Archivo de la categoría: Investigación

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.

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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Gestión de los repositorios de Datos de Investigación (RDM)

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Johnsson, M. and J. Ahlfeldt (2015). [e-Book]  Research Libraries and Research Data Management within the Humanities and Social Sciences Lund, Lund University, 2015

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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 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. 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. Aquí se presenta el proyecto sobre Research Data Management (RDM) de la Universidad de Lund en Suecia.

El aumento del volumen y orrganización 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. Las bibliotecas de investigación juegan un papel vital en la gestión y curación de este tipo contenido, pero requieren de mecanismos de financiación adecuados.

La Ciencia Datos se refiere a un área emergente de trabajo se ocupa de la recogida, preparación, análisis, visualización, administración y conservación de grandes colecciones de información. Casi todos los analistas consideran “Big Data” como una de las tendencias de futuro que tendrán que tener en cuenta la mayoría de las empresas e instituciones. La sociedad TIC propicia y requiere un diluvio universal de datos, procesarlos, entenderlos y transformarlos en decisiones de valor es el reto del análisis big data. Vital para las empresas cuyo activo es la información.

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.

Esta propuesta hace hincapié en la creación de una organización coherente de gestión de datos de investigación en la Universidad de Lund, que utiliza los recursos existentes tanto dentro como fuera de la universidad y establece nuevas unidades de organización y sistemas de información específicos para esta nueva tarea. Se propone la creación de una nueva unidad para la Gestión de Datos de Investigación y Coordinación en la biblioteca de la universidad cuya responsabilidad sería la de coordinar la red de agentes existentes que apoyen las actividades de investigación desde los diferentes centros de manera ética, por parte de expertos en gestión de datos.

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Además, se propone la creación de un nuevo sistema de información, “Lund University Dataset Directory”, un directorio de grupos de datos facilitaría la gestión de bases de datos y recuperación de la información en todo el ciclo de vida de los datos.

El objetivo es que los conjuntos de datos de investigación sean depositados en repositorios para compartir a nivel nacionales o disciplinarlo que requerirá – al igual que las tecnologías de la web semántica – de servicios de datos en línea no previstos aún por los agentes nacionales, por lo que para ello será necesario crear un laboratorio de datos dentro de la red RDM en la Universidad de Lund.

Ver además

Analytics: el uso de big data en el mundo real. Cómo las empresas más innovadoras extraen valor de datos inciertos [e-Book]  IBM Institute for Business Value, 2014 Texto completo

Whyte, A. (2015). ‘Where to keep research data: DCC checklist for evaluating data repositories’ v.1.1 Edinburgh: Digital Curation Centre, 2015 Texto completo

Wanner, AmandaData literacy instruction in academic libraries: best practices for librarians. Archival and Information Studies Student Journal 2015  Texto completo

Erway, R. and A. Rinehart (2016). [e-Book] If You Build It, Will They Fund? Making Research Data Management Sustainable OCLC, 2016.Texto completo

 

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La normalización en el ámbito de la innovación y el desarrollo tecnológico, especialmente en el campo minería de textos y datos

 

Mini-guía para el pensamiento científico

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Paul, R. and L. Elder [e-Book] The Miniature Guide to Scientific Thinking : Concepts & Tools, Foundation for Critical Thinking, 2003.

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Esta guía sistematiza la esencia de los conceptos de pensamiento científico y herramientas para la investigación. Se puede utilizar como un suplemento a cualquier libro de texto para cualquier clase sobre investigación científica en cualquier disciplina. La esencia de los conceptos de pensamiento científico y herramientas se centra en las habilidades intelectuales inherentes al pensador científico bien cultivado.

Mini-guía del Pensamiento Crítico

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Paul, R. and L. Elder (2014). [e-Book] The Miniature Guide to Critical Thinking Concepts & Tools, Foundation for Critical Thinking, 2008.

