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Programa piloto para mejorar la reproducibilidad, la utilidad y la ética de la investigación biomédica

 

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Strech D, Weissgerber T, Dirnagl U, on behalf of QUEST Group (2020) Improving the trustworthiness, usefulness, and ethics of biomedical research through an innovative and comprehensive institutional initiative. PLoS Biol 18(2): e3000576. doi:10.1371/journal.pbio.3000576

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Al abordar la preocupación generalizada sobre la transparencia y la reproducibilidad en la investigación biomédica, una de las instituciones más grandes de la ciencia alemana ha comenzado a proporcionar un marco, intervenciones e incentivos para mejorar la calidad y el valor de la investigación traslacional. El programa es descrito por su líder, Ulrich Dirnagl del Instituto de Salud de Berlín (BIH), y sus colegas en un nuevo artículo publicado el 11 de febrero en la revista de acceso abierto  PLOS  Biology.

A pesar del progreso de la ciencia biomédica moderna y la aprobación de nuevos medicamentos, existe un reconocimiento amplio y creciente de que la práctica de la investigación biomédica tiene debilidades significativas que conducen a una pérdida exorbitante, tratamientos «innovadores» fallidos e incapacidad para replicar hallazgos «emblemáticos». Para abordar estas preocupaciones, el Instituto de Salud de Berlín fundó el Centro QUEST (Quality-Ethics-Open Science-Translation) para transformar la investigación Biomédica, que desarrolló el programa de mejora de la calidad. El Centro QUEST está implementando el programa en las dos instituciones miembros de BIH, Charité– Universitätsmedizin Berlin y el Centro Max Delbrück de Medicina Molecular.

El programa ofrece capacitación, herramientas e incentivos a los investigadores para mejorar la calidad de la investigación, basada en los principios de confiabilidad, utilidad y ética. Por ejemplo, el Centro ofrece cursos para reducir el sesgo en el diseño de la investigación, proporciona una guía para publicar hallazgos negativos o no concluyentes, y ofrece recompensas financieras por hacer que los datos estén disponibles públicamente. Las evaluaciones del programa están en curso y se publicarán en un futuro próximo.

 

Ciencia a través de Wikipedia: una representación novedosa del conocimiento abierto a través de redes de co-citas

 

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Arroyo-Machado, Wenceslao ; Torres-Salinas, Daniel; Herrera-Viedma, Enrique ; Romero-Frías, Esteban. Science Through Wikipedia: A Novel Representation of Open Knowledge Through Co-Citation Networks. PLoS ONE. DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0228713

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Este estudio proporciona una visión general de la ciencia desde la perspectiva de Wikipedia. Se estableció una metodología para el análisis de cómo los editores de Wikipedia consideran la ciencia a través de sus referencias a artículos científicos.

El método de co-citación se ha adaptado a este contexto para generar redes Pathfinder (PFNET) que resalten las revistas y categorías científicas más relevantes, y sus interacciones para descubrir cómo se consume la literatura científica a través de esta enciclopedia abierta. Además de esto, su obsolescencia ha sido estudiada a través del índice de precios.

Inicialmente se ha tenido en cuenta un total de 1 433 457 referencias disponibles en  Altmetric.com . Después de preprocesarlos y vincularlos a los datos de CiteScore Metrics de Elsevier, la muestra se redujo a 847 512 referencias hechas por 193.802 artículos de Wikipedia a 598.746 artículos científicos pertenecientes a 14 149 revistas indexadas en Scopus.

Como resultados resaltados, se encontró una presencia significativa de artículos de «Medicina» y «Bioquímica, Genética y Biología Molecular» y que las revistas más importantes son de naturaleza multidisciplinaria, lo que sugiere también que las revistas de factores de alto impacto tenían más probabilidades de ser citadas. Además, solo el 13.44% de las citas de Wikipedia corresponden a revistas de acceso abierto.

La ciencia en crisis ¿Es la ciencia abierta la solución?

