Recursos científicos abiertos sobre la ciencia abierta

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Bibic, Inasa. Open Science Resources on ScienceOpen April 8, 2019

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ScienceOpen se ha comprometido a hacer que la ciencia sea abierta desde su inicio. Algunos de sus últimos proyectos en la consecución de este compromiso han sido el lanzamiento del megajournal ‘UCL Open: Environment‘, contextualizando la nueva revista de acceso abierto  ‘BMJ Open Science’ en el entorno de descubrimiento de investigación de ScienceOpen con 53 millones de registros de artículos, y ofreciendo algunas ideas sobre cómo se puede contribuir a la ciencia abierta de maneras pequeñas pero significativas.

A la luz de la 6ª Conferencia Open Science Conference organizada por la Leibniz Research Alliance Open Science en Berlín esta semana, se decidido ofrecer una visión general de algunos de los contenidos de investigación más relevantes y diversos sobre la ciencia abierta.

Los principios de datos FAIR” es la colección científica abierta más reciente sobre ScienceOpen, cuyo objetivo es añadir literatura académica y gris sobre los principios de los datos FAIR (encontrables, accesibles, interoperables, reutilizables) y sus implicaciones en las infraestructuras de investigación. Curada por Laura Rothfritz y Maxi Kindling, esta colección reúne investigaciones sobre temas como la reutilización de datos científicos, “FAIRsharing” (trabajar con y para la comunidad para describir y vincular estándares, repositorios y políticas de datos), la imparcialidad de los principios de datos de FAIR, y cómo evaluar el cumplimiento de FAIR.

Metadata’ es una colección de recursos curada por la comunidad en torno a los metadatos por Will Gregg y Stephanie Dawson. La colección sirve como una revisión de la literatura sobre el papel de los metadatos en la publicación académica desarrollada a partir de la iniciativa Metadata2020.

Open Research, Open Science, Open Scholarship‘ reúne preprints revisados por colegas relacionados de alguna manera con Open Science, Open Research y Open Scholarship. Esta colección está comisariada por Jon Tennant, Erzsébet Tóth-Czifra, Paola Masuzzo y Tobias Steiner.

Research Paper of the Future and the Reproducible Research Compendium’ -una colección comisariada por Gail Clement y Plato L. Smith II- prevé un “papel del futuro”, en el que la comunicación de la investigación es abierta, sin obstáculos, y el conocimiento es “Localizable, Accesible, Inspeccionable/Interoperable, Reutilizable/Reproducible y Extensible”. Utilizan el “papel” como metáfora de diferentes representaciones del conocimiento, tales como texto, código, datos, materiales y métodos, contando en conjunto una historia completa de un argumento de investigación. Según Clement y Smith, éste es el futuro de las historias accesibles e interactivas, tanto para humanos como para máquinas. Esta colección demuestra las características, funciones y modelos de lo que sus editores llaman el “#FuturePaper”.

‘Open Access Scholarship and its Impact on Scholarly Communication and Library Science‘ de Jasmine Hoover explora artículos de investigación relacionados con el acceso abierto y su impacto en la comunicación académica, con un enfoque en la Biblioteconomía. Esta colección explora temas como el costo de la publicación en acceso abierto, cómo la ciencia abierta puede ayudar a los investigadores a tener éxito, y las consecuencias no deseadas de la jerarquía de las revistas.

‘Good practices in (cog-neuro) science and science communication’ de Cyril Pernet y Jonathan Peelle contiene una variedad de artículos relacionados con la buena comunicación científica y científica, útiles para autores y revisores. Cubre los campos de estadística y visualización de datos (incluyendo neuroimagen), intercambio de datos, intercambio de código y artículos de estilo básico/tutorial de neuroimagen para asegurar que se respeten los fundamentos.

‘Big Data Privacy’ por Brijesh Mehta recoge artículos de investigación y artículos de varias revistas relacionadas con temas de privacidad en grandes datos, técnicas de publicación de datos existentes que preservan la privacidad, y técnicas de publicación de datos de gran tamaño que preservan la privacidad. El objetivo principal de esta colección es ayudar al lector a aprender los conceptos básicos de las técnicas de preservación de la privacidad y sus aplicaciones a la gran analítica de datos o a la gran publicación de datos.