ingeniería de software, promoviendo una mirada crítica sobre el rol de quienes desarrollan tecnología en América Latina.
La propuesta busca acercar el paradigma de Green Software a comunidades que trabajan con software científico y de investigación, mostrando que la sostenibilidad no es un aspecto periférico, sino una dimensión transversal de la calidad del software contemporáneo.
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Este trabajo presenta un dataset abierto diseñado para facilitar la traducción de tiempos de desarrollo entre roedores de laboratorio (ratones y ratas) y humanos. La comparación entre especies constituye un desafío central en biología del desarrollo y neurociencia, ya que los procesos madurativos no escalan de manera lineal con la edad cronológica. Para abordar este problema, compilamos y curamos datos heterogéneos y no estandarizados provenientes de distintos autores, integrándolos con información adicional obtenida de la literatura científica mediante un proceso sistemático de revisión. El dataset resultante abarca múltiples fuentes experimentales y cubre desde etapas prenatales hasta la adultez. El dataset incluye hitos homólogos del desarrollo entre especies que permiten alinear eventos biológicos comparables. A partir de estos datos, evaluamos distintos modelos de traducción temporal, incluyendo aproximaciones basadas en modelos logarítmicos, invariancia de escala y extensiones que incorporan términos adicionales para capturar desviaciones sistemáticas. Nuestros resultados muestran que los modelos de invariancia de escala ofrecen un buen ajuste general, pero mejoran significativamente al incluir una constante aditiva, lo que sugiere la presencia de una “invariancia de escala rota” en el desarrollo comparado. Además de los resultados analíticos, el principal aporte de este trabajo es la disponibilidad pública del dataset en un formato accesible y reutilizable, orientado a fomentar la reproducibilidad y la colaboración interdisciplinaria. Este recurso puede ser utilizado tanto para la validación de modelos existentes como para el desarrollo de nuevas metodologías en biología comparada y neurociencia. En conjunto, proponemos una herramienta que contribuye a mejorar la interpretación de modelos animales en relación con el desarrollo humano, con implicancias para la investigación básica y traslacional.
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Ribbit AI es una aplicación web de ciencia ciudadana que aprovecha el potencial del aprendizaje automático para identificar automáticamente especies de ranas y sapos a partir de grabaciones de audio, aportando datos a las iniciativas mundiales en materia de biodiversidad y facilitando la labor de los científicos ciudadanos e investigadores en el monitoreo ecológico.
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La base de datos ChiroTraits recopila 213,229 registros de 49 rasgos para 1,368 especies de murciélagos (90.65% de las especies reconocidas) a nivel global. El paquete chirotraits facilita obtener, manipular, y resumir la información de rasgos en el entorno R. Esta base de datos, y el paquete que la acompaña, se basan en principios de ciencia y datos abiertos y representan una manera unificada de acceder a información de rasgos, taxonómica, y geográfica para los murciélagos del mundo.