Archivo de la categoría: Acceso abierto

Guía sobre los retos y oportunidades de publicación de libros en acceso abierto en Humanidades, Arte y Ciencias Sociales

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Collins, E., C. Milloy, et al.  [e-Book] Guide to open access monograph publishing for arts, humanities and social science researchers : Helping researchers to understand the opportunities and challenges of publishing a scholarly monograph in open access. London, e OAPEN-UK, 2015.

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Esta guía ha sido elaborada para ayudar a los investigadores de Artes, Humanidades y Ciencias Sociales (AHSS) a comprender las oportunidades y retos de la publicación de libros en acceso abierto en sus áreas de conocimiento en relación al impacto y visibilidad de la investigación.

 

 

Formación profesional en Gestión de Datos de Investigación (RDM): un estudio comparativo de los métodos de aprendizaje en los países europeos

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Goldstein, S. (2016). [e-Book] Training for research data management: comparative European approaches: Report from a Knowledge Exchange survey and workshop Knowledge Exchange, 2016.

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En el entorno cambiante de la investigación en que vivimos, Research Data management (RDM) es un proceso fundamental en todas las etapas de la investigación. Las habilidades y conocimientos sobre RDM que los investigadores y el personal de apoyo a la investigación necesitan deben ser compartidas y conocidas por todas las partes implicadas. A finales de 2015, Knowledge Exchange (KE) inició un proyecto para comparar los enfoques en la formación RDM dentro de los cinco países miembros de la asociación. El proyecto se estructura en torno a dos líneas de actuación:

-En los últimos meses de 2015 se realizó una encuesta para recoger información sobre la práctica actual en torno a la formación RDM, con el fin de proporcionar una visión general del panorama de formación RDM.

– En febrero el año 2016 se llevó a cabo un taller para compartir las mejores prácticas en la formación y desarrollo de capacidades RDM

El informe describe los resultados tanto del análisis de la encuesta como de los resultados del taller, que sirvan como una base de pruebas y sugerencias informadas para ayudar a mejorar las prácticas de formación en RDM en los países socios y que sirva también de apoyo a otros países.

Databrarianship: papel del bibliotecario de datos en la teoría y la práctica

Databrarianship: The Academic Data Libarian in Theory and Practi

Kellam, L. and K. Thompson (2016). [e-Book] Databrarianship: The Academic Data Librarian in Theory and Practice. Chicago, ACRL, 2016

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Con la llegada de la sociedad TIC se están generando  enormes volúmenes de datos, los  servicio de datos se ha convertido en un tema de vital importancia para las bibliotecas universitarias. Basándose en la experiencia de una comunidad diversa de los profesionales, esta colección de estudios de casos, investigaciones originales, estudio de usuarios, y exploraciones teóricas presenta un análisis de la gestión de Datos de Investigación (RDM) desde el punto de vista de las bibliotecas y los bibliotecarios. El libro aborda aspectos tales como el ciclo de vida de los datos, desarrollo de la colección, preservación digital, retos de trabajar con diferentes estructuras y formas de datos, y la exploración de modelos de servicios adaptados a una variedad de tipos de bibliotecas, este volumen ofrece una caja de herramientas de estrategias que permitirá a los bibliotecarios y administradores responder de forma creativa y eficiente a la gran avalancha de datos. Editado por Kristi Thompson y Lynda Kellam, Databrarianship proporciona asesoramiento y conocimiento sobre los servicios de datos para todo los tipos de bibliotecas universitarias y también será de interés para los docentes que forman a los futuros bibliotecarios.

Table of Contents

Acknowledgments
Introduction
Kristi Thompson and Lynda Kellam, editors

Part I.    Data Support Services for Researchers and Learners

chapter 1. A Studio Model for Academic Data Services
Samantha Guss

chapter 2. Embedded Options: A Common Framework
Cynthia Hudson-Vitale

Chapter 3. Data Reference: Strategies for Subject Librarians
Bobray Bordelon

Chapter 4. The Data Management Village: Collaboration among Research Support Providers in the Large Academic Environment
Alicia Hofelich Mohr, Lisa R. Johnston, and Thomas A. Lindsay

Chapter 5. The Data Librarian in the Liberal Arts College
Ryan Clement

Chapter 6. Teaching Foundational Data Skills in the Library
Adam Beauchamp and Christine Murray

Chapter 7. Technical Data Skills for Reproducible Research
Harrison Dekker and Paula Lackie

