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La ciencia y la Red

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Di Donato, F. [e-Book] La scienza e la rete. Firenze, Firenze University Press, 2009

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La aparición y la propagación de la Internet y la Web han cambiado radicalmente el modo de comunicación. Este libro considera un área particular de la comunicación en red: una relacionada con la ciencia. El primer autor reconstruye las circunstancias en las que se originanó el moderno sistema de comunicación científica y la evaluación cuantitativa. El análisis a continuación se centra en la historia, la filosofía y la arquitectura de la Web desde el nacimiento hasta las últimas innovaciones tecnológicas (Web Semántica) y socio-culturales (Web 2.0). Por último, se propone un modelo de comunicación de la ciencia abierta y democrática, hecha posible mediante el uso transparente, accesible y distribuido.

Gestión de la identidad y reputación digital del investigador: de las métricas alternativas a la gestión de datos de investigación

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«Gestión de la identidad y reputación digital del investigador: de las métricas alternativas a la gestión de datos de investigación» por Julio Alonso Arévalo

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Reputacion e identidad digital del investigador de Julio Alonso Arévalo

 

LUGAR

Universitat Jaume I (Castellón de la Plana) 11,30 h del lunes, 9 de enero de 2017 en el Salón de Actos del edificio del centro de postgrado.

RESUMEN

En el nuevo ecosistema informativo se están produciendo cambios profundos. Los medios sociales están modificando la forma de interactuar, presentar las ideas e información y juzgar la calidad de los contenidos y contribuciones. En los últimos años han surgido cientos de plataformas que permiten compartir libremente todo tipo de información y conectarnos a través de redes. Estas nuevas herramientas generan estadísticas de actividad e interacciones entre sus usuarios, tales como menciones, retweets, conversaciones, comentarios. Como afirma Eric Qualman “Los medios sociales no son una moda, son un cambio fundamental en la forma en que nos comunicamos.” A la par de estos cambios, la mayor parte de los investigadores han trasladado sus actividades de investigación a la web y con el éxito de los medios sociales esta situación se ha hecho más evidente, ya que estas herramientas tienen más potencialidad para desarrollar un rango mayor de influencia académica que los entornos tradicionales de publicación. Las posibilidades que ofrecen las tecnologías participativas facilitan que los autores puedan compartir información, favorecer el descubrimiento científico y la visibilidad de la investigación a través de bases de datos, plataformas y servicios de apoyo a los procesos de una investigación. Todo esto se ha visto favorecido por los avances que están impulsando una ciencia más interconectada y abierta con avances asombrosos en los sistemas de identificación de obras y de autores. Este proceso está teniendo su incidencia en la necesidad de que los investigadores conozcan, utilicen y gestionen los mecanismos de valoración, acreditación y potenciación de la visibilidad científica de sus publicaciones, lo que a su vez incide en el desarrollo de la carrera personal del investigador, pero también de manera colectiva en la calidad de las propias universidades, cuya medición se basa fundamentalmente en los ranking elaborados a partir de los datos de investigación de sus académicos.  Todo ello está poniendo de relieve la importancia más que nunca la necesidad por parte de quienes investigan de conocer los mecanismos de edición, comunicación, medición y promoción.

¿Cuál es el artículo más citado de la historia?

 

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Lista de textos más citados en Web of Science

El artículo de Oliver H. Lowry, Nira J. Rosenbrough, A. Lewis Farr, Rose J. Randall, “Protein Measurement with the Folin Phenol Reagent,” The Journal of Biological Chemistry (JBC) 193: 265-275, 1951, está considerado el artículo más citado de toda la historia de la ciencia (según el ISI Web of Science 1945-2010). Ser autor del artículo más citado de la historia tampoco es garantía de ser un genio,basta buscar las citas a Albert Einstein en el ISI Web of Science para reconocer que muchas citas no son indicativo de genialidad (Einstein, A. ha sido citado en los 47.562.433 artículos entre 1945 y 2010 del ISI WOS, a día de hoy, 6647 veces).