 

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Rahal, Rima-Maria, and Johanna Havemann. “Science in Crisis. Is Open Science the Solution?.” MetaArXiv, 3 May 2019.

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Dado que Ciencia Abierta se ha convertido en una palabra de moda recurrente para los recientes desarrollos meta-científicos, este artículo resume lo que estos desarrollos implican. ¿Cuáles son los motivos de las discusiones sobre el Acceso Abierto, los Datos Abiertos y la Revisión por Pares Abiertos? ¿Qué cambios tecnológicos podemos esperar y qué impacto tendrán en la sociedad y en la comunidad de investigación?

Open Science se compromete a hacer que las preguntas, los métodos y los hallazgos científicos sean de libre acceso y puedan ser utilizados por todos. En este sentido, el término Ciencia Abierta significa investigación abierta y transparente cuyos procesos y resultados sean tan comprensibles, sólidos y transparentes como sea posible, lo que implica apertura y permite una buena práctica científica en la era digital, para lo cual se están desarrollando herramientas y técnicas apropiadas.

¿Por qué necesitamos la Ciencia Abierta?

De hecho, la mayoría del trabajo científico actualmente no se realiza «abiertamente». Por el contrario, la mayoría de los resultados de investigación están ocultos detrás de las barreras de pago de editores privados de negocios rentables y son solo accesibles a unas pocas instituciones financieramente sólidas y a unos pocos investigadores individuales. Además, los resultados positivos e innovadores se publican preferentemente, de modo que la información importante y los hallazgos sobre otros estudios permanecen ocultos en los cajones de laboratorios y en los lugares de almacenamiento de datos, sin llegar nunca al mundo científico. Los enfoques metodológicos, el software y el equipo de laboratorio generalmente no están adecuadamente documentados en la literatura científica y son difíciles, si no imposibles, de estandarizar, comprender y analizar de manera metódica y experimental.

En los últimos 10 a 15 años, el dogma «publicar o perecer» se ha manifestado profundamente en el panorama científico, describiendo la enorme presión para publicar lo más rápido posible en una carrera para producir una lista lo más larga posible de publicaciones revisadas por pares en revistas científicas lo más «prestigiosas» posible. En consecuencia, el volumen de literatura especializada aumenta constantemente, lo que hace prácticamente imposible obtener una visión general de los resultados relevantes en cualquier campo de investigación. Aunque el factor de impacto proporciona información sobre el número promedio de citas por artículo en la revista, no puede proporcionar información sobre la calidad de los artículos individuales. Por lo tanto, las instituciones de financiación de la investigación y los consorcios científicos se están alejando cada vez más del factor de impacto como indicador de la calidad de la investigación. Sin embargo, sigue existiendo una gran presión, por lo que los científicos a menudo se sienten obligados a publicar en revistas de alto impacto y a producir resultados que hacen que tales publicaciones sean las más relevantes.

La acumulación de publicaciones de investigación problemáticas finalmente condujo al «big bang» en psicología y otras ciencias empíricas a principios de la década de 2010: a raíz de algunos casos prominentes de fraude científico, resultó que no solo estos casos obvios de mala conducta científica produjeron cuestionamientos sobre los resultados de la investigación. Pero hay, también hay otras prácticas problemáticas en la vida científica cotidiana que hacen que sea difícil distinguir los artículos científicos sólidos y comprensibles de los que tienen poca veracidad. Sin embargo, otros ven esta «crisis» una oportunidad para un cambio positivo, liberando energía para lograr cambios sostenibles en la forma en que se hace la ciencia.

El camino hacia la apertura: ¿Qué puede lograr la ciencia abierta?

