Experiencias de Aprendizaje-Servicio en la UPM: 2021 y 2022

La Oficina de Aprendizaje-Servicio (ApS) de la UPM, constituida en sesión del Consejo de Gobierno de diciembre de 2019 tiene, como misión fundamental, promover en el ámbito de las enseñanzas de esta universidad la metodología ApS. Con esta finalidad se vienen realizando convocatorias de proyectos de impacto social alineados con los ODS como un mecanismo más para la contribución a la Agenda 2030, y se colabora intensamente con las diversas oficinas constituidas con el mismo objetivo en otras universidades. Nuestra oficina pretende impulsar progresivamente la colaboración con entidades ajenas a la UPM, y atender demandas y necesidades sociales en las que nuestros estudiantes y profesores brinden sus conocimientos para la construcción de una mejor y más justa sociedad. Con este propósito, se han puesto en marcha numerosas iniciativas y colaboraciones con Ayuntamientos, Asociaciones, ONG, Fundaciones y centros de enseñanza, con el fin común de plantear mejoras y trabajar con entornos desfavorecidos, y colectivos vulnerables de nuestro entorno. Cabe destacar la muy positiva acogida que, progresivamente se está logrando, en lo relativo a la diseminación de estas iniciativas en el ámbito de la UPM, viéndose incrementada la participación e interés de nuestros docentes y estudiantes en los llamamientos que se realizan desde la oficina. Desde la constitución de la oficina, son ya más de 100 actividades desarrolladas con la participación de más de 500 profesores. Uno de los compromisos de la Oficina ApS de la UPM es dar visibilidad por su carácter meritorio a las experiencias realizadas por el profesorado y los estudiantes de nuestra universidad y, es por ello, que nos complace la presentación de esta primera edición del ebook, en el que se recogen algunas de las experiencias realizadas en nuestra universidad y que confiamos ampliar periódicamente con futuras ediciones. Nuestro más sincero agradecimiento a todos los profesores que habéis hecho posible esta primera publicación con vuestras contribuciones

Non-Standard Errors

In statistics, samples are drawn from a population in a data-generating process (DGP). Standard errors measure the uncertainty in estimates of population parameters. In science, evidence is generated to test hypotheses in an evidence-generating process (EGP). We claim that EGP variation across researchers adds uncertainty: Non-standard errors (NSEs). We study NSEs by letting 164 teams test the same hypotheses on the same data. NSEs turn out to be sizable, but smaller for better reproducible or higher rated research. Adding peer-review stages reduces NSEs. We further find that this type of uncertainty is underestimated by participants

Non-Standard Errors

In statistics, samples are drawn from a population in a data-generating process (DGP). Standard errors measure the uncertainty in sample estimates of population parameters. In science, evidence is generated to test hypotheses in an evidence-generating process (EGP). We claim that EGP variation across researchers adds uncertainty: non-standard errors. To study them, we let 164 teams test six hypotheses on the same sample. We find that non-standard errors are sizeable, on par with standard errors. Their size (i) co-varies only weakly with team merits, reproducibility, or peer rating, (ii) declines significantly after peer-feedback, and (iii) is underestimated by participants