Archivo de la categoría: Investigación

Libro blanco: temas, objetivos y participantes de las actividades de ciencia ciudadana


Samu Paajanen, Emilia Lampi, Joni Lämsä, & Raija Hämäläinen. (2021). White paper: Themes, objectives and participants of citizen science activities. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.5026192

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Con este resumen, CS Track resume brevemente las principales características de los temas, objetivos y participantes de las actividades de ciencia ciudadana. Esta introducción a estos temas servirá de base para la elaboración de recomendaciones políticas y manuales de buenas prácticas para el campo de la ciencia ciudadana, que se encuentra en plena expansión.

Hacia la participación de los investigadores en los sistemas de información para la investigación

Lee, Dong Joon, et al. Towards Researcher Participation in Research Information Systems. mayo de 2016. oaktrust.library.tamu.edu,

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Este póster presenta un estudio de colaboración en curso apoyado por la beca de investigación LIS de OCLC/ALISE. Incluye principalmente la descripción y el diseño de la investigación de este estudio.

El proyecto explora la participación de los investigadores en los sistemas de gestión de identidades de investigación (por ejemplo, Google Scholar, ResearchGate, ORCID). Sobre la base de conocimientos de cómo diseñar soluciones fiables, eficientes y escalables para los sistemas, motivar a los investigadores a participar en los sistemas, y contribuir al desarrollo del sistema en entornos de bibliotecas digitales. La identificación y determinación precisa de la identidad de investigación son esenciales para la agrupación, vinculación, agregación y recuperación eficaces de la erudición digital; la evaluación de la productividad de la investigación y el impacto de los individuos, grupos e instituciones; y la identificación de la experiencia y las habilidades.

Existen muchos sistemas de gestión de la identidad de los investigadores procedentes de editoriales, bibliotecas, universidades, motores de búsqueda y agregadores de contenidos, con diferentes modelos de datos, cobertura y calidad. Aunque la curación del conocimiento por parte de profesionales suele producir resultados de la máxima calidad, puede no ser escalable debido a su elevado coste. La literatura sobre comunidades en línea muestra que las comunidades de curación por pares que tienen éxito y son capaces de atraer y retener a suficientes participantes pueden proporcionar soluciones de curación de conocimientos escalables de una calidad comparable a la de los contenidos curados por profesionales.

Por lo tanto, el éxito de los sistemas de gestión de identidades de investigación en línea puede depender del número de colaboradores y usuarios que sean capaces de reclutar, motivar y comprometerse con la curación de datos de identidades de investigación.

Los resultados de esta investigación exploratoria incluirán, entre otros, una teoría cualitativa de las prácticas de información y datos de identidad de los investigadores, un modelo o modelos cuantitativos de las prioridades de los investigadores para los diferentes datos y servicios de identidad de investigación en línea, los factores que pueden afectar a su participación y compromiso con los sistemas de gestión de identidad de investigación en línea, y sus motivaciones para participar en la curación de datos de identidad de investigación. Los resultados del estudio pueden mejorar en gran medida nuestros conocimientos sobre el diseño de los modelos de datos/metadatos de identidad de investigación, los servicios, las actividades de garantía de calidad y los mecanismos de contratación y retención de investigadores para el suministro y mantenimiento de datos de identidad.

scientifyRESEARCH: becas y oportunidades de financiación para investigadores de todo el mundo

scientifyRESEARCH

La información sobre financiación de la investigación tiende a estar dispersa en Internet y, en la mayoría de los casos, uno se entera de ella justo antes de que finalice el plazo, o se da cuenta de que no es la oportunidad adecuada para nosotros después de dedicar un tiempo precioso a descifrar los criterios de elegibilidad. Esto no tiene por qué ser la norma: scientifyRESEARCH es una base de datos de becas de investigación de acceso abierto diseñada específicamente para investigadores académicos de todo el mundo, con elegibilidad estructurada para que pueda filtrar por área temática, etapa de la carrera, lugar de acogida y nacionalidad.

Becas y oportunidades de financiación para investigadores de todo el mundo. Debes poner la palabra clave, y luego filtrar por disciplina o área de interés, tipo de beca, etc.