El movimiento Open Science está ampliamente comprometido a garantizar que todo el ciclo de investigación se desplace hacia la apertura, promoviendo así una buena práctica científica. Los componentes importantes de este cambio son el soporte del acceso gratuito a la literatura científica (Acceso abierto) y a los conjuntos de datos (Datos abiertos), al software y hardware abiertos para la recopilación y procesamiento de datos, así como a los materiales de enseñanza y aprendizaje disponibles gratuitamente (Open Recursos educativos). Estas estrategias generales para abrir la ciencia se enriquecen con herramientas y prácticas que permiten que la ciencia se lleve a cabo de una manera más transparente y sólida.

El movimiento Open Science ya ha logrado una serie de mejoras y avances en la investigación diaria. Estos incluyen, por ejemplo, el creciente número de estudios de replicación realizados y publicados. Las réplicas son proyectos de investigación que apuntan a repetir investigaciones previas con la mayor precisión posible para determinar si se pueden llegar a las mismas conclusiones nuevamente. De esta manera, se pueden identificar hallazgos confiables en la literatura existente, y la investigación futura puede basarse en ellos. Así, los laboratorios de investigación de diferentes instituciones trabajan cada vez más juntos en intentos de replicación a gran escala.

Ciencia abierta a través de material abierto y métodos transparentes

Open Science también influye cada vez más en los métodos y materiales de investigación. Con base en materiales abiertos, las impresoras 3D y los manuales de usuario, dispositivos y materiales de laboratorio simples a altamente complejos, a menudo se pueden producir localmente a bajo costo y los científicos pueden adaptarlos específicamente a las necesidades y al experimento en cuestión. Esto hace que los materiales sean más rentables, lo que reduce las barreras para su adquisición, y los científicos pueden llevar a cabo sus experimentos de manera oportuna, sencilla y personalizada. De esta forma, se evitan los aparatos generalizados y los equipos de investigación de los fabricantes comerciales, que a menudo son muy complejos, intransparentes en su configuración y, por lo tanto, difíciles de adaptar.

 

Open Science abre el panorama editorial

Además de los cambios técnicos, Open Science también ha llevado a desarrollos en el proceso de publicación. Los metanálisis, resúmenes del estado de un campo en todos los estudios, a menudo proporcionan indicaciones de que la tendencia a publicar estudios con efectos significativos y sorprendentes ha llevado preferentemente a una distorsión sistemática de la literatura. Aunque se están desarrollando métodos para poder corregir matemáticamente esta distorsión retrospectivamente, el debate de Open Science ha provocado llamamientos para cambiar los formatos de publicación para evitar tales distorsiones desde el principio o para que sean más fácilmente detectables después.

 

Ciencia abierta en la enseñanza y el aprendizaje

El cambio hacia Open Science también tiene un impacto en la enseñanza y el aprendizaje en el sector de la educación superior. Los cambios metodológicos en el curso del movimiento Open Science han creado la necesidad de desarrollar y comunicar nuevos contenidos de aprendizaje. Al mismo tiempo, el desarrollo de nuevos materiales de aprendizaje va acompañado de un cambio en sus formatos de publicación. La proporción de recursos de enseñanza y aprendizaje libremente disponibles, comisariados por expertos y con licencia gratuita aumenta constantemente. Los Recursos Educativos Abiertos (REA) reducen las barreras financieras y estructurales para los lectores interesados, por lo tanto, son accesibles a un público más amplio a nivel mundial y contribuyen de manera importante a cerrar la brecha entre los países de los hemisferios sur y norte. En conclusión, además de los aspectos centrales de la ciencia, el acceso a la educación superior ahora también se está abriendo.

 

Política de Ciencia Abierta en Ciencia

Open Science también se está volviendo cada vez más relevante en las decisiones de política científica. Alrededor del 40% de las instituciones de financiación científica ahora tienen pautas de datos abiertos. Las condiciones e incentivos se crean progresivamente de una manera que respalde el movimiento hacia la apertura. Si las prácticas de Open Science se utilizan también se está convirtiendo cada vez más en un criterio en el proceso de contratación de científicos.

