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Del Big Data al Smart Data. Planeta Biblioteca 2018/02/28

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Nos ha acompañado en este programa la doctora e investigadora mexicana Lourdes Feria Basurto, consultora Internacional en Gestión del conocimiento, con un amplio currículo ha trabajado en la Unesco, ONU en la Embajada de México en Washington y en otras organizaciones internacionales. Lourdes nos ha venido a hablar sobre Big Data, Smart Data y Gestión de datos de investigación. Con ella hemos hablado de que son los Big Data, que implicaciones tienen, que son los datos inteligentes, la privacidad de los datos, la ética y el ciclo de vida de los datos. Un programa de máxima actualidad para cualquier profesional de la información.

Madurez de Datos Abiertos en Europa 2017 (Open Data) : datos abiertos para una economía de datos europea

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Open Data Maturity in Europe. Open Data for a European Data Economy. [e-Book] Brussels, Belgium, European Commission. European Data Portal y Capgemini Consulting, 2017.

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Este informe es el tercero de una serie de estudios anuales y explora el nivel de madurez de los datos abiertos de los 28 países de la UE. El informe revela que las administraciones de los distintos países europeos no sólo han dado prioridad a la apertura de los datos, sino que también son líderes en este ámbito. La mayoría de los países también han demostrado una buena comprensión del impacto positivo de Open Data en el desarrollo de una economía de datos.

El informe “Madurez de Datos Abiertos (Open Data) en Europa 2017: datos abiertos para una economía de datos europea” muestra que en 2017 los países han acelerado el aumento de la cantidad de datos disponibles en sus territorios.

La madurez de los datos abiertos de los distintos países se establece en cuatro niveles: principiante, seguidor, acelerador y precursor. Para tener un enfoque global de este grado de madurez se utilizan dos indicadores clave. Abarcan tanto la madurez de las políticas nacionales para promover datos públicos abiertos como las funciones disponibles en los portales nacionales. En 2017, el número de los llamados países precursores casi se duplicó, pasando de 8 en 2016 a 14 en 2017. Mientras que en 2015 la UE28 sólo había alcanzado el 44,2 % del camino hacia la apertura de los datos en 2015, esta cifra había aumentado al 58,7 % en 2016 y ahora se sitúa en el 72,5 % en 2017.

Como en ediciones anteriores, se hicieron una serie de recomendaciones. Ha llegado el momento de que los países integren plenamente los datos abiertos en la transformación digital del sector público, sigan desarrollando los portales nacionales y construyan una verdadera infraestructura pública de datos.

Linked Open Data (LOD) : Visión general y recomendaciones para las mejores prácticas

 

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Linked Open Data (LOD) Initiative: Overview and Recommendations for Good Practices. American Art Collaborative (AAC), 2018

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Esta guía, uno de los productos clave de la American Art Collaborative (AAC), no es un kit de inicio, ni un manual técnico paso a paso. Más bien, el propósito es compartir con la comunidad museística los logros de la AAC en en cuanto a su experiencia con LOD, las herramientas que utilizn, las evidencias que encontraron, las lecciones que aprendieron y las recomendaciones de buenas prácticas para los museos interesados en unirse a la comunidad LOD.

 

Principios DC1 sobre citación de datos de investigación

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Data Citation Synthesis Group: Joint Declaration of Data Citation Principles. Martone M. (ed.) San Diego CA: FORCE11; 2014 https://doi.org/10.25490/a97f-egyk

Cualquier investigación sólida y reproducible descansa sobre una base de datos sólidos y accesibles. Para que esto sea así tanto en la práctica como en la teoría, los datos deben tener la debida importancia en la práctica de la erudición y estar depositados en un registro académico duradero. En otras palabras, los datos deben considerarse productos legítimos y citables de la investigación. La citación de datos, al igual que la de otras evidencias y fuentes, es una buena práctica de investigación y forma parte del ecosistema académico que apoya la reutilización de datos.