Publicado en 1951, el texto de Oliver H. Lowry, Nira J. Rosenbrough, A. Lewis Farr, Rose J. Randall tiene 305.000 referencias y explica cómo medir la cantidad de proteínas en una solución.

En segundo lugar sigue un estudio de U. K. Laemmli, de 1970, también otro análisis de proteínas, y en tercer lugar otro estudio de 1976 que también tiene que ver con las proteínas, de Marion M. Bradford. Sin embargo, científicos reputados como Albert Einstein y otros premios nobel no aparecen entre los más citados. Esto tiene que ver varios factores como con la capacidad de cita de cada área del conocimiento, por  el tiempo en que publicaron, o el tipo de estudio. Normalmente los estudios que tienen que ver con metodologías de investigación son los más citados, ya que los autores los mencionan para que otros autores conozcan los métodos que han utilizado.

Se calcula que la base de datos de Web of Science incluye alrededor de 58 millones de textos. Compila datos desde el año 1900. Para entrar en la lista de los 100 más citados es necesario tener más de 12.000 citas.

Los 20 Textos más citados de la historia en Web of Science

Rank Authors Title Journal Volume Pages Year Times cited
1 Lowry, O. H., Rosebrough, N. J., Farr, A. L. & Randall, R. J. Protein measurement with the folin phenol reagent. J. Biol. Chem. 193 265–275 1951 305148
2 Laemmli, U. K. Cleavage of structural proteins during the assembly of the head of bacteriophage T4. Nature 227 680–685 1970 213005
3 Bradford, M. M. A rapid and sensitive method for the quantitation of microgram quantities of protein utilizing the principle of protein-dye binding. Anal. Biochem. 72 248–254 1976 155530
4 Sanger. F., Nicklen, S. & Couslon, A. R. DNA sequencing with chain-terminating inhibitors. Proc. Natl Acad. Sci. USA 74 5463–5467 1977 65335
5 Chomczynski, P. & Sacchi, N. Single-step method of RNA isolation by acid guanidinium thiocyanate-phenol-chloroform extraction. Anal. Biochem. 162 156–159 1987 60397
6 Towbin, H., Staehelin, T. & Gordon, J. Electrophoretic transfer of proteins from polyacrylamide gels to nitrocellulose sheets: procedure and some applications. Proc. Natl Acad. Sci. USA 76 4350–4354 1979 53349
7 Lee. C., Yang, W. & Parr, R. G. Development of the Colle-Salvetti correlation-energy formula into a functional of the electron density. Phys. Rev. B 37 785–789 1988 46702
8 Becke, A. D. Density-functional thermochemistry. III. The role of exact exchange. J. Chem. Phys. 98 5648–5652 1993 46145
9 Folch, J., Lees, M. & Stanley, G. H. S. A simple method for the isolation and purification of total lipides from animal tissues. J. Biol. Chem. 226 497–509 1957 45131
10 Thompson, J. D., Higgins, D. G. & Gibson, T. J Clustal W: improving the sensitivity of progressive multiple sequence alignment through sequence weighting, position-specific gap penalties and weight matrix choice. Nucleic Acids Res. 22 4673–4680 1994 40289
11 Kaplan, E. L. & Meier, P. Nonparametric estimation from incomplete observations. J. Am. Stat. Assoc. 53 457–481 1958 38600
12 Altschul, S. F., Gish, W., Miller, W., Myers, E. W. & Lipman, D. J. Basic local alignment search tool. J. Mol. Biol. 215 403–410 1990 38380
13 Sheldrick, G. M. A short history of SHELX. Acta Crystallogr. A 64 112–122 2008 37978
14 Altschul, S. F. et al. Gapped BLAST and PSI-BLAST: A new generation of protein database search programs. Nucleic Acids Res. 25 3389–3402 1997 36410
15 Murashige, T. & Skoog, F. A revised medium for rapid growth and bio assays with tobacco tissue cultures. Physiol. Plant. 15 473–497 1962 36132
16 Perdew, J. P., Burke, K. & Ernzerhof, M. Generalized gradient approximation made simple. Phys. Rev. Lett. 77 3865–3868 1996 35405
17 Folstein, M. F., Folstein, S. E. & McHugh, P. R. «Mini-mental state»: A practical method for grading cognitive state of patients for clinician. J. Psychiatr. Res. 12 189–198 1975 34532
18 Bligh, E. G. & Dyer, W. J. A rapid method of total lipid extraction and purification. Can. J. Biochem. Physiol. 37 911–917 1959 32131
19 Southern, E. M. Detection of specific sequences among DNA fragments separated by gel-electrophoresis. J. Mol. Biol. 98 503 1975 31904
20 Saitou, N. & Nei, M. The neighbor-joining method: A new method for reconstructing phylogenetic trees. Mol. Biol. Evol. 4 406–425 1987 30176