Chapter 8. Restricted Data Access and Libraries
Jen Darragh

Part II. Data in the Disciplines

Chapter 9. Supporting Geospatial Data
Nicole Scholtz

chapter 10. From Traditional to Crowd and Cloud: Geospatial Data Services at GMU
Joy Suh

chapter 11. Qualitative Research and Data Support: The Jan Brady of Social Sciences Data Services?
Mandy Swygart-Hobaugh

chapter 12. Data in the Sciences
Karen Stanley Grigg

Part III. Data Preservation and Access

Chapter 13. Scholarly Communication and Data
Hailey Mooney

Chapter 14. Data Sharing Policies in Social Sciences Academic Journals: Evolving Expectations of Data Sharing as a Form of Scholarly Communication
Joel Herndon, Ph.D. and Robert O’Reilly, Ph.D.

Chapter 15. Selection and Appraisal of Digital Research Datasets
Christopher Eaker

Chapter 16. Local Data Success Story: The University of Calgary Library’s Ten Years with the City of Calgary
Susan McKee

Chapter 17. Metadata for Social Science Data: Collaborative Best Practices
Jane Fry and Amber Leahey

Chapter 18. Exploring Disciplinary Metadata and Documentation Practices to Strengthen Data Archiving Services
Elizabeth Rolando, Lisha Li, Ameet Doshi, Alison Valk, and Karen Young

Part IV. Data: Past, Present, And Future

Chapter 19. View from Across the Pond: A UK Perspective
Robin Rice

chapter 20. The Academic Data Librarian Profession in Canada: History and Future Directions
Elizabeth Hill and Vincent Gray

chapter 21. Data Librarianship: A Day in the Life—Science Edition
Danianne Mizzy and Michele Hayslett

Chapter 22. Teaching Data Librarianship to LIS Students
Michael McCaffrey and Walter Giesbrecht

Guía de gestión de datos de Investigación para bibliotecarios

 

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Taylor, Caroline. Research Data Management: Briefing for library directors, [e-Book]  London: Sconul, 2015

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Gestión de Datos de Investigación: Reunión informativa para directores de bibliotecas. Este informe publicado por Caroline Taylor de la ACCSG en marzo de 2015, está dirigido principalmente a quienes se inician el proceso de desarrollo de servicios de Gestión de Datos de Investigación (RDM) dentro de su institución, y enumera una serie de recursos útiles que puedan ser útiles para todos.

Como gestionar y ampliar la visibilidad científica en Acceso Abierto

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Fernando César Lima Leite . Como gerenciar e ampliar a visibilidade da informação científica brasileira : Repositórios institucionais de acesso aberto. Brasília, DF: Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia (IBICT), Outubro, 2009


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Este libro proporciona las bases conceptuales y prácticas para construir repositorios institucionales en acceso abierto en las universidades e institutos de investigación en el contexto de la gestión de la comunicación científica y académica.

Los repositorios de acceso abierto permiten el acceso sin barreras a la información científica. Su planificación, implementación y adopción aumenta la visibilidad de los resultados de la investigación, el investigador y la institución misma. Este libro tiene como objetivo mostrar cómo una institución puede gestionar y ampliar la visibilidad de su información a través de la implementación de repositorios de acceso abierto.

Declaración de La Haya sobre acceso abierto

 

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The Hague Declaration

Ver traducción al español

Declaración de La Haya sobre la extracción de conocimiento útil (knowledge discovery) en la Era Digital Traducción al español de Eva Méndez (emendez@bib.uc3m.es) Universidad Carlos III de Madrid.

La Declaración de La Haya tiene como objetivo fomentar un acuerdo acerca de cómo habilitar mejor acceso a los hechos, datos e ideas para el descubrimiento del conocimiento en la era digital. Mediante la eliminación de barreras para acceder y analizar la gran cantidad de datos producidos por la sociedad, podemos encontrar respuestas a grandes desafíos como el cambio climático, el agotamiento de los recursos naturales y la globalización.

Repositorios de datos de investigación y de ciencia abierta

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Los datos abiertos son considerados como «la nueva materia prima del siglo 21», sin embargo en la actualidad los datos de investigación quedan encerrados en repositorios de datos, oficinas de los investigadores, o en los organismos que lo crearon. La mayoría de las instituciones académicas, organizaciones de investigación, las principales editoriales requieren que los datos se presenten adecuadamente para poder utilizarlos y que estén disponibles para sus estudios.

Los datos se definen como abiertos cuando se pueden utilizar libremente, modificar y compartir por cualquiera para cualquier propósito , incluyendo la creación de un bien común en el que cualquiera puede participar. Los datos abiertos son de utilidad a millones de personas en todo el mundo, investigadores, empresas y ciudadanos. Pero para que puedan ser de utilidad es necesario crear aplicaciones, poner en marcha nuevos productos y servicios que mejoren la transparencia y la apertura.