Aqui exponemos los principios DC1 Data citation principles de FORCEE 11:

 

1. Importancia. Los datos deben considerarse productos legítimos y citables de la investigación. Las citas de datos deben tener la misma importancia en el expediente académico que las citas de otros objetos de investigación, tales como publicaciones.

2. Crédito y Atribución. Las citas de datos deben facilitar la atribución de créditos académicos y atribuciones normativas y legales a todos los contribuyentes a los datos, reconociendo que un único estilo o mecanismo de atribución puede no ser aplicable a todos los datos

3. Pruebas. En la literatura académica, cuando y dondequiera que una reivindicación se base en datos, los datos correspondientes deben citarse

4. Identificación Única. Una citación de datos debe incluir un método persistente de identificación que sea automáticamente procesable, globalmente único y ampliamente utilizado por una comunidad (DOI).

5. Acceso al acceso. Las citas de datos deben facilitar el acceso a los propios datos y a los metadatos, documentación, código y otros materiales asociados, según sea necesario para que tanto los seres humanos como las máquinas puedan hacer un uso informado de los datos referenciados

6. Persistencia. Deberían persistir identificadores y metadatos únicos que describan los datos y su disposición, incluso más allá de la vida útil de los datos que describen

7. Especificidad y verificabilidad. Las citas de datos deben facilitar la identificación, el acceso y la verificación de los datos específicos que respaldan una declaración. Las citaciones o metadatos de citación deben incluir información sobre la procedencia y la fijación suficiente para facilitar la verificación de que el corte temporal específico, la versión y/o la parte granular de los datos recuperados posteriormente es la misma que se citó originalmente.

8. Interoperabilidad y flexibilidad. Los métodos de citación de datos deben ser lo suficientemente flexibles para acomodar las prácticas variadas entre comunidades, pero no deben diferir tanto que comprometan la interoperabilidad de las prácticas de citación de datos entre comunidades.

 

 

Taylor & Francis apuesta por las políticas de intercambio de datos

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Esta semana Taylor & Francis anunció que aplicará una política básica que fomentará el intercambio de datos a todos los títulos de revistas de su propiedad, con el objetivo de que sus publicaciones trabajen con políticas de intercambio de datos más progresivas durante 2018.

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A partir de 2018, Taylor & Francis introducirá nuevas políticas sobre el intercambio de datos. La política básica de intercambio de datos, que se aplica en muchas revistas, animará a los autores a depositar los datos en un repositorio adecuado, citarlos e incluir una declaración de disponibilidad de datos que explique dónde otros que pueden acceder a los datos.

Los datos son un producto clave en y para la investigación, por lo tanto, compartirlos presenta una multitud de oportunidades para la investigación y los investigadores. Las nuevas políticas tienen por objeto promover un mayor intercambio de datos para mejorar la solidez de todo el proceso de investigación, respaldando la transparencia, la reproducibilidad y la replicabilidad de los resultados.

Además posibilita la capacidad de cita no sólo del resultado final de la investigación, si no también de los datos aportados, lo que permitirá a los investigadores obtener y dar crédito adicional a sus investigaciones por sus valiosos hallazgos de datos. Cuando los autores compartan datos, se les pedirá que incluyan una declaración de disponibilidad de datos, lo que mejorará la posibilidad de descubrir su investigación. Las políticas abarcan desde el fomento del intercambio de datos hasta la apertura de los mismos con una licencia, ofreciendo flexibilidad y garantizando al mismo tiempo la satisfacción de las necesidades de los diferentes campos y disciplinas.

¿Por qué compartir datos?