Local Citation Network: herramienta de código abierto que le ayuda a descubrir nueva literatura sobre su tema de investigación

Local Citation Network

Local Citation Network es una herramienta de código abierto que le ayuda a descubrir nueva literatura sobre su tema de investigación. Local Citation Network ha sido desarrollada por el científico Tim Wölfle. La herramienta funciona mejor si se la alimenta con una biblioteca de documentos iniciales mayor que la requerida por Citation Gecko. Por lo tanto, Wölfle recomienda utilizarla al final del proceso de revisión de la literatura para identificar los artículos que pueda haber pasado por alto. Similar a Similar to Citation Gecko

Citation Gecko: visualización de la red de citas bibliográficas

Citation Gecko


Citation Gecko es una aplicación web de código abierto desarrollada por Barney Walker que puede ayudarte con tu revisión bibliográfica. Funciona de la siguiente manera: En primer lugar, se suben unos 5 o 6 «documentos iniciales». A continuación, el programa extrae todas las referencias de los artículos iniciales y crea una red de citas visual. Los nodos se muestran en diferentes colores y tamaños dependiendo de si los artículos citan un artículo fuente o son citados por él y cuántos, respectivamente. Al rastrear la red, puede descubrir nuevos artículos que pueden ser relevantes para tu búsqueda bibliográfica. También puedes aumentar tu red paso a paso incluyendo más artículos fuente.

The underlying citation data that Citation Gecko uses is provided by Crossref, Open Citations and Microsoft Academic (see above).

Cómo responder a los comentarios de una la revisión por pares

How to Receive and Respond to Peer Review Feedback. PLOS 2021

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Después de meses desarrollando y escribiendo tu artículo, redactando los resultados y enviándolos a una revista. Ahora te llegó la respuesta y es el momento de revisar el artículo. Establece un plan claro para la respuesta, a fin de mantener el rumbo y asegurarse de que las modificaciones no se pierdan. Un enfoque reflexivo y minucioso sobre la respuesta de revisión te puede ahorrar tiempo en posteriores rondas de revisión. Aquí algunos consejos:

Mantener la calma y hacer balance

De vez en cuando, recibirás comentarios frustrantes. Aunque a veces te parezca que los revisores no han dedicado suficiente tiempo a tu trabajo, que son demasiado críticos o que carecen de la experiencia adecuada, recuerda que se pueden perder muchas cosas en la interpretación. Empieza siempre por asumir que los revisores tienen las mejores intenciones.

Ten en cuenta que el objetivo de los comentarios de los revisores es verificar y reforzar tu trabajo para que, en última instancia, sea una comunicación más eficaz. Los revisores son una buena representación del público lector general de la revista y sus reacciones pueden ayudarte a elaborar una publicación mejor y más clara.

Después de revisar los comentarios del manuscrito, puede ser útil dar un paso atrás y despejar la mente. Cuando vuelvas a ella, pregúntese: ¿cuáles son las cuestiones fundamentales que el revisor quiere que aborde?

Establece un plan de revisiones y respuestas

No pierdas de vista los cambios importantes que pretendes hacer. Elaborar un plan de revisión y respuesta a los revisores puede ayudarte a organizar los pasos, a tener una mejor idea de lo que hay que hacer y a que el proceso se desarrolle con mayor fluidez.

  1. Inicia una lista de las recomendaciones esenciales frente a las no esenciales para priorizar el trabajo.
    La nota del editor puede ayudarle a ver qué condiciones son necesarias para cumplir las normas de la revista. Sin embargo, no dejes de lado la lista de lo no esencial. Aunque estas recomendaciones pueden ser «agradables» más que «obligatorias», pueden fortalecer su trabajo para el público de esa revista. Si tiene tiempo y recursos para abordarlas, hágalo.
  2. Decide si necesitará tiempo para realizar experimentos adicionales.
  3. No rehúses proporcionar datos adicionales. Si ya tienes los datos solicitados por los revisores, pero no crees que se ajusten al ámbito de su trabajo, puedes incluirlos en la respuesta como muestra de buena fe, e indicar en tu carta por qué crees que deben quedar fuera del artículo publicado. Si necesita más tiempo para su revisión para completar la investigación adicional, asegúrete de hacérselo saber a su editor.
  4. Asegúrate de tener un sistema para responder a cada comentario y demostrar tus cambios.
    Esto puede parecer tedioso, pero una respuesta clara, punto por punto, puede ahorrarte tiempo en las siguientes rondas de revisión. Utiliza el sistema de seguimiento de cambios para mostrar sus modificaciones y/o indica en la respuesta los números de línea en los que se encuentra el cambio solicitado en el manuscrito.
  5. No ignores ningún comentario.
    Incluso si ha decidido no hacer un cambio, su respuesta a los revisores debe explicar por qué lo has hecho. Es posible que tenga que aportar pruebas adicionales de por qué no es relevante. Eso está bien. Tu objetivo aquí es asegurarte de que los revisores tengan lo suficientemente claro tu trabajo para entender tu pensamiento. Sin una razón adecuada, los revisores pueden solicitar el mismo cambio en las siguientes rondas de revisión.

