Willington Siabato

Associate Professor at the National University of Colombia @UNALOficial. Research Assistant at the Technical University of Madrid @La_UPM.

[World of Statistics @stats_feed]

Without touching a single piece of land, it's possible to sail from India to the USA in a completely straight line.

[Oscar Arias @OACerebro]

Peter Higgs no estaba hablando únicamente de física cuando confesó que hoy no conseguiría un puesto académico. Estaba describiendo la transformación silenciosa de la universidad contemporánea: de un espacio para pensar a una maquinaria obsesionada con medir.

La ironía es brutal. El hombre que ayudó a explicar por qué la materia tiene masa, uno de los descubrimientos intelectuales más importantes del último siglo, sospechaba que el sistema actual lo habría considerado “improductivo”. Publicó menos de diez artículos después de su trabajo mas importante en 1964, evitaba el espectáculo académico y desconfiaba profundamente de la cultura de la hiperactividad científica.

La ciencia moderna proclama que busca originalidad, pero sus incentivos premian otra cosa: velocidad, volumen y visibilidad. El investigador contemporáneo no sólo debe pensar; debe producir métricas. Publicar constantemente, acumular citas, gestionar redes, obtener financiamiento, alimentar algoritmos institucionales y demostrar impacto cuantificable en ciclos cada vez más cortos. El resultado no es necesariamente mala ciencia. Es, quizá, una ciencia incapaz de tolerar el tiempo lento que requieren las ideas verdaderamente disruptivas.

El problema no es únicamente administrativo; es epistemológico. Los grandes avances rara vez aparecen bajo condiciones de vigilancia permanente. La física teórica que condujo al bosón de Higgs necesitó décadas de especulación, errores y espacios intelectuales sin utilidad inmediata. Incluso el propio ecosistema que permitió confirmar experimentalmente el bosón dependió de generaciones enteras de trabajo acumulativo cuyo valor era incierto durante años.

Hoy, sin embargo, la academia funciona cada vez más como un mercado financiero del conocimiento: se privilegia lo que genera retornos rápidos y visibles. La curiosidad radical compite contra indicadores de desempeño. El investigador joven aprende pronto que sobrevivir puede ser más importante que arriesgarse intelectualmente.

Y aun así, la figura de Higgs tampoco debe romantizarse por completo. Parte de la reacción contemporánea ha señalado algo incómodo: el modelo del “genio solitario” también puede ocultar privilegios institucionales y exclusiones históricas. La ciencia siempre ha sido colaborativa. El problema no es la colaboración; es cuando la burocracia sustituye a la imaginación y la productividad reemplaza al pensamiento profundo como criterio de valor.

Quizá la advertencia de Higgs sea más relevante hoy que en 2013. Mientras múltiples sistemas universitarios enfrentan recortes, precarización y presión por resultados inmediatos, la pregunta no es si estamos produciendo más artículos científicos. Claramente lo estamos. La pregunta es más inquietante: ¿estamos construyendo un entorno capaz de producir el próximo cambio conceptual que transforme nuestra comprensión del universo? #ciencia

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[Elena Llaudet @ellaudet]

Using Data Analysis for Social Science (DSS) to teach R and stats to beginners?

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[Idiots Caught On Camera @ldiotsOnCamera]

This is how this horse reacted to protect its caretaker during an earthquake in Japan.

[Scholarship for PhD @ScholarshipfPhd]

Sci-Hub just stepped into the AI game 🤖📚

They’ve launched Sci-Bot ..... a research-powered chatbot that scans real papers, cites sources and avoids hallucinations.

Basically, ChatGPT but backed directly by academic literature.

If this scales… it could change how we search science forever.

[Philosophy Of Physics @PhilosophyOfPhy]

4 billion years of Evolution unfold in minutes.

[Yohan @yohaniddawela]

The UN estimates there are roughly 4 billion buildings on Earth.

Researchers have just released the first open dataset providing 3D models for 2.75 billion of them at 3m resolution:

[Rosana Ferrero 📈📊🙌 @RosanaFerrero]

🔥 La imputación de valores ausentes no es "limpieza", es modelado.
Un dato faltante es información: puede ser azar, error de medición o un mecanismo sistemático relacionado con una o más variables.
Eliminar, o imputar por defecto con 0, media o mediana es una mala práctica.👇🧵

[Willington Siabato @WSiabato]

Never seen a girl 16 meters tall. Perspective?

[Ville @AguirreVVV]

@mathhub_vn Never seen a boy -4 metres tall before.

[Instituto Geográfico Nacional-O.A.CNIG @IGNSpain]

🛰️  ¿Conoces el programa #Copernicus? 

🌍 Clave para la monitorización del territorio y los #ODS.

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[Faheem Ullah @Faheem_uh]

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5. MIT Press Direct Open Access Books
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6. UCL Press
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7. Edinburgh University Press Open Access
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8. Oxford Open Access Book Titles
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9. Cambridge Open Access Books
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10. UC Press Open Access / Luminos
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[Willington Siabato @WSiabato]

" ... already paid scientific research."

[Scholarship for PhD @ScholarshipfPhd]

New Sci-Hub website links for downloading paid scientific research

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[Matt Dancho (Business Science) @mdancho84]

This 277-page PDF unlocks the secrets of Large Language Models.

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[Astropoeta ✨ @JuliettaParra]

Los 25 minutos previos al amerizaje de Artemis I comprimidos en 60 seg

Crédito: NASA

[Willington Siabato @WSiabato]

@Fundeu Copitos en Colombia

[Epic Maps 🗺️ @theepicmap]

Artemis II mission route in 3D

[Andy Saunders - Apollo Remastered @AndySaunders_1]

Left - Apollo 17, 1972
Right - Artemis II, 2026

Two photographs taken by one of us, of all of us, over half a century apart.

What's changed?

[Estación R @estacion_erre]

[RECURSO 📚] - 🎯 [TIP de R] ¿Sabés que hay 29 años de respuestas a tus preguntas de R guardadas en un solo lugar?

R Mailing List Archives - Un archivo completo de casi tres décadas de debates, soluciones y consejos de la comunidad R, preservado y documentado por James Balamuta.

Desde 1997, las listas de correo de R han sido el corazón de la comunidad. Antes de que existiera Stack Overflow o GitHub Discussions, R-help, R-devel y docenas de grupos especializados resolvían dudas sobre análisis geoespacial, modelos mixtos, diseño del lenguaje y desarrollo de paquetes. El problema era que esos archivos estaban dispersos y difíciles de buscar en las viejas páginas HTML de pipermail.

Ahora tenés acceso organizado a casi 30 años de conocimiento comunitario. Es como tener una máquina del tiempo para encontrar cómo otros resolvieron exactamente el problema que estás enfrentando hoy. Muchas de esas respuestas siguen siendo relevantes porque tocan fundamentos de R, estadística y buenas prácticas que no cambian.

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¿Ya hojeaste los archives? ¿Qué tema de R te gustaría explorar en la historia de la comunidad?

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✍🏼 James Balamuta, Ph.D.

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[Willington Siabato @WSiabato]

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[Massimo @Rainmaker1973]

Rubiks cube and graph theory.

[🎞️ jagarikin]