  • Algunos proveedores de fondos exigen ahora que se compartan los datos (puede comprobarlo utilizando esta práctica herramienta Sherpa-Juliet), y cada vez es más común que algunas áreas temáticas pongan los datos a disposición de todos. Hay varios beneficios al compartir datos
  • Compartir públicamente los datos mejora la solidez del proceso de investigación, apoyando la validación, la transparencia de la investigación, la reproducibilidad y la replicabilidad de los resultados. Esto puede a su vez, hacer avanzar el descubrimiento y el conocimiento.
  • Compartir datos puede conducir a la reutilización y el descubrimiento, con mayores oportunidades para realizar metanálisis y extraer nuevos conocimientos.
  • Depositar los datos en un repositorio que ofrece un identificador permanente como un DOI, permite a los autores y a otros citar el conjunto de datos, lo que permite a los investigadores obtener el crédito apropiado para su trabajo.
  • La deposición de datos apoyan la preservación de datos a largo plazo.
  • Una mayor disponibilidad pública de los datos de investigación apoya consecución de la investigación en la práctica.

 

Cualquier investigación sólida y reproducible descansa sobre una base de datos sólidos y accesibles. Para que esto sea así tanto en la práctica como en la teoría, los datos deben tener la debida importancia en la práctica de la erudición y estar depositados en un registro académico duradero. En otras palabras, los datos deben considerarse productos legítimos y citables de la investigación. La citación de datos, al igual que la de otras evidencias y fuentes, es una buena práctica de investigación y forma parte del ecosistema académico que apoya la reutilización de datos. Por ello Taylor & Francis sigue los principios DC1 Data citation principles de FORCEE 11:

 

Informe Anual de MDPI sobre acceso abierto y ciencia abierta 2017

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MDPI Annual Report 2017. Basilea: MPDI, 2018

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El Informe Anual de MDPI para 2017 contiene información sobre el desempeño de la compañía y las revistas, conferencias y otros servicios de publicación que proporcionamos durante el año 2017.

MDPI (Multidisciplinary Digital Publishing Institute) es una editorial científica de acceso abierto con sede en Basilea, Suiza, que publica 191 revistas electrónicas, científicas, de acceso abierto y revisadas por expertos.

El año 2017 ha sido extremadamente interesante y gratificante para la publicación de acceso abierto y para la ciencia abierta. Los financiadores y los responsables de la formulación de políticas han demostrado un fuerte compromiso y apoyo a la publicación de acceso abierto y a la disponibilidad inmediata de los resultados de la investigación.

En 2017, MDPI ha seguido centrándose en su propósito principal de hacer que la ciencia esté abierta y rápidamente disponible. En 2017 MDPI publicó 35.950 artículos revisados por pares, el 96% de los cuales están disponibles en Web of Science. Esto supone un aumento del 52,5 % en comparación con 2016 y convierte a MDPI en líder entre los editores de acceso abierto puro. Esto sólo ha sido posible gracias a la confianza que los autores han depositado en sus revistas, la dedicación de los editores y revisores académicos y la devoción de los miembros del equipo de MDPI a cada manuscrito.

El año 2018 será un año crucial para el futuro del acceso abierto. Las bibliotecas, los responsables de la formulación de políticas y los financiadores están empezando a trabajar juntos para efectuar una transición permanente.

 

Libro blanco de la evolución y tendencias de futuro de los repositorios institucionales

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Luther, J. [e-Book] The Evolving Institutional Repository Landscape: A Choice White Paper. London, Taylor & Francis Group, 2018.

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Este Libro Blanco se basa en una investigación de mercado que incluye entrevistas con bibliotecarios universitarios y líderes de la industria editorial, además de una encuesta abierta con más de 150 respuestas en torno a la evolución y las tendencias de futuro de los repositorios institucionales.

 

Choice se complace en anunciar la publicación del primero de una serie de libros blancos diseñados para proporcionar inteligencia accionable en torno a temas de importancia para la comunidad bibliotecaria universitaria. El primer informe «The Evolving Institutional Repository Landscape«, que ofrece una mirada sobre el estado actual y las perspectivas futuras de los repositorios institucionales, un tema particularmente oportuno a la luz de los recientes cambios en el panorama de comunicación académica.

