Archivo de la categoría: Investigación

Consumo y visualización de datos enlazados mediante aplicaciones web de código libre

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Ramiro Leonardo Ramirez Coronel, Pablo Alejandro Quezada Sarmiento. «Consumo y visualización de datos enlazados mediante aplicaciones web de código libre«. International Journal of Information Systems and Software Engineering for Big Companies: IJISEBC, ISSN-e 2387-0184, Vol. 4, Nº. 2, 2017 (Ejemplar dedicado a: Diciembre/December), págs. 15-22

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La Web se ha convertido en un recurso necesario de uso diario, los beneficios que ofrece, al ser una fuente de conocimiento y colaboración, dando lugar a nuevas iniciativas como los datos enlazados, cuyo propósito es vincular los datos esparcidos por la Web por medio de relaciones semánticas entre estos. El propósito de este artículo, es mostrar las mejoras del consumo y visualización de datos enlazados en la Web, de tal manera que cualquier usuario, con o sin ningún tipo de conocimiento sobre el tema, pueda explorar bases de datos semánticas, mediante la construcción de un software capaz de proporcionar un buscador para obtener información relacionada a un término de búsqueda en lenguaje natural que es convertido a consulta SPARQL, así como también la visualización de resultados, por medio de un grafo, para lo cual se realiza una investigación y análisis de aplicaciones de código abierto existentes; además de considerar los repositorios semánticos más utilizados que aportaron a la propuesta y desarrollo del software.

Ciencia abierta: Guía de evolución sobre cómo Internet está cambiando la investigación, colaboración y comunicación científica

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Bartling S, Friesike S. Opening Science: The Evolving Guide on How the Internet is Changing Research, Collaboration and Scholarly Publishing. Munich: Springer-Verlag GmbH 2014.

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El libro recoge todo lo relativo a que está ocurriendo y como se están desarrollado aquello que impulsa los cambios actuales en el mundo de la investigación y la ciencia. Se introducen los conceptos de Ciencia 2.0 y Open Science. Para ello ofrece una breve descripción a la historia de la ciencia y la difusión de conocimientos. Explica los orígenes de nuestra cultura científica que se desarrolló en torno a los métodos de publicación. Se aclaran los asuntos sobre las interdependencias de los conceptos actuales y se reafirma que la transición hacia la Ciencia Abierta es un cambio cultural complejo . Se discuten algunas razones de por qué el cambio es lento y los principales obstáculos que se encuentran. Para pasar a analizar los cambios recientes en los flujos de trabajo científico y cómo estos causan cambios en el sistema en su conjunto.Ciencia Abierta es un término general que abarca una multitud de supuestos sobre el futuro de la creación y difusión de conocimientos . Basado en una revisión de la literatura, proponie cinco escuelas de pensamiento sobre Ciencia Abierta: La escuela de infraestructura (que se ocupa de la arquitectura tecnológica ) , la escuela pública ( que se refiere a la accesibilidad de la creación de conocimiento ) , la “escuela de la medición” ( que se refiere a la medición del impacto alternativo) , la “escuela democrática” (que tiene que ver con el acceso al conocimiento ) y la “escuela pragmática” ( que se ocupa de la investigación en colaboración ) .

Publish or Perish: Software libre para encontrar evidencias de una investigación para la acreditación científica

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Publish or Perish

Version: 6.20.6110 (16 December 2017)

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Tutorial

¿Tu trabajo es citado en revistas que no están listadas en Web of Knoledge? Publish or Perish está diseñado para ayudar a los investigadores a presentar las evidencias del impacto de la investigación.

La novedad más importante en Publish o Perish versión 6 es la introducción de un informe de consulta completo. De manera que Publish o Perish puede generar un informe de consulta completo con un solo comando. El informe de consulta completo contiene todo lo siguiente:

  • Los términos de búsqueda y otros parámetros de consulta
  • Información de recuperación de datos: fuente de datos, fecha de la consulta y de los datos, estado de la solicitud de consulta.
  • Las métricas calculadas en los resultados
  • Una lista formateada de los resultados, en el orden en que se recibieron de la fuente de datos.
  • Cuando se genera un informe de consulta completo al pulsar Guardar como… se puede crear como texto formateado en formato de texto enriquecido (RTF), que puede ser leído por la mayoría de los procesadores de texto incluyendo Microsoft Word o LibreOffice
  • Cuando se genera un informe de consulta completo a través del comando Copiar [al portapapeles], se copiará en el portapapeles de Windows como Rich Text Format (RTF) y como texto plano (en codificación Unicode). Esto lo hace adecuado para pegar en procesadores de texto (que verán y utilizarán la copia RTF, manteniendo intacto todo el formato) así como en editores de texto plano y otras herramientas basadas en texto (que verán la copia estructurada, pero sin formato de texto plano).