Deja un poco de tiempo extra para la revisión final

Una vez que hayas actualizado y revisado su manuscrito, date un pequeño respiro: deja que el trabajo descanse uno o dos días y vuelve a leerlo, asegurándote de que sus recomendaciones tienen sentido en relación al resto del trabajo.

Comentarios contradictorios

Es casi inevitable que encuentres con revisores que no están de acuerdo con una línea de acción, o incluso con un editor que no está de acuerdo con los revisores. A continuación se ofrecen algunos consejos para sortear cada caso:

Revisor vs. Editor

En general, el editor debería poder ofrecer un comentario más ajustado al ámbito de la revista y a las políticas editoriales. Si el editor no está de acuerdo con una sugerencia de edición, debe citar los comentarios del editor en tu respuesta a los revisores.

Revisor contra revisor

  • Cuando dos revisores ofrecen consejos contradictorios, su editor puede orientar sobre las normas de la revista y sobre qué curso de acción consideran más apropiado. Al igual que antes, asegúrese de citar el consejo del editor en su respuesta.
  • Si el director no le aclara la respuesta, pregunta a un colega que conozca tu trabajo y consulta a los coautores para obtener una segunda opinión.
  • Confía en ti mismo. En última instancia, la decisión de realizar cualquier cambio depende de ti. Proporciona una respuesta clara y defendible a los revisores, citando tus razones para cumplir o no con una recomendación sugerida, para que los revisores y el editor entiendan tu decisión.

Finalmente

Incluye una carta de presentación. Se breve, destaca la información importante sobre los cambios y los puntos que desee aclarar. Si los consejos de los revisores te han resultado especialmente útiles, agradéceles sus comentarios y recomendaciones.

Capacidad de los datos de investigación de resultados centrada en el paciente

National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine. Building Data Capacity for Patient-Centered Outcomes Research: Interim Report One – Looking Ahead at Data Needs. The National Academies Press, 2021.

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La Oficina del Subsecretario de Planificación y Evaluación (ASPE), en colaboración con otras agencias y divisiones del Departamento de Salud y Servicios Humanos de los Estados Unidos, coordina una cartera de proyectos que crean capacidad de datos para llevar a cabo una investigación de resultados centrada en el paciente (PCOR). La investigación de resultados centrada en el paciente se centra en la producción de pruebas científicas sobre la eficacia de las opciones de prevención y tratamiento para fundamentar las decisiones de atención sanitaria de los pacientes, las familias y los proveedores de atención sanitaria, teniendo en cuenta las preferencias, los valores y las preguntas a las que se enfrentan los pacientes a la hora de elegir la atención sanitaria.

ASPE pidió a las Academias Nacionales que nombraran un comité de estudio de consenso para identificar cuestiones críticas para el desarrollo continuo de la infraestructura de datos para el PCOR. El trabajo del comité contribuirá al desarrollo por parte de ASPE de un plan estratégico que guiará su trabajo relacionado con la capacidad de datos del PCOR durante la próxima década.

Como parte de sus actividades de recopilación de información, el comité organizó tres talleres para recoger las aportaciones de las partes interesadas en la infraestructura de datos del PCOR. El presente informe, el primero de una serie de tres informes provisionales, resume el debate y las conclusiones del comité del primer taller, centrado en las necesidades de los usuarios de datos durante la próxima década. En el taller participaron representantes de grupos de pacientes con un amplio alcance e investigadores con amplios intereses de investigación, así como un conocimiento de la infraestructura del PCOR.

Conferencia: Gestión de datos de investigación (GDI)

Julio Alonso-Arévalo. Conferencia: Gestión de datos de Investigación el día 30 de septiembre de 2021 a las 11:00 hs. Argentina, 16:00 hs. España. Asociación Bibliotecarios de Córdoba (A.B.C.) (Argentina

La sociedad TIC necesita, hace uso y proporciona de una enorme cantidad de datos; procesarlos, entenderlos y transformarlos en decisiones de valor es el reto del análisis de los llamados «big data», un término utilizado para referirse a la explosión de una ingente cantidad y diversidad de datos digitales de alta frecuencia, que se están convirtiendo en un elemento esencial para la competencia, y que según la mayoría de los expertos en el tema serán clave para el crecimiento de la productividad, la innovación y la posibilidad de generar el suficiente excedente para la sostenibilidad de la sociedad. La gestión de los datos de investigación se plantea como uno de los grandes retos que han de asumir durante los próximos años las bibliotecas científicas y de investigación. Ya la mitad de las universidades estadounidenses tienen un plan de trabajo sobre esta cuestión, todos los informes de tendencias están de acuerdo en que la Gestión de Datos de Investigación (RDM) será una de las cuestiones prioritarias y de futuro que deberán asumir las bibliotecas de investigación. En este artículo se hace un análisis del estado de la cuestión sobre la gestión de datos de investigación, normativa, repositorios de datos, prácticas y políticas que están desarrollando las bibliotecas en torno al tema.