Investigado y escrito por Judy Luther, presidenta de Informed Strategies, el libro blanco proporciona una visión general de los repositorios institucionales (RIs) para su realización se llevaron a cabo entrevistas en profundidad con líderes de la industria complementándolas con una encuesta abierta que recogió datos de más de 150 universidades norteamericanas. El trabajo explora patrones y prácticas de uso actuales, donde los RIs encajan en un ecosistema académico en evolución, y presenta tendencias realistas para el desarrollo futuro.

Al presentar la publicación de este primer libro blanco, Mark Cummings, editor de Choice, señaló: «La investigación de la Sra. Luther proporciona una gran cantidad de información sobre las prácticas actuales y material rico para una mayor reflexión sobre el papel de la biblioteca universitaria en la red de comunicación académica. Esperamos que contribuya positivamente a ese debate «.

The Evolving Institutional Repository Landscape  ha sido publicado bajo una licencia CC BY-NC 2.0 y está disponible en el sitio web de Choice 360. También están disponibles copias impresas del libro blanco solicitándolas a Choice o a Taylor & Francis.

 

 

 

Apertura de la publicación científica – Desarrollo y aplicación de criterios sistemáticos de evaluación

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Anna Björk, Juho-Matti Paavola, Teemu Ropponen, Mikael Laakso, Leo Lahti, Opening academic publishing – Development and application of systematic evaluation criteria. Open Science and Research Initiative, 1018

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Este informe resume el desarrollo de un cuadro de mando normalizado para evaluar la apertura de los editores académicos. La evaluación se completó en enero de 2018 como parte de la Iniciativa de Ciencia Abierta e Investigación del Ministerio de Educación y Cultura de Finlandia.

El proyecto complementa los informes anteriores publicados por la Open Science and Research Initiative y el Ministerio de Educación y Cultura de Finlandia, que han estudiado:

1) Nivel de apertura de las universidades,

2. Situación general de los costes de publicación en acceso abierto en Finlandia

3. Organismos de investigación y organizaciones de financiación de la investigación, incluidos algunos financiadores europeos seleccionados.

El proyecto trazó un mapa y evaluó la apertura de los principales editores académicos seleccionados: Association for Computing Machinery (ACM), American Chemical Society (ACS), Elsevier, Institute of Electrical and Electronic Engineering (IEEE), Lippincott, Williams & Wilkins (LWW), Sage, Springer Nature, Taylor & Francis y Wiley-Blackwell.

Las dimensiones de la apertura de los editores se resumieron en un cuadro de mando de siete factores clave, proporcionando una nueva herramienta para la evaluación sistemática y estandarizada. Se utilizaron datos de los sitios web de los editores para comparar los factores clave de la apertura, y se dio a los editores la oportunidad de hacer comentarios sobre la información recopilada. Como fuentes complementarias, se utilizaron datos de bases de datos abiertas comúnmente reconocidas: Directory of OA Journals (DOAJ), Gold OA Journals 2011-2016 (GOAJ2), Scopus (lista de títulos + Scimago) y Sherpa/Romeo.

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Los resultados principales incluyen el cuadro de mando y la evaluación de la apertura de los principales editores académicos seleccionados. Éstos se basan en siete factores clave:

1. La fracción de las revistas de acceso abierto (AO) y sus artículos sobre la producción total de publicaciones.

2. los costos de la publicación OA (gastos de procesamiento de artículos, APC).

3. el uso de licencias Creative Commons (CC)

4. Políticas de autoarchivo.

5. El acceso a la minería de textos y datos (TDM).

6. Apertura de los datos de citas

7. Acceso a la información relacionada con las prácticas OA. Para tener información más allá del nivel de editor, también se testaron revistas individuales para discutir la distribución de revistas según los APCs, sus licencias y tres métricas de impacto (CiteScore 2016, Scimago Journal & Country Ranks (SJR) 2016, y Source Normalized Impact per Paper (SNIP) 2016).

