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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,.

 

Texto completo

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.

Hecho en Latinoamérica: acceso abierto, revistas académicas e innovaciones regionales

 

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Alperín, J. P. and G. Fischman (ed.). [e-Book] Hecho en Latinoamérica: acceso abierto, revistas académicas e innovaciones regionales. Buenos Aires, CLACSO, 2015

Texto completo

América Latina se distingue de otras regiones del mundo porconsiderar la información científica como un bien común, y todas lasiniciativas arriba mencionadas son financiadas con fondos públicosy gestionadas por la misma comunidad académica que publica lasrevistas científicas, a diferencia de Europa y Estados Unidos donde se han tercerizado y comercializado gran parte de las comunicaciones científicas, principalmente las revistas. El libro que aquí se presenta ofrece los resultados de investigaciones exploratorias y diversas miradas sobre los logros, los problemas detectados y los retos que enfrenta la región con miras al futuro, en relación con el acceso, la visibilidad e impacto científico y social de la investigación publicada en revistas dentro de Latinoamérica, y la evaluación de esas revistas por parte de los sistemas de evaluación e incentivos para las carreras académicas y científicas en la región.

HPCC Sistemas (Thor): plataforma de código abierto para el análisis de Big Data

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https://hpccsystems.com/download 

El motor de curación de datos HPCC Sistemas (Thor) ayuda a gestionar, limpiar, enlazar, transformar y analizar grandes volúmenes de datos. Thor soporta estructuras de datos orientada de registro flexibles. A los datos procesados se puede acceder por un gran número de usuarios al mismo tiempo en tiempo real usando el motor Roxie. Las consultas a Roxie son típicamente complejas con capacidades de búsquedas booleanas.

Enterprise Control Language (ECL), es el lenguaje de programación se utiliza para programar tanto los trabajos de procesamiento de datos sobre Thor y como las consultas sobre Roxie

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Los beneficios de la plataforma HPCC pueden ser definidos en dos palabras: velocidad y escalabilidad. Más información en http://hpccsystems.com/why-hpcc/benefits

Ver más características en http://hpccsystems.com/Why-HPCC/features

Lenguaje de programación ECL http://learn.lexisnexis.com/hpcc

Tutorial sobre Thor y Roxy en Tutorial PDF http://cdn.hpccsystems.com/releases/CE-Candidate-6.0.2/docs/HPCCDataTutorial-6.0.2-1.pdf

The Public Domain Project: miles de archivos del dominio público listos para utilizar y reutilizar

 

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The Public Domain Project
http://www.pond5.com/free

Dominio público, implica que las obras pueden ser explotadas por cualquier persona, pero siempre respetando los derechos morales de sus autores (básicamente la autoróa), pues lo que en realidad expira son los derechos de autor de carácter patrimonial. Es decir los derechos de explotación de la obra.

Pond5 Public Domain Project es un medio para cualquier profesional o aficionado disponga de recursos de manera libre. permite descargar miles de archivos históricos para sus proyectos creativos completamente gratis. En esta web puedes encontrar miles de obras que puedes utilizar y reutilizar libremente ya que están libres de derechos. 10.000 fotografías, 3.000 audios, 70.000 imágenes y 121 objetos 3D.

Mezcla. Remezcla. Comparte. Si eres cineasta, músico, diseñador, estudiante o aficionado a la historia, Pond5 Public Domain Project pone a tu disposición archivos sin derechos de autor.

Estudio de los sistemas de pago por publicación en acceso abierto

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A vision for World Class Payments in the UK A focus on Open Access to payment systems for payment providers, [e-Book]  2016

Texto completo

Durante los últimos dos años se ha adoptado un enfoque basado en la evidencia para establecer qué significado tiene los pagos por publiación en acceso abierto entre los diferentes grupos de clientes. A raíz de la participación de una amplia gama de partes interesadas, en agosto de 2015 se publicó el primer informe. En el que se mostraba una visión clara de cómo los pagos en el Reino Unido podrían desarrollarse para entregar beneficios para el país y sus clientes, al tiempo que se apoya a la competencia y la innovación en un entorno financiero cambiante.

JISC Research Data Shared Service Project: servicio de datos compartidos de investigación

 

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Jisc Research Data Shared Service Project

RDSS Poster Open Repositories June 2016

El proyecto The Research Data Shared Service (RDSS) de JISC Joint Information Systems Committee del Reino Unido desarrollará un servicio beta con el objetivo de permitir a los investigadores dediferentes instituciones depositar fácilmente los datos para su publicación, descubrimiento, almacenamiento seguro, archivo a largo plazo y preservación. El servicio consistirá en apoyar a los investigadores para poder re-utilizar y compartir los datos, lo que les permitirá una mayor reproducibilidad de la investigación. El servicio facilitará que las instituciones cumplan con los requisitos sobre las políticas de gestión de datos de la investigación (RDM), con una mejor explotación de las eficiencias y mejores prácticas generadas a través del trabajo colectivo.

JISC ha creado un marco de contratación de depósito, conservación y presentación de informes proveedores, así como los desarrolladores que trabajarán en integraciones y mejoras de la experiencia del usuario. Trabajando en colaboración con 12 instituciones de educación superior y el consorcio de instituciones pequeñas y especializadas( CREST), para desarrollará un servicio en el que los datos de investigación pueden ser adquiridos, alojados y gestionados en nombre de las instituciones participantes.

Los objetivos que se plantea JISC con este servicio son :

  • Producir un nuevo sistema que puede ser ofrecido como un servicio gestionado, aliviando la carga del personal de las instituciones
  • Desarrollar en común una mejor interoperabilidad entre los sistemas de servicios institucionales y externos  existentes
  • Crear un sistema final, que también permitirá «escoger y mezclar» opciones para satisfacer todas las necesidades de la universidad.
  • Facilitar de gestión de datos de investigación (RDM) servicios y consultoría para apoyar los requisitos de RDM en instituciones.
  • » Creación de una experiencia de usuario intuitiva, que proporciona facilidad de uso para los investigadores y la interoperabilidad entre los sistemas de investigación institucionales y externos.