Otro de los cambios de la nueva versión de Publish o Perish es la ampliación sustancial de las fuentes de datos. Publish or Perish ahora ofrece las siguientes fuentes de datos (en orden alfabético).

  • Crossref: lanzado a principios de 2000 como un esfuerzo cooperativo entre editores, recoge los datos de citas en el marco de la iniciativa Open Citations.
  • Google Scholar (GS): La única fuente de datos de PoP hasta el PoP 5 se lanzó en octubre de 2016 y sigue siendo la favorita de muchos usuarios debido a su amplia cobertura ya que recoge fuentes de datos alternativas.
  • Perfil de Google Scholar Citations Google Scholar Profile (GSP): Excelente alternativa a Google Scholar para aquellos autores que tienen un perfil. Combina una cobertura completa con una fácil desambiguación del autor.
  • Microsoft Academic (MA): Base de datos que para muchos investigadores, ofrece una cobertura cercana a la de Google Scholar
  • Scopus: Base de datos basada en suscripciones, proporcionada por Elsevier. Alto nivel de precisión, pero -especialmente en Ingeniería, Ciencias Sociales y Humanidades- menor cobertura que Google Scholar o Microsoft Academic.
  • Web of Science: Base de datos basada en suscripciones de Clarivate. Alto nivel de precisión, pero -especialmente en Ingeniería, Ciencias Sociales y Humanidades- menor cobertura que Google Scholar o Microsoft Academic.

 

 

 

 

 

La promesa y el peligro de los Big Data

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Bollier, D. [e-Book]  The Promise and Peril of Big Data. New York, The Aspen Institute.

 

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Cada vez son más los datos generados por las redes móviles, el cloud computing y otras nuevas tecnologías. Al mismo tiempo, las innovaciones continuas utilizan técnicas de correlación avanzadas para analizarlos,sin embargo, los resultados de todo este proceso pueden ser alentadores y alarmantes. The Promise and Peril of Big Data explora las formas en que estas tecnologías inferenciales pueden afectar positivamente a la medicina, las empresas y el gobierno, y también examina los peligros sociales que plantean. Escrito por David Bollier, el informe resume las ideas de la decimoctava Mesa Redonda Anual sobre Tecnología de la Información, que buscó comprender las implicaciones del surgimiento de «Big Data» y las nuevas técnicas de análisis inferencial.

Alfabetización Informacional en bibliotecas universitarias en Estados Unidos. Planeta Biblioteca 2017/12/20

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Esta semana hemos charlado sobre Alfabetización Informacional en bibliotecas universitarias en Estados Unidos con Jesús Alonso Regalado, bibliotecario temático de Historia, Estudios sobre América Latina y Lenguas Románicas de la Universidad de Albany de  Estados Unidos. Los temas que hemos abordado se han centrado en la integración de la Alfabetización informacional en el currículo del estudiante, la contribución de la biblioteca al éxito del estudiantes, el estudiante como creador de contenidos, el diseño de servicios centrados en el usuario y sus necesidades, el apoyo del bibliotecario a los procesos de investigación como un socio colaborativo necesario del investigador y a la gestión de datos de investigación.

Big Data Glossary: guía para la nueva generación de herramientas de datos

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Warden, Pete. Big Data Glossary. O’Reilly Media, 2011

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Este práctico glosario también incluye un capítulo de términos clave que ayudan a definir muchas de las herramientas utilizadas en la producción y análisis de grandes conjuntos de datos: bases de datos NoSQL, MapReduce, Almacenamiento, Servidores, Procesamiento, Procesamiento de lenguaje natural, Aprendizaje automático, Visualización, Adquisición, Serialización.

Esta guía describe 60 de las innovaciones más recientes, desde las bases de datos NoSQL y MapReduce, hasta las herramientas de aprendizaje y visualización. Las descripciones se basan en experiencias de primera mano con estas herramientas en un entorno de producción.

 

 

Guía para elaborar una tesis

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Guía para elaborar una tesis: Un documento que incluye la opinión de docentes, recomendaciones y recursos útiles. Buenos Aires: Universia Argentina, 2016

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 Más de 100 Libros GRATIS sobre metodología de la Investigación

Lo ideal es que todos los estudiantes se tomen un par de semanas para poder elegir el tema de su tesis. En esos días, será bueno que armes una lista con posibles temáticas que luego podrás ir limitando, según se publica en el sitio web Ehowenespanol.com

A continuación, te proponemos conocer algunos útiles consejos que te ayudarán a seleccionar el tema que sea más de tu agrado para hacer tu tesis.