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El pensamiento crítico es un proceso que se propone analizar, entender o evaluar la manera en la que se organizan los conocimientos que pretenden interpretar y representar el mundo, en particular las opiniones o afirmaciones que en la vida cotidiana suelen aceptarse como verdaderas. Se define, desde un punto de vista práctico, como un proceso mediante el cual se usa el conocimiento y la inteligencia para llegar de forma efectiva, a la postura más razonable y justificada sobre un tema (Wikipedia).

Todos pensamos está en nuestra naturaleza hacerlo. Pero gran parte de nuestro pensamiento se abandonada en sí misma, está sesgado, distorsionado y es parcial, y a veces estamos desinformados o tenemos prejuicios. Sin embargo, la calidad de nuestra vida y la de lo que producimos viene marcada la calidad de nuestro pensamiento. El pensamiento de mala calidad es costoso, tanto en dinero como en calidad de vida. La excelencia en el pensamiento, sin embargo, debe ser cultivada de manera sistemática. El pensamiento crítico es el arte de analizar y evaluar el pensamiento con el fin de mejorarlo. El pensamiento crítico es, auto-dirigido, auto-disciplinado, auto-monitoreado, y el pensamiento requiere de ser auto-corregido. Requiere rigurosos estándares de excelencia y dominio consciente de su uso. Ello implica una comunicación efectiva y habilidades de resolución de problemas y un compromiso para superar nuestro egocentrismo nativo y sociocentrismo.

Esta guía en miniatura, es ampliamente utilizado en la enseñanza y el aprendizaje, en la vida personal y profesional. En ella se esboza la esencia de lo que es el pensamiento crítico en un 24 páginas a través de la compleja interrelación existente entre los conceptos de pensamiento crítico y principios implícitos.las competencias sobre pensamiento crítico se aplican a todos los sujetos. por ejemplo, lógicamente a los pensadores que deben se mostrarse siempre críticos en cuanto a la propia finalidad de cuestionarse los distintos puntos  de vista sobre un tema o cuestión, y deben esforzarse en ser claros, exactos, precisos y relevantes, ya que buscan pensar sobre lo que se ve como lógico y justo. Estás competencias se aplican tanto a la lectura como a la escritura, igualmente que para hablar y escuchar. El pensamiento crítico es transversal, y se utiliza en todas las disciplinas: historia, ciencias, matemáticas, la filosofía y artes; y tanto en en la vida profesional y personal.

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En el mundo de las bibliotecas hemos empezado a hablar de pensamiento crítico con la puesta de relieve de los programas de Alfabetización Informacional (ALFIN). La definición canónica de que es ALFIN dice que La alfabetización informacional consiste en adquirir la capacidad de saber cuándo y por qué necesitas información, dónde encontrarla, y cómo evaluarla, utilizarla y comunicarla de manera ética para el fomento de la autonomía del individuo y el desarrollo de su CAPACIDAD CRÍTICA en una sociedad compleja, necesitada de implicación y participación democrática.

Saber leer es sólo el comienzo de la misma – saber cómo enmarcar una pregunta, plantear una consulta, la forma de interpretar los textos que encuentras, cómo organizar y utilizar la información que descubres, cómo entenderla y como utilizarla para generar nuevo conocimiento es la esencia de lo que denominamos Alfabetización Informacional.

En esencia el pensamiento crítico tiene como objetivo asegurar que tenemos buenas razones para nuestras creencias. Pero ¿qué significa eso? De una manera fácil de entender se trataría de qué cuando alguien nos está tratando de convencer sobre algo, debemos pensar qué razones han llevado a creer lo que esta persona quiere que yo crea. ¿Se trata de buenas razones? Esto es de forma muy gráfica que significa pensamiento crítico y lógico.

