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Bases para crear un Programa de Gestión de Datos de Investigación

 

 

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Erway, R., L. Horton, et al. (2016). [e-Book] Building Blocks: Laying the Foundation for a Research Data Management Program. Dublin, Ohio, OCLC.

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Cada vez se pone mayor énfasis en la apertura de datos, gestión de datos planos, y en la investigación en torno a  ”Big data”, lo que está impulsando a las instituciones académicas a desarrollar y desplegar nuevas iniciativas. El aumento del volumen y organización de la información capturada por las empresas y organizaciones, el aumento de los multimedia, las redes sociales y la “Internet de las cosas” van a impulsar un crecimiento exponencial de los datos en el futuro.  Datos de registros de llamadas, transacciones de banca móvil, contenido generado por el usuario de internet, tales como blogs y tweets, búsquedas en línea, imágenes de satélite, etc. es información procesable que requiere el uso de técnicas computacionales para dar a conocer las tendencias y patrones dentro de y entre éstos extremadamente grandes conjuntos de datos socioeconómicos.

El análisis de las necesidades de datos de los investigadores a través de dominios institucionales puede requerir de la participación de la biblioteca para identificar y conectar a los investigadores en todas las unidades funcionales, tanto formales e informales para compartir, analizar, y reutilizar datos. Dos de los más importantes informes sobre tendencias en bibliotecas universitarias y de investigación Horizon Report 2016 y Tendencias ACRL en bibliotecas universitarias consideran que la gestión de datos de investigación (RDM) marcará de manera inaplazable el futuro de nuestras instituciones. Los mandatos de los organismos de financiación han hecho de la gestión e intercambio de datos sea una prioridad de primer nivel para los investigadores; las nuevas estrategias para la reutilización y la visualización están datos cobran importancia cuando se establecen repositorios de datos bien establecidos que acrecientan la capacidad de descubrimiento.

Esta urgencia se hace sentir en la mayoría de los campus; Las bibliotecas han respondido con una variedad de servicios. Aproximadamente la mitad de todas las bibliotecas universitarias tienen algún tipo de programa de apoyo a la gestión de datos. Los bibliotecarios también están haciendo un trabajo interesante para ayudar a gestionar esta evolución basada en los principios de apertura e interoperabilidad. Esta práctica es necesaria para la transición desde la idea tradicional que se tiene de una “infraestructura de datos” centrada en torno a las revistas especializadas o repositorios institucionales en un sistema más robusto centrado en los datos de investigación. La creación de este nuevo ecosistema requerirá de la evolución en muchas áreas, incluyendo el desarrollo de nuevos estándares en torno a la validación de los datos de la investigación, los procedimientos para documentar la procedencia de los conjuntos de datos, y los nuevos modos de gestión y propiedad de los datos de la investigación.

Así los bibliotecarios se están mostrando activos en todos estos espacios. Las bibliotecas tienen  identificadores de objetos digitales (Dois) que identifican los conjuntos de datos específicos utilizando servicios como DataCite y EZID. También están haciendo ricos con el trabajo de metadatos que facilita el descubrimiento y la reutilización a través de consultas individuales y el desarrollo de esquema.

La adecuada gestión de datos es fundamental para los datos de investigación de alta calidad y, por tanto, la investigación de excelencia, es crucial para facilitar el intercambio de datos y asegurar la sostenibilidad y la accesibilidad de los datos a largo plazo y por lo tanto su reutilización para la ciencia futura. Siendo determinante la labor de la biblioteca en el apoyo a los investigadores de cara a gestionar y compartir datos a través de herramientas, la orientación sobre el tema a investigadores, la formación práctica; así como facilitar la citación y vinculación de los datos con publicaciones con el objetivo de proporcionar mayor visibilidad y accesibilidad de los datos y la investigación misma.

El diseño y establecimiento de un programa de gestión de datos de investigación (RDM) se ha convertido en un imperativo apremiante para muchas bibliotecas de investigación, pero relativamente pocas tienen implementado un programa en funcionamiento. Los desafíos son muchos; éstos incluyen el aprendizaje sobre los principios de gestión de datos de investigación (RDM), los problemas, la evaluación de las instituciones con mayores necesidades, selección y aplicación de un entorno de almacenamiento, colaboración con investigadores para transmitir la importancia del proyecto, la preparación de materiales de formación, la construcción de conocimientos técnicos entre personal de la biblioteca, y el establecimiento de directrices de metadatos.

