Archivo por meses: febrero 2020

Evaluación de los riesgos de integrar los sistemas de aeronaves no tripuladas (UAS) en el Sistema Nacional del Espacio Aéreo

 

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National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine. 2018. Assessing the Risks of Integrating Unmanned Aircraft Systems (UAS) into the National Airspace System. Washington, DC: The National Academies Press. https://doi.org/10.17226/25143.

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Un vehículo aéreo no tripulado (VANT), UAV (del inglés unmanned aerial vehicle), mas apropiadamente RPAS (del inglés Remotely Piloted Aircraft System),​ comúnmente conocido como dron,​​ hace referencia a una aeronave que vuela sin tripulación, la cual ejerce su función remotamente.

Cuando se discute el riesgo de introducir drones en el Sistema Nacional del Espacio Aéreo, es necesario considerar el aumento del riesgo para las personas en aviones tripulados y en tierra, así como las diversas formas en que esta nueva tecnología puede reducir el riesgo y salvar vidas, a veces de maneras que no pueden explicarse fácilmente con los procesos actuales de evaluación de seguridad.

Este informe examina las diversas formas en que se puede definir y aplicar el riesgo para integrar estos sistemas de aeronaves no tripuladas (UAS) en el sistema nacional del espacio aéreo administrado por la Administración Federal de Aviación (FAA). También identifica las necesidades de investigación adicional y oportunidades de desarrollo en este campo.

El papel de las bibliotecas en la gestión de datos de investigación: recomendaciones para servicios en un ecosistema de datos FAIR

 

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Bangert, Daniel ; Hermans, Emilie ; van Horik, René ; de Jong, Maaike ; Koers, Hylke ; Mokrane, Mustapha. Recommendations for Services in a FAIR data ecosystem. FAIR, dic 2019

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Folleto bibliotecas

 

Los principios de datos FAIR son esenciales para las bibliotecas que desean fomentar y ampliar los servicios de datos de investigación. Los principios FAIR implican que los datos de investigación sean localizables, accesibles, interoperables y reutilizables.

 

 

Los Principios de datos de FAIR (Findable, Accessible, Interoperable and Reusable) son un conjunto de principios rectores para hacer que los datos sean localizables, accesibles, interoperables y reutilizables. Estos principios proporcionan orientación para la gestión y administración de datos científicos y son relevantes para todos los interesados ​​en el ecosistema digital actual. Se dirigen directamente a los productores y editores de datos para promover el uso máximo de los datos de investigación. Las bibliotecas de investigación pueden utilizar los Principios de datos de FAIR como marco para fomentar y ampliar los servicios de datos de investigación.

El avance de la ciencia digital se basa en el intercambio oportuno y la accesibilidad de los datos digitales. En consecuencia, la necesidad de desarrollar infraestructuras y servicios que permitan un cambio sistémico de las prácticas científicas a Open Science.

¿Cómo pueden comenzar las bibliotecas?

Las bibliotecas tienen una fuerte tradición en describir recursos, proporcionar acceso y crear colecciones, y proporcionar apoyo para la administración a largo plazo de los recursos digitales. Basándose en su conocimiento y experiencia específicos, las bibliotecas deberían sentirse seguras al hacer que los datos de investigación sean JUSTOS. ¿Cómo pueden las bibliotecas comenzar con los principios FAIR?

  • Promover los principios FAIR entre el personal local de investigación y TIC;
  • Incorporar los principios FAIR en sus Planes de gestión de datos y sus prácticas y políticas de preservación digital;
  • Buscar oportunidades para seleccionar, enriquecer, capturar y preservar datos de investigación que ayuden a hacer que los datos sean localizables, accesibles, interoperables y reutilizables. Los buenos puntos de partida son colecciones de investigadores individuales o una colección de datos de un grupo de investigación;
  • Capacitar a los bibliotecarios de referencia y datos sobre metadatos disciplinarios, vocabularios y herramientas para hacer que los datos sean JUSTOS;
  • Alentar a los investigadores a depositar datos en archivos que incorporen los principios FAIR;
  • Evaluar las prácticas de recopilación de datos y gestión de datos en su institución contra los principios FAIR.