Además, la lista de efectos positivos de la Ciencia Abierta ampliamente practicada también incluye aspectos económicos y éticos. Poner a disposición métodos, resultados intermedios y resultados negativos o inesperados no solo reduciría la cantidad de materiales y recursos de tiempo invertidos en la investigación, sino que también podría reducir significativamente la cantidad de animales utilizados en experimentos biomédicos y de ciencias naturales.

Además, Open Science también contribuye a mejorar la comunicación científica con el público. Si los resultados de la investigación se comunican de manera transparente, los no científicos interesados ​​pueden obtener un acceso más fácil a los resultados de la investigación. De esta manera, el público y la ciencia pueden acercarse más y entrar en un debate más animado. El Movimiento de Ciencia Ciudadana lleva esta noción más allá al involucrar activamente al público en el proceso científico. Los no especialistas se convierten en observadores, recolectores de datos y científicos ciudadanos reales que utilizan plataformas como Bürger schaffen Wissen para apoyar proyectos de investigación a gran escala.

Finalmente, Open Science tiene un gran potencial para la democratización de la investigación y el aprendizaje. En la actualidad, por ejemplo, muchos contenidos, técnicas y artículos son producidos por investigadores occidentales o miembros de grupos de mayoría privilegiada. Para establecer condiciones globalmente democratizadas en el intercambio de conocimientos, las instituciones y los participantes de África, América Latina y el sudeste asiático, así como los miembros de grupos de minorías sociales, también deben poder participar. Open Science reduce las barreras de acceso y multiplica las oportunidades de participación.

 

Conclusión: ¿Qué pasa después de la Open Science?

En general, Open Science es una reforma integral sobre cómo se puede practicar la ciencia de una manera accesible, transparente y reutilizable. Esta reforma tiene numerosos efectos positivos cuantificables, tanto en términos de la práctica científica cotidiana como de la interacción entre la ciencia y la sociedad en todo el mundo. Open Science promete mejoras no solo a nivel de sistema para la práctica científica en general, sino también para científicos individuales. Open Science puede crear el impulso para poner el sistema científico en un estado que permita a los científicos concentrarse en lo que realmente importa para su trabajo: la búsqueda de una visión confiable. Los informes registrados, por ejemplo, permiten que el trabajo metodológicamente limpio se publique independientemente de la importancia de los resultados y, por lo tanto, forme parte del discurso público, al que se puede acceder de forma casi completamente gratuita a través de acceso abierto, revisión por pares abierta, datos abiertos, etc. Mediante registros previos, los investigadores pueden hacer que sus procesos de pensamiento para lograr conocimientos sean transparentes y trabajar de manera más eficiente debido a una mejor planificación del proyecto.

Open Science aborda una serie de desafíos nuevos y continuos, como la normalización de las bases de datos, la interoperabilidad entre diferentes sistemas de recolección y procesamiento de datos, así como la transferibilidad entre disciplinas. ¿Qué datos deben y pueden ser de acceso abierto y dónde se aplica la protección de los derechos personales y la seguridad de los datos? ¿Quién se beneficia del Big Data en ciencia y cómo afectarán los cambios técnicos y metodológicos a la sociedad? Estas preguntas deben responderse  específicamente por cada grupo de trabajo e individualmente en el marco de la disciplina y de la investigación actual. Establecer estándares que sean lo más completos posible, pero que también permitan flexibilidad en la interpretación e implementación de preguntas científicas individuales, mejorará la comparabilidad y permitirá la reproducción y reutilización de resultados científicos.

Open Science es un movimiento basado en los principios de la buena práctica científica, cuyo alcance solo se puede imaginar hasta ahora. Estamos al comienzo de la salida de la crisis, todas las señales apuntan a «abrir» y dan razones para esperar que lleguen cosas buenas.

 

Cinco asociaciones de bibliotecas trabajarán juntas para crear la alianza de datos en bibliotecas públicas

 

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Public Library Data Alliance

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La intención del proyecto es examinar, evaluar, mapear y desarrollar el panorama de la recopilación de datos de bibliotecas públicas en los Estados Unidos con grupos clave de interesados ​​de la biblioteca para un enfoque más coordinado para la recopilación de datos de bibliotecas públicas a nivel nacional.