Se trata de una llamada a la acción por parte de los gestores de bibliotecas, no sólo porque sus bibliotecas deben ser las destinatarias de aquellos datos de investigación que necesitan curación y  a la vez servir de orientadores, ya que el personal de la biblioteca posee las habilidades y experiencia necesaria para el desarrollo de este tipo de proyectos; también porque  esta es una oportunidad para que la biblioteca pueda jugar un papel en uno de los asuntos clave de la misión de la institución. 

El libro Building Blocks ofrece una guía detallada en dos niveles:

Parte 1, Sentando las bases, se dirige a las instituciones que aún tienen que iniciar la ejecución, con el objetivo de guiarlos a través de los pasos necesarios para establecer una empresa, fundación de apoyo sobre la que construir.

Parte 2, Como crear la estructura de un programa completo RDM. Además de guiar a los lectores a través de toda la gama de etapas en la construcción de un programa, el documento Building Blocks incluye más de 100 enlaces a recursos que pueden servir para el aprendizaje en torno al tema.

Este trabajo es parte de de la investigación y esfuerzos de apoyo para formar e informar a las biblioteca sobre los avances en torno a colecciones de investigación y servicios emergentes que las bibliotecas están ofreciendo para apoyar los modos contemporáneos de investigación. Alentando el desarrollo de nuevos proyectos para que las bibliotecas puedan construir y proporcionar estos tipos de colecciones y ofrecer servicios innovadores.

Los grupos de interés identificados incluyen:

  • La Universidad
  • La Oficina de Investigación
  • La Oficina de Evaluación de Investigación
  • El Departamento de Tecnología de la Información
  • Los investigadores
  • Las unidades académicas
  • La biblioteca

Cuestiones a tener en cuenta:

  • ¿Quién posee los datos?
  • ¿Qué requisitos son impuestos por otros?
  • ¿Qué datos deben conservarse?
  • Por cuánto tiempo deben conservarse estos datos?
  • ¿Cómo deben ser preservado de datos digitales?
  • ¿Existen consideraciones éticas?
  • ¿Cómo se accede a los datos?
  • ¿Cómo deben ofrecerse los datos?
  • ¿Cómo se manejarán los costos?
  • ¿Cuáles son las alternativas para la gestión de datos locales?

Gestión de Datos de Investigación (RDM) es un proceso que está diseñado para gestionar y difundir conjuntos de datos de alta calidad, que cumplan con los requisitos académicos, legales y éticos. Hay dos salidas del proceso de RDM:

1. La preservación a largo plazo de los conjuntos de datos mediante sistemas de almacenamiento
2. Compartir y reutilización de los conjuntos de datos para la investigación y otros fines en la sociedad en general.

La investigación sobre la gestión de datos de investigación es uno de los retos futuros que deberemos asumir las bibliotecas de investigación. Se trata de una nueva forma de organizar la información que exige esfuerzos importantes en el aprendizaje de nuevos sistemas, métodos de trabajo y colaboración con los agentes implicados. Por ello las bibliotecas deben aprovechar esta oportunidad para demostrar su valor a lo largo de todo el ciclo de vida de la investigación y en apoyo a la cultura abierta. Las bibliotecas tienen un papel importante que desempeñar en la gestión de los datos de la investigación y el intercambio de los mismos; teniendo en cuenta que la gestión de datos de investigación, como la mayoría de los esfuerzos en comunicación académica, es un trabajo de equipo.

Para obtener más información acerca de este esfuerzo específico, será de gran ayuda el documento también publicado por OCLC Role of Libraries in Data Curation sobre el papel de las bibliotecas el proyecto los «curación» de datos.

Otros post de interés en torno al tema

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Bibliotecas y Big Data : como hacer unas gestión de datos de investigación sostenible

Informe Horizon 2016. Desafíos, tendencias y tecnologías en Enseñanza Universitaria

Alfabetización sobre datos en bibliotecas de investigación : mejores prácticas para los bibliotecarios

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Diez señales de madurez en la ciencia de los datos

Gestionar y compartir datos : mejores prácticas para investigadores.