Cómo hacer para que los datos generados por los ciudadanos sean de utilidad

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Danny Lämmerhirt, Shazade Jameson, and Eko Prasetyo.. Making Citizen-Generated Data Work. 2017

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Vivimos en un mundo de datos. Los gobiernos utilizan datos para medir el impacto y la eficiencia de las políticas basadas en la evidencia. Las empresas extraen grandes cantidades de datos para conocer los patrones de comportamiento de sus clientes.

Los individuos están organizando su vida social a través de medios que permiten capturar, recopilar y comunicar más información sobre sus comportamientos y creencias, que nunca antes fue posible disponer en cualquier otra época. Las Naciones Unidas pidieron una «revolución de datos» para aprovechar las nuevas tecnologías y aprovechar este vasto tesoro de datos existentes y emergentes para ayudar a los Objetivos de Desarrollo Sostenible (SDG), que buscan medir el camino de la humanidad hacia la sostenibilidad con un conjunto más amplio de datos con el objetivo «no dejar a nadie detrás».

Este informe analiza cómo los ciudadanos y la sociedad civil generan datos para impulsan el desarrollo sostenible; y cómo los datos creados por los ciudadanos pueden influir en la toma de decisiones y en la gestión de las instituciones públicas, para que estas cumplan mejor con su misión, con el objetivo de ser más eficientes y efectivas a la hora de invertir adecuadamente los recursos de todos.

Estándares de interoperabilidad para objetos digitales de investigación

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Sansone, S.-A. and P. Rocca-Serra (2016). [e-Book] Interpolaribility Standards – Digital Objects in their own right. London, Welcome Trust. Texto completo: https://ndownloader.figshare.com/files/6530586

Revisión encargada por Wellcome Trust enfocada en estándares de interoperabilidad para productos de investigación digital.

Incorporación de culturas e incentivos para apoyar la ciencia abierta

 

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Jubb, M. (2016). [e-Book] Embedding cultures and incentives to support open research London, Welcome Trust. Texto completo: https://ndownloader.figshare.com/files/6530592

Revisión encargada por Wellcome Trust enfocada en culturas e incentivos en investigación abierta, y mecanismos para abordar desafíos clave.

Construcción y mantenimiento de infraestructuras de datos

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Bicarregui, J. (2016). [e-Book] Building and sustaining data infrastructures. London, Welcome Trust. Texto completo: https://ndownloader.figshare.com/files/6860004

Revisión encargada por Wellcome Trust centrada en la construcción y mantenimiento de infraestructuras de datos.

Modelos de bibliotecarios integrados

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Shumaker, David  and Mary  Talley (2009). [e-Book]  Models of Embedded Librarianship: Final Report: Prepared under the Special Libraries Association Research Grant. ARL. 2009

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Este informe documenta un proyecto de investigación de dieciocho meses, “Models of Embedded Librarianship”,  que se realizó desde enero de 2008 a junio de 2009 y financiado por el programa de la Special Libraries Association under its Research Grant. El término “bibliotecario integrado” se utiliza ampliamente en la literatura profesional. En él se describe una variedad de innovaciones en los servicios en una variedad de contextos organizacionales. Se utiliza para describir el trabajo de un bibliotecario universitario o científico que participa en un curso académico de forma permanente, en la enseñanza de habilidades de alfabetización informacional. Abarca el trabajo de los bibliotecarios en un instituto de investigación o una empresa cuyas oficinas se trasladan de la biblioteca central a sus grupos de clientes, de modo que puedan trabajar estrechamente casi como miembros más de esos grupos. Se incluye el papel de un bibliotecario médico que se apoya y participa en los equipos de atención clínica.