 

Cinco asociaciones bibliotecarias líderes se han suscrito para apoyar una alianza nacional de datos para bibliotecas públicas que mejorará las oportunidades de acción estratégica en torno a los datos para reflejar el papel y el impacto de las bibliotecas públicas a nivel local, regional, estatal y nacional.

La American Library Association y la Public Library Association, ambas con sede en Chicago; la Asociación de Bibliotecas Rurales y Pequeñas de Whitehall, Mich .; los jefes de las agencias de bibliotecas estatales de Lexington, KY .; y el Consejo de la Biblioteca Urbana de Washington, DC, trabajarán juntos para crear la Alianza de Datos de la Biblioteca Pública.

El Instituto de Servicios de Museos y Bibliotecas (IMLS) mantendrá un papel de enlace con la Alianza, y la Organización Nacional de Normas de Información servirá como Secretaría de la Alianza durante su primer año. Además de los representantes de las asociaciones, la membresía de la Alianza incluirá a profesionales de bibliotecas locales y estatales y otras partes interesadas. Se emitirá una convocatoria abierta para participar más adelante.

El Plan de Acción de Medidas que Importan se lanzó en abril de 2018 y desde entonces, un Grupo de Implementación priorizó y avanzó varios de los catorce pasos de acción recomendados en los últimos meses.

Las cinco asociaciones que forman el núcleo de la Alianza representan una amplia gama de experiencia en servicios bibliotecarios, desde grandes a pequeños y urbanos a rurales. Su alcance se extiende a todas las bibliotecas públicas de los EE. UU. Cada organización aporta una comprensión de las capacidades y desafíos de las bibliotecas miembro que es esencial para recopilar y compartir datos de la biblioteca.

 

El impacto humano de la alfabetización de datos

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The Human Impact Of Data Literacy. A Leader’s Guide To Democratizing Data, Boosting Productivity And Empowering The Workforce. Accenture, Qlik Y The Data Literacy Project 2020

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Una guía del líder para democratizar los datos, aumentar la productividad y capacitar a toda su fuerza laboral.

Si bien la mayoría de las organizaciones entienden la oportunidad que supone la gestión adecuada de los datos, ha surgido una brecha entre las aspiraciones comerciales de ser impulsadas por los datos y la capacidad de los empleados para trabajar con los datos.

El último informe de Qlik y Accenture identifica tres formas en que la brecha de alfabetización de datos está afectando la capacidad de las organizaciones para prosperar en la economía basada en datos, y la mejor manera de superarlas.

La investigación identificó cómo la brecha de alfabetización de datos está impactando la capacidad de las organizaciones para prosperar en la economía basada en datos. Primero, a pesar de que casi todos los empleados (87 por ciento) reconocen los datos como un activo, pocos lo están utilizando para informar la toma de decisiones. Solo el 25 por ciento de los empleados encuestados cree que están completamente preparados para usar los datos de manera efectiva, y solo el 21 por ciento informa que confía en sus habilidades de alfabetización de datos, es decir, su capacidad para leer, comprender, cuestionar y trabajar con datos. Además, solo el 37 por ciento de los empleados confían más en sus decisiones cuando se basan en datos, y casi la mitad (48 por ciento) con frecuencia difieren de una «intuición» en lugar de ideas basadas en datos al tomar decisiones.