Cómo las bibliotecas sirven de apoyo para el tratamiento de los datos de investigación a lo largo de todo el ciclo vital

Data USA: motor para la visualización de los datos abiertos

 

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Data USA

Data USA es el motor más completo para visualización de los datos públicos del Gobierno de EE.UU. A través de un análisis avanzado de datos el portal permite acceder y visualizar información sobre diferentes lugares de Estados Unidos como pueblos, ciudades y estados; ocupaciones; industrias, y otros datos como cual es el mejor lugar para vivir en función de unas características determinadas por ejemplo la calidad del aire.

De este modo el gobierno de EE.UU. pone los datos públicos a disposición de todos los ciudadanos. En lugar de buscar a través de múltiples fuentes de datos que son a menudo incompletos y de difícil acceso. Data USA. proporciona una plataforma abierta, fácil de usar que convierte los datos en conocimiento. Con Data USA sólo se tiene que buscar para obtener respuesta a cualquier pregunta. Permite que millones de personas puedan llevar a cabo sus propios análisis y crear sus propias historias sobre la nación – su gente, los lugares, las industrias, los conjuntos de habilidades e instituciones educativas.

Por ejemplo podemos buscar cual es el salario medio de los empleados de un hospital en un pueblo, ciudad o estado determinado.

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También podríamos buscar datos del salario medio, o edad de los bibliotecarios en el ámbito de la educación. Como vemos en la figura 2. el total de empleados son 8,76 M, cobran un sueldo medio de 42.100 dólares y tiene una edad de 42.7 años. Luego podemos entrar a datos más específicos.

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Fig. 2 Bibliotecarios en el área de educación de EE.UUU.

Entrando en cada una de las secciones podemos ver datos más concretos como la distribución por centros, por género, por edad….

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Fig. 3. Datos específicos con cuadros de empleo de bibliotecarios de educación en USA

Diez señales de madurez en la ciencia de los datos

 

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Guerra, P. and K. Borne (2016). [e-Book] Ten Signs of Data Science Maturity, O’Reilly.

 

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¿Está preparada su organización para innovar utilizando la ciencia de datos? En este informe dos científicos expertos en datos de la firma consultora Booz Allen Hamilton describen diez características que debe tener  una ciencia de datos madura. Después de pasar años ayudando a sus clientes – entre los que se encuentra el gobierno de Estados Unidos y las organizaciones comerciales de todo el mundo- en el empeño de diseñar la capacidad de innovación de la ciencia de datos, Pedro Guerra y e Kirk Borne identifican las características necesarias para medir la competencia de cualquier empresa en esta área. Este informe proporciona un análisis detallado de cada una de las 10 señales de madurez que debe cumplir la ciencia de datos, que debe permitir a cualquier organización o institución proporcionar la posibilidad de acceso a todos los datos disponibles a los miembros de su organización, el uso ágil y aprovechamiento «DataOps»,  el desarrollo de productos de datos, ayudar al equipo de ciencia de datos a mejorar sus habilidades a través de concursos abiertos o internos, lo que  personifica la ciencia de datos como una forma de hacer las cosas, y no una cosa que hacer.

La Guía de campo de la ciencia de los datos

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The Field Guide to Data Science [e-Book]  – Booz Allen Hamilton, 2015.

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La ciencia de los datos afecta a todos los aspectos de nuestras vidas diarias. Cuando se visita al médico, conducimos nuestro coches, subimos a un avión, o vamos de compras dejamos datos de todas esas transaciones. La ciencia de datos está cambiando la forma en que interactúamos. Nuestro mundo ahora se mide, se mapea, y se registra en bits digitales. toda la vida, desde el nacimiento hasta la muerte, están catalogados en el ámbito digital. Estos datos, procedentes de diversas fuentes tales como los vehículos conectados, cámaras microscópicas bajo el agua, y las fotos que publicamos en los medios sociales, están impulsado y documentando la mayoría de edad de la humanidad. Es a través de la ciencia de datos estamos conociendo los secretos que se esconden dentro de estos datos. Estamos haciendo descubrimientos que cambiarán para siempre la forma en que vivimos e interactúamos con el mundo que nos rodea.

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Más allá del acceso abierto: visiones para la evaluación abierta de trabajos científicos

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Kriegeskorte, N. and D. Deca (2012). [e-Book]  Beyond open access: visions for open evaluation of scientific papers by post-publication peer review, Frontiers, 2012.