Garantizar la equidad mundial en la investigación abierta

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Bull, Susan. Ensuring global equity in open research
Welcome Trust, 2016

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Revisión encargada por Wellcome Trust enfocada en desafíos clave para asegurar que el intercambio de datos beneficie la investigación a nivel mundial.

¿Qué piensan los investigadores sobre la ciencia abierta?

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Veerle Van den Eynden, Gareth Knight, Anca VladBarry Radler, Carol Tenopir, David Leon, Frank ManistaJimmy Whitworth, Louise Corti. Survey of Wellcome researchers and their attitudes to open research, Digital Science, 2016

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Resultados de una encuesta de Wellcome Trust para descubrir qué piensan los investigadores acerca de la ciencia abierta, cómo la practican y qué barreras encuentran. En el intercambio de datos, las razones por las que los investigadores ponen a disposición sus datos, los beneficios que pueden experimentar, las barreras que perciben y los posibles incentivos para disponer de más datos dependen  fuertemente de la etapa profesional, la disciplina de investigación y la posición dentro del organismos de investigación.

En la investigación se encuestaron a 583 investigadores de todas las categorías de Welcome Trust. Los resultados se contrastaron con los resultados de una encuesta paralela a investigadores financiados por el Consejo de Investigación Económica y Social (ESRC), como un grupo de investigadores en ciencias sociales que realizan investigaciones en el contexto de un organismo financiador con una política obligatoria de intercambio de datos. Más específicamente el estudio reunieron evidencias sobre:

  • Opiniones de los investigadores sobre diversos aspectos de la investigación abierta
  • Prácticas actuales en la publicación de acceso abierto
  • Opiniones sobre la evolución futura de la publicación
  • Prácticas y experiencias actuales en el intercambio de datos y la reutilización
  • Las barreras para compartir y las motivaciones para hacer disponibles los datos
  • Prácticas y experiencias actuales en el uso compartido de código y su reutilización
  • Barreras y motivaciones para compartir código

Este trabajo fue encargado por el Wellcome Trust y dirigido por la Escuela de Londres de Higiene y Medicina Tropical y el Servicio de Datos del Reino Unido. Los investigadores financiados por Wellcome Trust ya están practicando la investigación abierta de muchas maneras, tal como se ilustra a lo largo de este informe, ya sea publicando sus escritos en revistas de acceso abierto o poniendo sus datos de investigación y código a disposición de la comunidad académica para su reutilización. Diferentes barreras entran en juego para que los datos estén en abierto. Algunos aspectos de la investigación abierta se aplican a todos los investigadores en general, mientras que otras características están muy determinadas por la disciplina de investigación, la etapa de carrera, la institución ala que pertenece el investigador y el tipo de métodos de investigación utilizados, así como en función de los datos generados. Las prácticas de investigación abierta están aumentando, y los participantes informan sobre muchos desarrollos recientes que están llevando a cabo en sus prácticas de investigación abierta, generalmente con experiencias positivas, como la revisión abierta por pares, la publicación de preprints de documentos y el intercambio de código.

Publicación

En lo que se refiere a la publicación de artículos revisados por pares, los principales factores que son decisivos y que importan a los investigadores a la hora de publicar un artículo son la reputación de las revistas, el público al que va dirigido, la revisión por pares de alta calidad y el factor de impacto de la revista. En comparación, el hecho de publicar documentos en acceso abierto es menos importante para ellos. Sin embargo, muchos investigadores financiados por Wellcome Trust publican sus artículos en acceso abierto, gracias a la financiación proporcionada por el Wellcome Trust, con más del 70% de todos los artículos publicados en acceso abierto y una cifra de un tercio de los investigadores que publican todos sus artículos en acceso abierto.