Según la Universidad de Aucklan existen algunos obstáculos comunes para pensar de una manera lógica y crítica:

  • El sesgo de confirmación – cuando tendemos a considerar sólo lo que ya hemos experimentado.
  • Heurística – atajos mentales que utilizamos para simplificar la toma de decisiones.
  • Framing – cuando cómo se nos presenta un problema afecta a la forma en que lo vemos.
  • Falacias comunes – algunas formas comunes de utilizar el pensamiento que no son lógicas o críticas.

El proceso de descubrimiento científico y el futuro de la investigación

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 Maclachlan, J. C., E. A. Waraksa, et al. (2015). [e-Book] The Process of Discovery: The CLIR Postdoctoral Fellowship Program and the Future of the Academy. Washington,, Council on Library and Information Resources, 2015

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En este volumen se celebra la primera década del CLIR Programa Postdoctoral Fellowship, reuniendo a 20 contribuciones postdoctorales en las que comparten sus pensamientos acerca de sus experiencias. Cada ensayo es una mirada a las condiciones de trabajo asociadas con la creación de una nueva profesión de conocimientos especializados y actividades en respuesta a las nuevas formas de comunicación académica y la pedagogía.

La construcción de experiencia para apoyar la producción académica digital

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Lewis, V., L. Spiro, et al. (2015). [e-Book] Building Expertise to Support Digital Scholarship: A Global Perspective by. October 2015. Washington, Council on Library and Information Resources.

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Este informe arroja luz sobre los conocimientos técnicos necesarios para apoyar un programa sólido y sostenible sobre alfabetización en investigación digital (DS). En la primera parte se dedica a definir y describir los conocimientos clave, las habilidades, competencias y modos de pensar en algunos de los programas de investigación digital más importantes del mundo. A continuación se identifican las principales estrategias utilizadas para construir esta experiencia, tanto formal como informalmente. La obra se encuentra en un contexto global, el examen de las principales organizaciones de investigación digital en China, India, Taiwán, Reino Unido, Alemania, México, Canadá y los Estados Unidos. El informe ofrece recomendaciones para ayudar a los que actualmente participan en un programa de investigación digital.

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.

Altmetrics : definiciones y casos de uso

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NISO Altmetrics Definitions and Use Cases. NISO, 2016

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La Organización Nacional de Normas de Información (NISO) necesita comentarios sobre el proyectoAltmetrics Definitions and Use Cases. , NISO RP-25-201X-1. Un documento de la iniciativa altmetrics NISO, un proyecto de dos fases con el objetivo de hacer frente a las limitaciones y deficiencias que pueden dificultar la adopción de altmetrics, una expansión de las herramientas disponibles para medir el impacto de la investigación académica en el entorno social de conocimiento.

Las definiciones y casos de uso de documentos es un texto corto, pero es un buen reflejo de las muchas discusiones del grupo de trabajo celebradas para revisar y discutir a fondo las definiciones de las diversas fuentes de información en materia altmetrics. También incluye una declaración sobre el papel que juega la métrica de evaluación alternativa de la investigación, para ayudar a contextualizar el documento en su contexto y asesorar sobre posibles aplicaciones de altmetrics.

Los casos de uso para altmetrics fueron aportados por las diferentes partes interesadas en el ecosistema de la investigación. El documento de NISO significa poner de relieve las diferentes formas en que los grupos de interés recogen, elaboran y consumen altmetrics, y que explican y contextualizan en común necesidades, objetivos y usos de las partes interesadas.

La producción de de este documento esta relacionada con los desarrollos de los otros dos grupos de trabajo de manera que la definición de los términos utilizados permite que diferentes partes interesadas en este espacio se puedan entender cuando están hablando de lo mismo. Además, el desarrollo de casos de uso y su relación con grupos de interés aclara los requisitos y las prioridades para el desarrollo.

El proyecto de la Práctica Recomendada está abierto para comentarios del público hasta el 20 de abril de 2016. Para descargar el borrador o presentar comentarios en línea, visite la página web de la Iniciativa altmetrics NISO en http://www.niso.org/topics/tl/altmetrics_initiative/