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Un sistema de publicación científica tiene que proporcionar dos servicios básicos: acceso y evaluación. El sistema de publicación tradicional restringe el acceso a los documentos, exigiendo el pago, y que restringe la evaluación de trabajos basándose en tan sólo 2-4 revisiones por pares y manteniendo en secreto las críticas. Como resultado, el sistema actual adolece de una falta de calidad y transparencia del proceso de evaluación de revisión por pares, y la indicación de la nueva calidad del documento es el prestigio de la revista apareció. El acceso abierto es ahora ampliamente aceptado como deseable y está lentamente comenzando a convertirse en una realidad. Sin embargo, el segundo elemento esencial, la evaluación, ha recibido menos atención. El planteamiento de una «evaluación abierta» como un proceso continuo posterior a la publicación de la revisión por pares promete hacer frente a los problemas del sistema actual. Sin embargo, no está claro cómo debe realizarse exactamente.

El sistema de evaluación dirige la atención de la comunidad científica y, por lo tanto, el curso mismo de la ciencia. Para mejor o peor, los documentos más visibles determinan la dirección de la financiación y las decisiones de la política científica. La evaluación, por lo tanto, está en el corazón de todo el esfuerzo de la ciencia. A medida que el número de publicaciones científicas aumenta, la evaluación y selección sólo ganarán importancia. Un gran desafío de nuestro tiempo, por lo tanto, es diseñar el futuro sistema, mediante el cual se evalúen los documentos y se decidir cuáles merecen una gran atención. Hasta ahora los científicos han dejado el diseño del proceso de evaluación en manos de las revistas y editoriales. Sin embargo, el mecanismo de gestión de la ciencia debe ser diseñado por los científicos.

Las ciencias cognitivas y computacionales están mejor preparados para asumir esta tarea, lo que implicará consideraciones sociales y psicológicas, diseño de software y modelización de la red de artículos científicos y sus interrelaciones. La investigación en este tema Frontiers in Neurociencia Computacional recoge las visiones de un futuro sistema de evaluación abierta. Debido a que abundan los elementos críticos sobre el sistema actual, estos trabajos se centrarán en ideas constructivas y diseños integrales para sistemas de evaluación abiertas. Las decisiones de diseño incluyen: ¿Deben los comentarios y valoraciones ser enteramente transparentes, o se deben mantener en secreto algunos aspectos? En caso de que otros datos, tales como descargas se incluirán en la evaluación? ¿Cómo puede la objetividad científica fortalecerse en el sistema futuro? ¿En casos el sistema debe incluir comentarios y valoraciones firmadas y autenticadas? ¿Al tratarse de un sistema de evaluación continua supondrá que los documentos se evalúen más profundamente? ¿Cómo podemos llevar la ciencia y la estadística para el proceso de evaluación? ¿Cómo debe presentarse la información de la evaluación de cada documento? (por ejemplo, las evaluaciones compartidas) ¿En casos los diferentes individuos y organizaciones serán capaces de definir sus propias fórmulas de evaluación (por ejemplo, clasificaciones de ponderación de acuerdo con diferentes criterios)? ¿Cómo podemos hacer una transición eficiente hacia el futuro sistema?

Resultados de la Ciencia, Investigación e Innovación en la Unión Europea 2016

 

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Science, Research and Innovation Performance of the EU 2016: A contribution to the Open Innovation, Open Science, Open to the World agenda. [e-Book]  Brussels, European Commission, 2016.

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El informe sobre Science, Research and Innovation Performance of the EU 2016 analiza los resultados del desempeño de la investigación e innovación de los países europeos y proporciona una visión de la política de investigación en la región.

Un nivel adecuado de financiación pública es una condición previa importante para una base científica de alta calidad. El informe también muestra que el nivel de inversión pública en I + D es un factor determinante de la calidad de la investigación pública. En la UE, aquellos países que han invertido cantidades por encima de la media en la investigación pública tienden a ser también los que tienen un sistema de mayor rendimiento en términos de excelencia científica. En este sentido, es preocupante que algunos Estados miembros con una base de baja calidad de la ciencia han reducido sus niveles de inversión pública en los últimos años.