En los últimos años, varias organizaciones científicas nacionales e internacionales han emitido declaraciones y políticas que subrayan la necesidad de un inmediato archivo de los datos, y algunos organismos de financiación han comenzado a exigir que los datos procedentes de investigaciones que financian sean depositados en un archivo público. Estas declaraciones de las principales agencias de financiación de la investigación demuestran que la ética del intercambio de datos es esencial para maximizar el impacto y los beneficios de la investigación. La experiencia ha demostrado que la dispersión de los datos aumenta el coste de procesamiento y la preservación de los datos, y que la inversión disminuye cuando se dispone de depósitos bien conformados. (ICPSR, 2012).

El problema es cómo seleccionar el mejor repositorio para buscar los conjuntos de datos específicos que se necesitan. Los repositorios de datos varían mucho en cuanto a sus contenidos, objetivos, métodos y políticas de acceso. Dependiendo de la materia o disciplina de investigación, los datos generalmente pueden ser depositados en más de un centro de datos o repositorio. Cada depósito tiene sus propios requisitos o especificaciones respecto a los datos que ofrece, sobre la base de la investigación objeto o de dominio, metadatos, formato de archivo y / o estructura de datos, y los tipos y la naturaleza de las políticas de reutilización de datos y de acceso.

Herramientas para la recopilación de Ciencia Abierta y Datos de Investigación.

 

GENERALES

  • Dryad Digital Repository, a resource for making the data from scientific publications discoverable, reusable, and citable
  • Elsevier DataSearch. Search for research data across domains and types, from many domain-specific, cross-domain and institutional data repositories.
  • Mendeley Data Put your research data online today
  • protocols.io Discover & share science protocol knowledge
  • re3data.org the global registry of research data repositories
  • Repositive Data discovery platform for human genomic data
  • OBF Promote the practice and philosophy of Open Source software development
  • Figshare Manage your research in the cloud
  • LabScribbles Blog about real-time open access science
  • Zenodo Share all research outputs from across all fields of science
  • OSF Platform that simplifies scientific collaboration

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POR DISCIPLINAS (tomados de Springer Nature)

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Biología

 

DNA DataBank of Japan (DDBJ)
EMBL Nucleotide Sequence Database (ENA)
GenBank
dbSNP
European Variation Archive (EVA)
dbVar
Database of Genomic Variants Archive (DGVa)
EBI Metagenomics
NCBI Trace Archive
NCBI Sequence Read Archive (SRA)
Protein Circular Dichroism Data Bank (PCDDB) 
Crystallography Open Database (COD) 
Coherent X-ray Imaging Data Bank (CXIDB) 
Biological Magnetic Resonance Data Bank (BMRB)
Electron Microscopy Data Bank (EMDB) 
Worldwide Protein Data Bank (wwPDB) 
Structural Biology Data Grid
NeuroMorpho.org 
Functional Connectomes Project International Neuroimaging Data-Sharing Initiative (FCP/INDI) 
OpenfMRI 

 

Ciencias sociales

Harvard Dataverse
UK Data Service ReShare
openICPSR
Open Science Framework
Archaeology Data Service

Ciencias naturales

 

NOAA National Centers for Environmental Information (formerly the National Climatic Data Center; NCDC)
Oak Ridge National Laboratory Distributed Active Archive Center (ORNL DAAC)
Cold and Arid Regions Science Data Center (Lanzhou, China) (CARD)
World Data Center for Climate at DRKZ (WDCC)
NERC Data Centres
LTER Network Information System Data Portal
PANGAEA
Australian Antarctic Data Centre (AADC)
EarthChem
Marine Geosciences Data System
Australian Ocean Data Network
SEANOE
NASA Goddard Earth Sciences Data and Information Services Center
AEKOS – TERN Ecoinformatics

 

Ciencias de la salud

National Addiction & HIV Data Archive Program (NAHDAP)
National Database for Autism Research (NDAR)
Cancer Imaging Archive
ClinicalTrials.gov
Virtual Skeleton Database (SICAS medical image repository)
PhysioNet
National Database for Clinical Trials related to Mental Illness (NDCT)
Research Domain Criteria Database (RDoCdb)

 

Física

Reaction Database Standard Search Interface
SIMBAD Astronomical Database
UK Solar System Data Centre
NoMaD Repository

 

Química

caNanoLab*
ChEMBL*
PubChem

 