Humanidades digitales: ¿Qué pueden ofrecer las bibliotecas?

Wong, S. H. R. Digital Humanities: What Can Libraries Offer? [pdf postprint] portal: Libraries and the Academy, 16(4), 669-690. 2016

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El aspecto colaborativo de las humanidades digitales es uno de los valores fundamentales de este campo. Los especialistas y las organizaciones que participan en las asociaciones de humanidades digitales pueden incluir académicos individuales centrados en un área particular, múltiples académicos de distintas disciplinas, informáticos o centros de humanidades digitales. Mediante un análisis cuantitativo de la autoría en las revistas internacionales de humanidades digitales, este artículo demuestra que las bibliotecas también tienen ventajas únicas que las sitúan en una buena posición para contribuir a las humanidades digitales.

La autora reflexiona que «captar sólo las revistas de humanidades digitales puede subestimar la participación de los bibliotecarios y los especialistas en ciencias de la información». De hecho, aunque son fundamentales para la producción, difusión y preservación de las humanidades digitales, las contribuciones de muchos bibliotecarios y archiveros pueden ser en gran medida invisibles fuera de la literatura de ciencias de la información.

Los centros de humanidades digitales son importantes para el desarrollo de las humanidades digitales, especialmente con sus esfuerzos en el servicio pedagógico. Las bibliotecas también pueden hacer valiosas contribuciones a las asociaciones de colaboración debido a la estructura inherente de una biblioteca, así como a los conjuntos de habilidades de los bibliotecarios individuales. Las bibliotecas tienen un propósito nacional o institucional, personal dedicado a los servicios de humanidades digitales y recursos financieros y físicos estables, lo que les permite apoyar la colaboración en humanidades digitales. Tanto grandes y pequeñas bibliotecas pueden formar parte de esta emocionante y prometedora oportunidad

Dado que la colaboración es la clave del éxito en las humanidades digitales, las bibliotecas y los centros de humanidades digitales deberían seguir explorando las oportunidades de colaboración entre ellos, y ofrecer sus puntos fuertes y su experiencia para el desarrollo de las humanidades digitales y los beneficios generales a la investigación. Algunas bibliotecas establecen o patrocinan centros de humanidades digitales, y otras bibliotecas nombran a su personal en centros de humanidades digitales para para apoyar proyectos de colaboración. Aprovechar el éxito de estas estructuras sería una dirección factible para la colaboración entre estas dos partes. En cualquier caso, las bibliotecas han han demostrado ser los principales contribuyentes a las humanidades digitales, y deberían seguir participando y contribuyendo a este desarrollo.

Del acceso abierto a la ciencia abierta: el punto de vista de un editor científico

Penev, Lyubomir. «From Open Access to Open Science from the Viewpoint of a Scholarly Publisher». Research Ideas and Outcomes, vol. 3, Pensoft Publishers, febrero de 2017, p. e12265. riojournal.com, https://doi.org/10.3897/rio.3.e12265.

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El modelo de publicación de acceso abierto provocó cambios drásticos en la forma en que los científicos comunican sus resultados. El acceso abierto también desafió los modelos de negocio tradicionales de las editoriales académicas que se han mantenido durante cientos de años. Sin embargo, el acceso abierto al contenido de los artículos pronto pareció insuficiente en lo que respecta al acceso a los datos subyacentes. La apertura de los datos de investigación fue la segunda etapa lógica de este desafío, que pronto se incluyó en la agenda de las comunidades científicas, las organizaciones de financiación y los gobiernos. Los datos abiertos, por sí mismos, plantearon la cuestión de cómo podemos reutilizar los datos y reproducir los resultados de la investigación, cómo de transparente es la revisión por pares y, más en general, cómo se realiza la evaluación científica. Con el tiempo, estos y otros desarrollos similares se transformaron en lo que ahora llamamos «ciencia abierta» o, en términos más generales, en la transformación de la investigación en un esfuerzo principalmente colaborativo en lugar de competitivo.