La recesión en la cual estamos inmersos está dejando una brecha en el crecimiento continuado de la UE frente a otra economías como la estadounidense, o china que están avanzando rápidamente. La diferencia en el PIB per cápita y el crecimiento del PIB entre la UE y los EE.UU. -aproximadamente un 15% menor en la UE-se debe en gran medida a una brecha en la productividad del trabajo. Los datos presentados en este informe muestra que las altas tasas de productividad y de empleo pueden coexistir, aunque puede ser necesario un período de adaptación con mayores tasas de desempleo cuando se pasa desde un medio en crisis a una economía de altos ingresos. Esto depende a su vez en el aumento de la productividad multifactorial (MFP), que se refiere a la innovación y las inversiones en  I + D, TIC y el desarrollo de habilidades. El reto hacia la productividad continua permitirá retomar el camino hacia la economía sostenible, el crecimiento y la creación de empleo de alta calidad.

Together we listen : un programa abierto y crowdsourced de la NYPL para recopilar y acceder a historias personales

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http://togetherwelisten.nypl.org/

 

Hoy en día, miles de bibliotecas y medios de comunicación publican grandes colecciones de archivos de audio digitales en línea. La mayor parte de estos carecen de transcripciones y metadatos básicos, haciéndoles invisibles a los motores de búsqueda y siendo de difícil acceso para los usuarios potenciales, en particular para las personas sordas o con problemas auditivos. Para hacer frente a estos retos NYPL y The Moth fueron galardonados con una beca de la Fundación Knight a finales de 2015 para explorar el desarrollo de proyectos crowdsourced sobre tecnologías de transcripción y edición automatizadas de audio.

El Proyecto de Historia Oral de la Comunidad de la Biblioteca Pública de Nueva York es una iniciativa que tiene como objetivo documentar, preservar y celebrar la rica historia de los barrios de la ciudad mediante la recopilación de las historias de personas de primera mano contadas por quienes los habitan. El Proyecto de Historia Oral se inició en 2013 en la Biblioteca del Mercado de Jefferson, en Greenwich Village, y desde entonces se ha ampliado en los barrios del Bronx, Harlem, y Staten Island, y también a otras comunidades más allá de los barrios, y del espacio geográfico a través de programas como «Vidas Visibles: Historias orales de la Discapacidad»,  «Proyecto de Historia Oral de los Veteranos de Nueva York», etc.Hasta la fecha, los voluntarios de la comunidad han recogido más de mil historias. Todas las grabaciones están disponibles actualmente en oralhistory.nypl.org, y serán archivadas en la Biblioteca de investigación Irma and Paul Milstein Division of United States History, Local History and Genealogy

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De este modo las dos organizaciones enviaron cientos de horas de audio con más de 600 historias personales grabadas durante los eventos llevados a cabo en vivo de todo el mundo, y un millar de historias pertenecientes al proyecto NYPL’s Community Oral History Project, compiladas a través de Pop Up Archive, un servicio de transcipción de voz a texto que trabaja extensamente con sectores del patrimonio cultural y los medios de comunicación públicos. Sin embargo, las transcripciones generadas por ordenador, aunque exhaustivas contienen muchos  errores que hay que eliminar. Por ello se esta llevando a cabo un esfuerzo conjunto de crowdsourcing entrte NYPL y The Moth–  para el desarrollo de un editor de transcripciones interactivas de código abierto desde NYPL Labs, una unidad de digitalización e innovación de la Biblioteca Pública de Nueva York., el software de edición de transcripción resultante estará disponible para ser utilizado y desarrollado para aplicar a otros proyectos similares. Cualquier persona que quiera ayudar a editar transcripciones en línea puede visitar Together we listen  para escuchar las colecciones de cuentos. Además la NYPL también está organizando eventos presenciales en varias sucursales de la biblioteca para alentar a los miembros de la comunidad a ayudar a recoger y transcribir las historias orales de sus propios barrios.

Junto a Together we listen (escuchamos juntos), un buen ejemplo del uso innovador del compromiso público de la biblioteca con sus comunidades para ayudar a digitalizar y ampliar el acceso a sus colecciones de investigación, se están desarrollando otros proyectos como What’s On The Menu? (¿Qué hay en el menú? ), Building Inspector (inspector de edificios), y Emigrant City (Ciudad de emigrantes), en los que voluntarios de todo el mundo han realizado millones de tareas tales como la transcripción de los platos de los menús de restaurantes históricos, la identificación en mapas de edificios, y las transacciones de bienes raíces en documentos bancarios históricos, que han producido nuevos conjuntos de datos de la investigación y la mejora de descubrimiento de colecciones. De igual manera el programa Together we listen, en el que las colecciones se procesan primero automáticamente (utilizando técnicas de detección visual o de audio) y posteriormente son revisados ​​y enriquecidos por los ciudadanos participantes.

