feat(papers): estructura, scaffolding y capability page del artefacto papers/
Nuevo tipo de artefacto para papers académicos reproducibles (papers/<NNNN-slug>/): - Plantillas docs/templates/paper.md (IMRaD completo con guías por sección: Abstract, Introduction, Related work, Methods, Results, Discussion con Limitaciones + Amenazas a la validez, Conclusion + Future work) y docs/templates/preregistration.md (H0/H1 falsable, variables, diseño, plan de análisis con test exacto + effect size + corrección múltiple, predicción cuantitativa; nota anti-HARKing de congelado). - Pipeline init_paper (bash/functions/pipelines/init_paper.sh + .md): calcula el siguiente NNNN, crea las subcarpetas (experiments data figures reviews out), copia las plantillas rellenando el frontmatter (title, slug, date, phase=question, status=draft) y crea references.md. No hace git init (fase interna local). - Función atómica reutilizable next_numbered_dir (bash/functions/io): siguiente prefijo NNNN- escaneando un directorio numerado (reutilizable por papers/reports/issues). - papers/ como artefacto local gitignored (bloque en .gitignore + papers/.gitkeep): un paper en fase interna no contamina el repo padre; al promocionar a publishable se vuelve sub-repo Gitea propio. - Página de capacidad docs/capabilities/papers.md + fila en el INDEX: tabla de funciones del grupo papers (disponibles + en construcción por la flota), ejemplo canónico end-to-end y fronteras. Reutiliza slugify_ascii del registry. Diseño: reports/0001-2026-06-30-papers-system-design.md. Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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Vendored
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title: "TITULO DEL PAPER"
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slug: NNNN-slug
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authors: [Enmanuel]
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date: 2026-01-01
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status: draft # draft | internal | publishable
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phase: question # question -> review -> hypothesis -> design -> running -> analysis -> writing -> internal-review -> polish -> submitted
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tags: []
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domain: datascience
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hypothesis_id: "" # lo rellena preregister_hypothesis al congelar el preregistro
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Paper académico reproducible (formato IMRaD). Esta es la FUENTE editable en Markdown;
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el entregable PDF se genera con render_paper_pdf (grupo `papers`).
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Regla de oro anti paper-mill: una hipótesis que PODÍA fallar + un experimento con
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riesgo real de refutación + estadística que no es teatro. Si no hay riesgo de
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refutación, no es un paper. Los claims nunca superan a la evidencia.
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# {{título del paper}}
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## Abstract
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Resumen estructurado en 4-6 frases: contexto -> gap -> método -> resultados -> conclusión.
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Sin citas, sin abreviaturas sin definir. Es lo único que mucha gente leerá: que se sostenga solo.
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## 1. Introduction
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Embudo en cuatro movimientos:
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1. Contexto — el área y por qué importa.
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2. Gap — qué NO se sabe todavía (el hueco que este paper llena).
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3. Pregunta / hipótesis — formulada de forma falsable (ver preregistration.md).
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4. Contribución — lista explícita de lo que aporta este trabajo ("Contributions:").
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## 2. Related work
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Qué existe ya y por qué no basta. Agrupa por enfoque, no por autor. Cada cita debe
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justificar por qué el gap sigue abierto. Output de la fase de revisión (skill deep-research).
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## 3. Methods
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Diseño REPRODUCIBLE: otra persona lo corre y obtiene lo mismo.
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- Variables: independiente(s), dependiente(s), control.
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- Diseño: N, condiciones, muestreo, aleatorización.
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- Métricas y cómo se miden.
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- Protocolo paso a paso + dónde vive el código (experiments/) y los datos (data/).
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Debe ser coherente con el preregistration.md congelado (no se cambia el plan tras ver datos).
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## 4. Results
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Datos SIN interpretar. Tablas y figuras (figures/) con su lectura literal.
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Reporta effect size + intervalos de confianza, no solo p-valores.
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Incluye también los resultados negativos / no significativos (anti cherry-picking).
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## 5. Discussion
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Interpretación de los resultados a la luz de la pregunta. Claims <= evidencia.
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### 5.1 Limitaciones
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<!-- Qué no cubre el estudio, supuestos, datos faltantes. Honestidad explícita. -->
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### 5.2 Amenazas a la validez
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- Validez interna — ¿la causa es lo que decimos o hay confusores?
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- Validez externa — ¿generaliza fuera de esta muestra/condiciones?
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- Validez de constructo — ¿la métrica mide lo que dice medir?
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- Validez estadística — ¿N suficiente, supuestos del test cumplidos, comparaciones múltiples corregidas?
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## 6. Conclusion + Future work
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Cierre en 2-4 frases: qué se aprendió (sin overclaiming) + las siguientes preguntas que abre.
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## References
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<!-- Ver references.md. -->
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Vendored
+59
@@ -0,0 +1,59 @@
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paper_slug: NNNN-slug
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frozen_at: "" # timestamp ISO — lo rellena preregister_hypothesis al congelar
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content_hash: "" # hash del contenido congelado — lo rellena preregister_hypothesis
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status: draft # draft -> frozen (preregister_hypothesis lo pasa a frozen; tras congelar NO se edita)
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> **⚠️ ESTE DOCUMENTO SE CONGELA ANTES DE MIRAR LOS DATOS (anti-HARKing).**
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> El plan de análisis se fija aquí *antes* de ejecutar el experimento. Una vez congelado
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> (`status: frozen`, con `frozen_at` + `content_hash`), **no se edita**. Inventar o ajustar
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> la hipótesis después de ver los resultados (HARKing) invalida el paper. Si el plan cambia
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> tras ver datos, eso es análisis exploratorio y se reporta como tal, no como confirmatorio.
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# Pre-registro — {{título del paper}}
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## 1. Pregunta de investigación
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<!-- La pregunta concreta, en una frase. Debe poder responderse con un experimento. -->
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## 2. Hipótesis
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<!-- Falsable (Popper): una predicción que PODRÍA fallar. -->
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- **H0 (nula):** <!-- no hay efecto / no hay diferencia. Es lo que el test intenta rechazar. -->
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- **H1 (alternativa):** <!-- el efecto esperado, con dirección si la hay. -->
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## 3. Variables
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- **Independiente(s):** <!-- lo que se manipula. -->
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- **Dependiente(s):** <!-- lo que se mide (la métrica de resultado). -->
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- **Control:** <!-- lo que se mantiene fijo / se cubre estadísticamente. -->
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## 4. Diseño
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- N: tamaño de muestra (y justificación / power analysis si aplica).
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- Condiciones / grupos.
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- Muestreo y aleatorización.
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- Criterios de inclusión / exclusión de datos (definidos AHORA, no después).
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## 5. Plan de análisis
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El plan estadístico EXACTO, decidido antes de ver los datos:
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- Test estadístico concreto (p.ej. t-test de Welch, Mann-Whitney U, regresión...).
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- Métrica de effect size (p.ej. Cohen's d, diferencia de medias, odds ratio).
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- Criterio de decisión (umbral alpha, qué resultado confirma/refuta H1).
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- Corrección por comparaciones múltiples (p.ej. Holm-Bonferroni) si hay >1 contraste.
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- Manejo de supuestos (normalidad, varianzas) y qué se hace si no se cumplen.
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## 6. Predicción cuantitativa
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La predicción numérica concreta que el experimento pondrá a prueba.
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P.ej. "esperamos d >= 0.5 con IC95% que no cruza 0" o "una reducción >= 15% en la métrica X".
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Cuanto más específica, más falsable.
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Reference in New Issue
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