 

 

 

SPEC Kits sobre bibliotecas universitarias y de investigación (ARL) en acceso abierto

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La Asociación de Bibliotecas de Investigación cree firmemente en el principio de libre acceso y aboga por la mayor disponibilidad de la literatura de acceso abierto. Con este objetivo  el Consejo de Administración de ARL se complace en anunciar las versiones digitales de los kits de SPEC disponibles gratuitamente

La Association of Research Libraries (ARL) ha puesto a disposición de las bibliotecas los Kits SPEC en acceso abierto en línea. Desde principios de la década de 1970 la Asociación de bibliotecas de investigación ha utilizado el programa de encuestas SPEC para proporcionar  información sobre las políticas y procedimientos  para la puesta al día de las bibliotecas de investigación con el objetivo de ayudar a los directores y gestores de estas a mejorar continuamente sus sistemas de gestión.

Los Kits de SPEC combinan los resultados de la encuesta y la documentación de las instituciones miembros de ARL para guiar a las bibliotecas frente a los retos siempre cambiantes que enfrentan las bibliotecas. Estas guías ayudan a las bibliotecas a aprenden sobre la práctica actual desarrollada por las bibliotecas universitarias y de investigación para orientarles a la hora de implementar nuevas prácticas y tecnologías, gestionar el cambio, y mejorar el rendimiento.

Los Kits de SPEC comprenden cuatro elementos clave:

  • Resumen Ejecutivo de los resultados de la encuesta
  • Preguntas y respuestas de la encuesta
  • Los documentos representativos de las instituciones que respondieron
  • Recursos seleccionados, incluyendo libros, artículos de revistas y sitios web

Kits de SPEC

 

 

Digitalización de las obras huérfanas: estrategias legales para reducir los riesgos para el libre acceso a las obras

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Hansen, David. Digitizing Orphan Works: Legal Strategies to Reduce Risks for Open Access to Copyrighted Orphan Works. Kyle K. Courtney and Peter Suber, eds., Harvard Library,.

 

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Ninguna disposición de la ley de Estados Unidos habla directamente a las obras huérfanas. Sin embargo existen diversas normas legales y estrategias de gestión del riesgo para que las bibliotecas y los archivos pueden proporcionar acceso abierto a las obras huérfanas. Un puñado de esas normas y estrategias, tales como el uso justo, se utilizan actualmente en la práctica. Este informe arroja luz sobre el gran número de otras normas estudiadas, y las estrategias de gestión de riesgos disponibles para favorecer su acceso a través de bibliotecas y archivos

¿Qué se necesita para hacerse profesional de la ciencia de los datos?

 

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Overton, J. (2016). [e-Book] Going Pro in Data Science: What It Takes to Succeed as a Professional Data Scientist, O’Really, 2016

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Todas tendencias apuntan a que la gestión de grandes cantidades de datos de investigación para hacerlos re-utilizables va a ser una de las tareas de futuro del profesional de las bibliotecas universitarias y de investigación. El problema es que aún no está muy claro como hacerlo adecuadamente. Ya que en lugar de datos de alta calidad con la velocidad correcta, formatos, variedad y volumen, los científicos tienen que trabajar con información incompleta y a veces incorrecta.

En este informe de O’Reilly, Jerry Overton-Ingeniero y líder mundial sobre datos y TICs de CSC-nos introduce a las mejores prácticas en la gestión de datos de investigación, lo cual nos llevará a la toma de las mejores decisiones en un mundo desordenado y complicado. Lo que él llama simplemente «la ciencia de datos que funciona» es un proceso de ensayo y error de crear y probar hipótesis, la recopilación de pruebas y sacar conclusiones. Estas habilidades son mucho más útiles para la práctica de científicos de datos que el dominio de los detalles de un algoritmo de aprendizaje.

Adaptado y ampliado a partir de una serie de artículos publicados en Overton O’Reilly Radar y en el blog de CSC, cada capítulo es una lección de conocimiento para los gestores y científicos de datos y aspirantes a serlo, que desean desarrollar un trabajo profesional.

El informe aborda cuestiones como

– Uso de un método científico para obtener una ventaja competitiva. El conjunto de habilidades que se necesita para llegar a ser un científico de datos.

– ¿Por qué la práctica es una parte clave para pensar como un científico de datos. Las mejores prácticas para una escritura de código sólida en la ciencia de datos.

– ¿Cómo una ágil experimentación permite encontrar respuestas mucho más rápido. – Recomendaciones para sobrevivir (e incluso prosperar) como un científico de datos en su organización.