Gestionar y compartir datos : mejores prácticas para investigadores.

 

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Managing and sharing data best practice for researchers. [e-Book]  Essex, University of Essex, 2011.

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Las iniciativas de las instituciones de educación superior y organismos de apoyo siguen el juego y el enfoque en el desarrollo de las infraestructuras de intercambio de datos; apoyo a los investigadores para gestionar y compartir datos a través de herramientas, orientación y formación práctica; y permitir que la citación y vinculación de los datos  con publicaciones aumente la visibilidad y accesibilidad de los datos y la investigación misma. Mientras que la buena gestión de los datos es fundamental para los datos de investigación de alta calidad y, por tanto, la investigación de excelencia, es crucial para facilitar el intercambio de datos y asegurar la sostenibilidad y la accesibilidad de los datos a largo plazo y por lo tanto su reutilización para la ciencia futura.

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Fondos de financiación del acceso abierto

 

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Tananbaum, G. (ed.). [e-Book] North American Campus-Based Open Access Funds: A Five-Year Progress Report, SPARC, 2014

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Guía

Campus Open Access Funds Guide

En 2009 SPARC lanzo el proyecto “Campus-Based Open Access Funds”, con el mismo  se tenía la intención de proporcionar información para la creación de un fondo de financiación del acceso abierto (OA) en instituciones que ya tenían en marcha un un proyecto en funcionamiento.

Campus-Based Open Access Funds” es un fondo constituido por una institución específicamente para cubrir los costos de los investigadores que publican en revistas con cargos de procesamiento por artículo (APC). El objetivo fundamental de un fondo de financiación del acceso abierto es apoyar modelos de publicación que permitan la distribución gratuita inmediata en línea y el acceso a la investigación académica.

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Infografía en PDF

Este documento trata de aprender más acerca de las oportunidades que estos fondos podrían proporcionar para constituir modelos viables de financiación del acceso abierto. Se recoge importante información sobre los antecedentes, recursos prácticos, directrices, políticas, y datos que documentan la evolución de la financiación del OA a través de estos fondos. A medida que se acerca el quinto aniversario de este proyecto, SPARC publica el informe sobre la situación para evaluar los logros cuantitativos, así como aquellas áreas en las que se aportaron datos sobre el potencial de estos fondos.

Módulo de Revisiones Abiertas para Repositorios Institucionales

 

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Módulo de Revisiones Abiertas para Repositorios Institucionales que ha sido desarrollado gracias al apoyo de OpenAire y a la participación de un consorcio de 6 miembros.

 

El uso de la jerarquía de la revista para la evaluación de la reputación de los trabajos de investigación y sus autores, ha contribuido a un entorno competitivo que está teniendo un efecto perjudicial sobre la fiabilidad científica.Repositorios de acceso abierto administrados por universidades u organizaciones de investigación son una valiosa infraestructura que podrían apoyar la transición a un sistema de evaluación y comunicación académica más colaborativa y eficiente.

Open Scholar ha coordinado un consorcio de seis socios para desarrollar el primer módulo de Revisión Abierta (OPRM) para repositorios institucionales. El módulo integra un servicio de revisión por pares de superposición, junto con un sistema de reputación transparente, en la parte superior de los repositorios institucionales. Se proporciona libremente como software de código abierto: https://github.com/arvoConsultores/Open-Peer-Review-Module/wiki

El OPRM permite un número ilimitado de los colaboradores para evaluar cualquier trabajo de investigación (preprints, artículos publicados, presentaciones, conferencias, set de datos, capítulos de libros y libros, documentos de trabajo, informes, etc.). Los revisores o bien pueden ser invitados a través del sistema (por ejemplo, tras la solicitud de un autor) o pueden ser voluntarios para revisar cualquier objeto del repositorio. En ambos casos, los colaboradores reciben los datos de la solicitud de opinión por correo electrónico y se les pide que ofrezcan sus informes en un plazo determinado. Una vez completado este proceso, la revisión genera un nuevo elemento en el repositorio, que está vinculada a los trabajos de investigación original y se convierte en abiertamente accesible y citable.

De este modo cualquier investigador puede convertirse en un revisor en el sistema, tanto si está afiliado a la entidad del repositorio o no.