En segundo lugar, la falta de habilidades de datos está reduciendo la productividad. Tres cuartos (74 por ciento) de los empleados revelan sentirse abrumados o infelices cuando trabajan con datos, lo que afecta su rendimiento general. Algunos empleados abrumados harán todo lo posible para evitar el uso de datos, con un 36 por ciento de los empleados encuestados que afirman que encontrarán un método alternativo para completar la tarea sin usar datos. Seis de cada 10 encuestados (61 por ciento) informan que la sobrecarga de datos ha contribuido al estrés en el lugar de trabajo, culminando en que casi un tercio (31 por ciento) de la fuerza laboral global toma al menos un día de baja por enfermedad debido al estrés relacionado con la información, datos y problemas tecnológicos

Papel crítico de las bibliotecas universitarias en el apoyo a la investigación

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“Critical Roles for Libraries in Today’s Research Enterprise”

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Hoy en día, muchas bibliotecas universitarias están buscando formas de alinearse mejor con la práctica de investigación actual y participar como socios vitales en la investigación del campus. Esto es particularmente necesario en una era de investigación multidisciplinaria, de ‘grandes desafíos’, con la investigación digital creando oportunidades para participar en todo el ciclo de vida de la investigación. ¿Cómo están respondiendo las bibliotecas?

El simposio «“Critical Roles for Libraries in Today’s Research Enterprise”» tuvo lugar en Washington, DC el 11 de diciembre de 2019. Este informe representa un resumen del simposio, que incluye diapositivas de oradores y biografías, comentarios de expertos invitados y notas de las discusiones grupales facilitadas.

American Chemical Society (ACS) firma un acuerdo con ORCID para reconocer a los revisores de sus publicaciones

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La revisión por pares es una parte integral del ciclo de vida de la investigación y es una expectativa para la mayoría de los investigadores en algún momento de su carrera.

En su anuncio la División de Publicaciones de la American Chemical Society (ACS) se complace en anunciar que los revisores de los artículos de la revista ACS ahora pueden reclamar crédito por sus esfuerzos a través de ORCID. Esta nueva colaboración brindará reconocimiento por las contribuciones cruciales de los revisores al proceso de publicación académica.

Los revisores científicos entregan parte de su tiempo y experiencia para ayudar a los autores a mejorar sus artículos y ayudar a un editor a determinar si un artículo debe publicarse. Hasta ahora, a menudo solo han recibido un crédito limitado por este trabajo esencial, y rara vez ha contado para sus perfiles de investigación. A través de esta asociación con ORCID, los revisores de las revistas de ACS podrán obtener crédito cuando completen un informe, mientras mantienen una estricta confidencialidad sobre qué artículo han revisado.

Un registro de investigación más sólido puede reforzar las credenciales de los científicos jóvenes y puede proporcionar una visión más precisa y transparente de las contribuciones de un investigador establecido en su campo. El sistema ORCID facilita a los investigadores el seguimiento de sus publicaciones a lo largo de sus carreras.

El objetivo de ORCID es generar un mundo en el que todos los que participan en la investigación y la innovación, desde la imaginación hasta la construcción y la gestión, se identifiquen de forma única y se conecten a sus contribuciones a través de las disciplinas, las fronteras y el tiempo.

Estado mundial de la revisión por pares

 

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2018 Global State of Peer Review report released, Publons, 2019

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El informe sobre el estado mundial de la revisión científica plantea cuatro preguntas clave: ¿Quién está haciendo la revisión? ¿Cuán eficiente es el proceso de revisión? ¿Qué sabemos acerca de la calidad del examen por pares? y ¿Qué nos depara el futuro?

 

El informe sobre el estado mundial de la evaluación por pares, en el que se resumen los datos de una encuesta realizada a 11.000 investigadores internacionales, así como los datos de Web of Science, ScholarOne y Publons, presenta el estado del de la revisión científica en todo el mundo, combinando datos cuantitativos y cualitativos para este desglose muy completo del panorama del examen por homólogos.

Entre los muchos resultados presentados en el informe, se examinaron las regiones establecidas y emergentes que publican y revisan la investigación y se encontró que los investigadores de China, Brasil, Turquía, India, Irán, Corea del Sur, Malasia y Polonia estaban subrepresentados en comparación con los revisores de los EE.UU., Alemania, Italia, España, Francia, Países Bajos, Suecia, Canadá, Reino Unido y Japón.