1. Elige un tema que te interese
La temática que elijas deberá llamarte la atención, deberá gustarte de sobremanera y deberá ser posible de investigar por un año o más. Si durante el curso hay algo puntual que sea de tu interés, analízalo como posible centro de tu investigación.

2. Toma en cuenta tus debilidades y fortalezas personales
Puedes estudiar un tema que ya hayas investigado por cierto período de tiempo o evitar experimentos si consideras que no eres bueno en esas tareas. Sé sincero contigo mismo y selecciona un tema que te resulte fácil.

3. Limita la temática
En el portal se indica que también puedes limitar tu tema a algo que pueda contribuir a la comunidad académica.

4. Fuentes
Las fuentes que elijas deberán ser actuales. De lo contrario, tu tesis estará pasada de moda y no aportará demasiado a la comunidad. La calidad global de tu trabajo descenderá si usas estadísticas con más de 10 años de antigüedad.

5. Que aporte a tu carrera
Es aconsejable que tu material final sea rico para tu carrera profesional. Para asegurarte de esto, puedes hacer una investigación que te permita luego escribir un libro sobre el tema o completar una investigación.

 

¿Cómo se hace un trabajo académico?

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Koval, Martín ;  Koval, Santiago. ¿Cómo se hace un trabajo académico?. Salta: Universidad Nacional de Salta, 2015

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Más de 100 Libros GRATIS sobre metodología de la Investigación

Un trabajo académico es un discurso, por lo común escrito, concebido para transmitir conocimientos en el ámbito científico o universitario. En términos estrictos, supone la aplicación rigurosa de un método científicamente establecido y se asocia a largas tareas de investigación que son presentadas ante el tribunal evaluador de una institución o revista científica. En términos más generales, es la presentación que realiza un estudiante, tesista o investigador a fin de demostrar competencias en un área del conocimiento y de persuadir a un determinado receptor (docente, comité, jurado, entidad científica, etc.) de que cuenta con el entendimiento y la capacidad reflexiva suficientes dado el nivel académico en que se sitúa. Contenidos de esta guía: Tipología de trabajos académicos La investigación científica La redacción académica

Uso de Researchgate y Academia.edu por los profesores de la Universidad de Salamanca. Estudio transversal de género

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Carreño Corchete, Esther (autora) Uso de Researchgate y Academia.edu por los profesores de la Universidad de Salamanca. Estudio transversal de género., [Thesis]. Dirigido por Travieso-Rodríguez, Críspulo and Frías Montoya, José Antonio  Salamanca: Universidad de Salamanca, 2017 Trabajo de Fin de Máster, Universidad de Salamanca.

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Se analiza la presencia de los profesores e investigadores de la Universidad de Salamanca en dos de las principales redes sociales académicas, Researchgate y Academia.edu. Se estudian y comparan los indicadores de cada red y se comprueba el nivel de colaboración y difusión científica del personal docente e investigador de esta universidad. Se realiza el estudio analizando los perfiles de 1005 profesores e investigadores adscritos a 28 Departamentos de las 5 áreas de conocimiento en que se estructura la universidad. Se establece un análisis transversal en función del género, así como de las áreas y departamentos seleccionados. Se concluye que, de manera significativa, estas herramientas se encuentran tímidamente implementadas entre dicha comunidad científica y el uso que se hace de ellas es bastante limitado, con aplicaciones principalmente de difusión de trabajos académicos.

Los artículos que recibieron más atención en Altmetric.com en 2017

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Top 100 anual de Altmetric.com 2017

Ver Top 100 de 2016

En el último año, Altmetric ha dado seguimiento a más de 18,5 millones de menciones de 2,2 millones de documentos de investigación. La mayor parte de la investigación más discutida son temas de interés social como los estereotipos de género, los estigmas en torno a las enfermedades mentales, los robots y los efectos del cambio climático.

 

Para ello altmetric.com rastrea lo que la gente está diciendo acerca de los artículos académicos en las redes de medios sociales, en las noticias, en los blogs, Mendeley, Wikipedia y muchas otras fuentes, y luego otorga a cada uno una puntuación Estos son los 100 mejores artículos por puntuación de este año. He aquí un resumen de toda la atención que encontramos para estos 100 artículos:

Los artículos que obtuvieron un mayor impacto social fueron

 

Además de estos tres artículos centrados en la salud, más de la mitad de los 100 artículos del top 100 se centraron en la medicina y la salud, y muchos de ellos analizaron las implicaciones de diferentes alimentos y bebidas para la salud, tales como el café, el alcohol, el chocolate y los edulcorantes artificiales.