La evaluación de los editores seleccionados con el cuadro de mando indica, por ejemplo, que la fracción de las revistas OA y sus artículos sobre la producción total de publicaciones es baja en este grupo. Además, las revistas OA más costosas también parecen tener las métricas de mayor impacto. Sin embargo, una opinión definitiva sobre el asunto requeriría datos más extensos e investigación adicional. Se concluye discutiendo aspectos y complejidades clave en la evaluación cuantitativa y en el diseño de una evaluación estandarizada de la apertura del editor, y se observan también otros factores que podrían incluirse en futuras versiones del cuadro de mando integral.

 

Las universidades en la frontera de la privacidad: datos abiertos, datos grises y gestión de datos

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Borgman, C. L. «Open Data, Grey Data, and Stewardship: Universities at the Privacy Frontier.» Forthcoming in Berkeley Technology Law Journal vol. 33, n. 2 (2018). URL.: https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1802/1802.02953.pdf

 

Este documento explora los valores en competencia inherentes a la administración de datos y hace recomendaciones para la práctica, basándose en el trabajo pionero de la Universidad de California en materia de privacidad y seguridad de la información, gobernanza de datos y riesgo cibernético.

 

A medida que las universidades reconocen el valor inherente de los datos que recopilan y mantienen, encuentran desafíos imprevistos al administrar esos datos de manera que equilibren la rendición de cuentas, la transparencia y la protección de la privacidad, la libertad académica y la propiedad intelectual.

Dos desarrollos paralelos en la recopilación de datos académicos son convergentes:

(1) los requisitos de acceso abierto, en virtud de los cuales los investigadores deben proporcionar acceso a sus datos como condición para obtener financiamiento de becas o publicar resultados en revistas;

(2) la vasta acumulación de «datos grises» sobre individuos en sus actividades diarias de investigación, enseñanza, aprendizaje, servicios y administración.

Los límites entre la investigación y los datos grises se están difuminando, lo que dificulta la evaluación de los riesgos y responsabilidades asociados con cualquier recopilación de datos. Muchos conjuntos de datos, tanto de investigación como grises, quedan fuera de las regulaciones de privacidad como HIPAA, FERPA y PII. Las universidades están explotando estos datos para la investigación, análisis de aprendizaje, evaluación del profesorado, decisiones estratégicas y otros asuntos sensibles. Las entidades comerciales están asediando a las universidades con solicitudes de acceso a los datos o de asociaciones para extraerlos.

La frontera de la privacidad a la que se enfrentan las universidades de investigación abarca las prácticas de acceso abierto, los usos y usos indebidos de datos, las solicitudes de registros públicos, el riesgo cibernético y la conservación de datos para la protección de la privacidad.

Pautas de OpenAIRE para gestores de repositorios de literatura 4.0

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OpenAIRE Guidelines for Literature Repository Managers 4.0  DRAFT, OpenAIRE, 2018.

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Hasta ahora, las directrices de OpenAIRE para proveedores de datos se centraban en los repositorios de literatura, las revistas electrónicas, los repositorios de datos y el sistema CRIS. Incluir una gama más diversa de proveedores de contenidos -como los repositorios temáticos y los repositorios de software de investigación- abordará los siguientes retos:

  • Guías.
  • Permitir la descripción del registro académico con la ayuda de metadatos más granulares, precisos y normalizados para el beneficio de servicios modernos, sofisticados y de valor añadido;
  • Apoyar la interrelación de las obras académicas para permitir la contextualización de la producción investigadora;
  • Avanzar en la aplicación de vocabularios controlados y tesauros que soporten URIs web-accionables;
  • Facilitar el descubrimiento de archivos de texto completo de acceso abierto;
  • Hacer una distinción entre los derechos de acceso y las condiciones de reutilización de la licencia;
  • Mejorar la validación formal de los registros de metadatos mediante un esquema de metadatos subyacente;
  • Apoyar la alineación de los metadatos globales con otras infraestructuras de comunicación académicas.