La proporción de publicaciones de acceso abierto es independiente de la etapa de carrera. Sin embargo, los investigadores de carrera temprana son menos dados a usar la financiación de Wellcome Trust para cubrir los cargos de procesamiento de artículos; Lo mismo se aplica a los investigadores de ciencias sociales, mientras que los investigadores biomédicos y clínicos son más inclinados a hacerlo.

Al seleccionar la literatura a utilizar en la investigación, dan poca importancia a los documentos que están en acceso abierto o  a los datos suplementarios disponibles que respaldan los hallazgos. En cambio, la calidad del contenido, la reputación de la revista, el prestigio del autor y la suscripción institucional son los principales factores al elegir los documentos que se consultan en la investigación.

Wellcome Trsut recientemente lanzó Wellcome Open Research, una nueva plataforma que facilita la publicación de una gama de productos; las principales características que piden a esta plataforma es que la revisión por pares sea abierta y transparente, que todos los productos disponibles estén en libre acceso, y que el costo de la publicación sea cubierto completamente por Wellcome Trust. Además, los investigadores dicen que quisieran que en los sistemas de publicación futuros los comentarios de los revisores fueran visibles, que tuvieran un foro para comentarios para la discusión de los documentos, y también permitir la visualización de los datos en los documentos y la publicación rápida de los documentos como preprints, que posteriormente podrían ser enviados a revistas reconocidas. La prioridad de las características deseadas está determinada por la etapa de carrera y la disciplina de investigación.

Datos

La mitad de los investigadores pone a disposición datos de investigación para que puedan ser utilizados por otros investigadores, ya sea como conjuntos de datos completos o como subconjuntos, y cada investigador ha puesto a disposición un promedio de cuatro conjuntos de datos en los últimos cinco años. Los datos son en su mayoría publicados a través de repositorios institucionales y comunitarios de acceso abierto.

Las principales razones para poner a disposición los datos de investigación son los requisitos impuestos por los organismos financiadores y revistas, también porque se considera una buena práctica de investigación, además por facilitar la colaboración  y permitir la validación y replicación de la investigación. Los principales beneficios que los investigadores han experimentado al compartir sus datos son el que les han surgido nuevas colaboraciones y mayores tasas de citas. Sin embargo, la mayoría de los investigadores no han experimentado ningún beneficio directo de poner sus datos a disposición de todos. Tampoco han experimentado muchos efectos negativos al compartir sus datos.

Las principales barreras que se perciben para compartir datos son el temor de que los datos sean mal utilizados o malinterpretados, el temor de que compartir datos pueda poner en peligro futuras oportunidades de publicación, y el tiempo y esfuerzo que se requiere para preparar y depositar los datos. El hecho de que muy pocas personas hayan tenido realmente malas experiencias de compartir datos, muestra que estos temores son en gran medida infundados. Lo positivo es el hecho de que los beneficios superan a las barreras para la mayoría de los investigadores.

Los investigadores indican que estarían más motivados para hacer que más datos estuvieran disponibles en el futuro si recibieran fondos adicionales para cubrir el costo de la preparación de los datos, si poner sus datos disponibles mejorara su reputación académica, si supieran cómo otros investigadores usan sus datos; además de si se tuviera en cuenta el intercambio de datos en futuras decisiones de financiación y promoción de la carrera.

Las razones para compartir datos, beneficios experimentados, barreras y motivaciones están determinadas por la etapa y la disciplina de la carrera de un investigador. Los investigadores reutilizan los datos existentes, principalmente para proporcionar información de antecedentes y contexto a su investigación, para la validación de la investigación, para ayudar a desarrollar sus metodologías y para nuevos análisis. Los niveles de reutilización de datos dependen de la etapa de carrera, la disciplina y los métodos de investigación utilizados. Sin embargo, una cuarta parte de los investigadores nunca han reutilizado los datos existentes. Los datos para la reutilización se obtienen principalmente de colegas, repositorios o directamente del creador. Importante es que los datos sean de una fuente acreditada, de alta calidad y bien documentados. Los datos disponibles de forma abierta e inmediata son menos importantes para los investigadores.