También se encontró que los editores invitaban a los investigadores de sus propias regiones geográficas más de lo que la casualidad podría predecir.

En términos de eficiencia, el informe encontró que las tasas de finalización de los revisores están disminuyendo cada año, mientras que el número total de invitaciones de revisión enviadas está aumentando en un 9,8% interanual. La tasa de acuerdos de invitaciones en 2013 fue de alrededor de 0,54. En 2017 se había reducido a 0,44, y el número de exámenes completados de invitaciones sigue la misma tasa de disminución.

Sin embargo, una buena noticia del informe es que el proceso de revisión por pares no necesariamente puede tardar tanto como creemos. El informe encontró que los revisores tardaron una mediana de 16,4 días en completar una revisión después de aceptar la asignación (la media es de 19,1 días). Desglosando estos resultados en 22 áreas temáticas, el informe encontró que los tiempos de revisión eran más largos en Economía y Negocios y Matemáticas, con una media de unos 30 días, y más cortos en Farmacología y Química, con unos 12 días. Para varias áreas de estudio, los tiempos promedio de revisión por pares se han ido reduciendo, y para varias otras, ha habido un pequeño aumento.

En el informe también se examinó la extensión de los informes como método de evaluación de la calidad. Aunque se trata de una medida muy imperfecta, el informe proporciona algunos resultados interesantes. El promedio de palabras de los informes de revisión de regiones establecidas (por ejemplo, Estados Unidos, Reino Unido, Alemania, España) fue de 528, y de regiones emergentes (por ejemplo, Brasil, China, India, Corea del Sur) fue de 250. En el informe también se observaron revisiones más largas en revistas con un mayor factor de impacto que en revistas con un FI más bajo, y se sugirió que los directores de las revistas con un FI más alto podrían solicitar más revisiones de regiones que tienden a escribir revisiones más largas, independientemente de la calidad, o que los FI más altos se asocian con temas que tienden a tener revisiones más largas.

En la sección final del informe se mira hacia el futuro y se sugiere que, de continuar las tendencias, en los próximos años aumentará el número de invitaciones necesarias para conseguir revisores, es posible que siga disminuyendo el tiempo de revisión, y que las políticas de revisión y examen abiertos puedan afectar a las tasas en que los revisores estén de acuerdo; es probable o muy probable que el 40% de los encuestados menores de 26 años revisen en revistas que hagan públicas las identidades de los autores y revisores, y los informes de revisión.

 

Un camino largo y difícil hacia la madurez de los datos

 

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Elias Baltassis, Anne-Douce Coulin, Antoine Gourévitch, Yassine Khendek, and
Lucas Quarta. A Rough Road to Data Maturity – Boston Consulting Group, 2020

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A nivel mundial, instituciones y empresas están avanzando en sus esfuerzos por madurar sus capacidades de datos, pero la transformación en organizaciones basadas en datos está resultando ardua para muchas de ellas, y no está ocurriendo tan rápidamente como esperaban. Según la Encuesta de Madurez de Capacidades de Datos de BCG, las compañías encuestadas en 2016 esperaban aumentar su puntuación en el índice de madurez de datos en un 53% para 2019. Pero se quedaron cortos en sus ambiciones, mejorando su puntuación en tan sólo un 19% según la encuesta de este año.

Entre los ocho áreas industriales incluidas en el estudio, el sector de la tecnología, los medios de comunicación y las telecomunicaciones (TMT) superó al resto en cuanto a la madurez de los datos, seguido de las instituciones financieras y las empresas minoristas y de consumo. Geográficamente, América del Norte lideró el camino en 2019 gracias al al fuerte apoyo gubernamental tanto de los EE.UU. como de Canadá. Y aunque Europa lidera el cambio a nivel regional, China ocupa el segundo lugar después de Estados Unidos en cuanto a capacidad de datos a nivel nacional.

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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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.