Este informe destaca los desafíos y prioridades comunes, y propone un conjunto de recomendaciones iniciales sobre cómo las infraestructuras de datos existentes pueden evolucionar y colaborar para proporcionar servicios que respalden la implementación de los principios de datos FAIR, en particular en el contexto de la construcción de la European Open Science Cloud (EOSC). El informe es el resultado de tres talleres diseñados para explorar, debatir y formular tales recomendaciones y está dirigido a las partes interesadas en el mundo académico y particularmente a la gobernanza de EOSC.

Tecnologías emergentes y datos abiertos: Inteligencia Artificial

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Alejandro Alija. Tecnologías emergentes y datos abiertos: Inteligencia Artificial. Madrid: Gobierno de España, 2020

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El primer informe de la serie está dedicado a la Inteligencia Artificial. Podemos definir la Inteligencia Artificial (IA) como la capacidad de una máquina para imitar la inteligencia humana. Esta tecnología tendrá un gran impacto en nuestras vidas, mediante dos vías: la automatización de tareas cotidianas, rutinarias y peligrosas y el aumento de las capacidades humanas, ayudando a potenciar la fuerza del trabajo del futuro.

 

La asignación de identificadores DOI a los capítulos de libros intensifican el descubrimiento y cita de la investigación

 

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Radomski, Bartosz. Book chapter DOIs emerge as a new key tool in research discovery. Open Science, 2020.

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¿La forma más fácil de hacer que un libro sea visible? Incluir identificadores únicos para cada uno de sus capítulos. Los libros que tienen dos en cada uno sus capítulos son más visibles y también se citan más.

 

Un DOI (Digital Object Identifier) es una forma de identificar un objeto digital (por ejemplo un artículo electrónico de una revista, un capítulo de un libro electrónico…) sin importar su URL, de forma que si ésta cambia, el objeto sigue teniendo la misma identificació

Desde el lanzamiento los servicios de indexación expandidos deScienceOpen en noviembre de 2019, ScienceOpen ha rastreado las citas de más de 820.000 libros y capítulos de libros, lo que ofrece una gran cantidad de datos para trabajar. De la cantidad total de contenido del libro, los capítulos de libros representan alrededor del 80%. Una presencia tan fuerte en la plataforma ScienceOpen no es una coincidencia: los capítulos de libros equipados con DOI como identificadores persistentes son más fáciles de rastrear y, por lo tanto, se convierten en una herramienta clave en el descubrimiento de investigaciones de publicaciones de libros.

En una muestra aleatoria de 5341 registros, con más de 3157 libros (59%)  estos fueron citados con menos o igual frecuencia en su conjunto, en comparación con los libros con DOI a nivel de ccapítulo. Sin embargo, 653 libros (12% de la muestra total) que tenían asignado un identificador DOI por capítulos fueron más  citados. En conclusión, según estos datos, los libros con capítulos DOI tienen constantemente más citas, independientemente de su fecha de publicación.

Dado que los investigadores usan comúnmente listas de publicaciones de libros y artículos como herramienta de descubrimiento, los DOI a nivel de capítulo hacen que la información más granular sea más fácil de encontrar y citar.

Además incluir un DOI a un capítulo hace que un registro esté más fácilmente disponible para las búsquedas de información específica en el espacio digital, que es el punto de partida para la comunicación científica, promoción y ventas.

Las citas de capítulos vinculados, además de referencias, perfiles de autores y palabras clave, conectan profundamente los libros con otros contenidos dentro del entorno de descubrimiento, creando una nube contextual que fomenta una mayor exploración. Esto permite a los editores crear un flujo adicional de difusión del conocimiento, así como un canal de promoción y ventas.

Los DOI no son el único tipo de metadatos que los editores pueden usar para que su contenido se visible. Otro recurso poderoso es un resumen. Su utilidad, tanto para la capacidad de descubrimiento de contenido como para la comunicación científica, difícilmente puede cuestionarse. La disponibilidad de un resumen es a menudo crucial para que el conocimiento fluya. Sin embargo, cuando se trata de capítulos de libros, incluir resúmenes no es una práctica tan común como se puede suponer inicialmente. Esto es aún más sorprendente porque los argumentos a favor de incluir el resumen como parte de los metadatos se aplica universalmente:

  1. Los trabajos con resúmenes son más reconocibles.
  2. Es más probable que los lectores seleccionen y vean contenido con resúmenes.