Archivo de la etiqueta: Gestión de datos de investigación

Estado de los Datos Abiertos 2020

Science, Digital; Hahnel, Mark; McIntosh Borrelli, Leslie; Hyndman, Alan; Baynes, Grace; Crosas, Merce; et al. (2020): The State of Open Data 2020. Digital Science. Report. https://doi.org/10.6084/m9.figshare.13227875.v2 

Texto completo

Informe

Conjunto de datos del informe y preguntas de la encuesta

The State of Open Data examina las actitudes y experiencias de los investigadores que trabajan con datos abiertos, compartiéndolos, reutilizándolos y redistribuyéndolos.

La encuesta de este año recibió alrededor de 4.500 respuestas de la comunidad de investigadores y se centró adicionalmente en las prácticas de investigación tras la pandemia de COVID-19. En ella se preguntaba a los investigadores cómo estaba repercutiendo la pandemia en su capacidad de llevar a cabo investigaciones, y sus opiniones sobre la reutilización de los datos y la colaboración.

Entre las principales conclusiones de COVID-19 figuran las siguientes:

  • Un tercio (32%) de los investigadores académicos informaron que su investigación había sido «extremadamente» o «muy» impactada por el brote de COVID-19.
  • Las disciplinas más afectadas por COVID-19 fueron las que trabajaban en Química (47%), Biología (39%), Medicina (36%) y Ciencia de los Materiales (36%). El menor nivel de impacto se registró en Humanidades y Ciencias Sociales (20%)
  • El 43% de los encuestados ya han utilizado o es probable que reutilicen su subvención en cierta medida para la investigación de COVID-19
  • La mitad de los encuestados considera que el bloqueo es «extremadamente» o «algo» probable que resulte en la reutilización de los datos abiertos proporcionados por otros laboratorios, y el 65% espera reutilizar sus propios datos.
  • Más de un tercio de los investigadores dicen que esperan ver más colaboración como resultado de COVID-19; para aquellos en países como Brasil e India donde el impacto de COVID-19 en la investigación parece significativo, alrededor de la mitad esperan que la colaboración aumente como resultado.
  • El número de encuestados que nunca hacen un plan de gestión de datos se redujo a la mitad del 30% al 15%
  • En 2018, el 60% de los encuestados nunca había oído hablar de los principios FAIR, este año ese número se redujo al 39% y la familiaridad general ha aumentado del 15% al 24%.
  • El 55% de los encuestados consideraron que el intercambio de datos debería ser parte de los requisitos para la concesión de subvenciones
  • El 29% de los encuestados no saben quién cubriría los costos de hacer que sus datos de investigación estén en libre acceso
  • Sólo el 13% de los encuestados consideraron que los investigadores reciben actualmente suficiente crédito por compartir datos, mientras que el 59% consideró que recibieron muy poco crédito.

Informe técnico sobre los instrumentos para la elaboración de planes de gestión de datos de investigación

Pedro Príncipe, Paula Moura, André Vieira, Filipa Pereira. Relatório Técnico sobre Ferramentas para a Elaboração de Planos de Gestão de Dados. Lisboa: Fundação para a Ciência e Tecnologia (FCT), 2020

Texto completo

Más sobre Gestión de datos de investigación

En el marco del plan de actividades en el ámbito de la gestión de datos de investigación, la FFundação para a Ciência e Tecnologia (FCT), a través de la Unidade de Computação Científica Nacional (FCCN), tiene la intención de poner a disposición de la comunidad científica y de enseñanza superior un sistema de planes de gestión de datos de investigación. Su objetivo es asegurar que los investigadores preparen y actualicen los planes de gestión de datos (PGD) relacionados con sus proyectos, de conformidad con la «Política sobre la gestión y el intercambio de datos y otros productos resultantes de las investigaciones financiadas por el Tratado de Libre Comercio de América del Norte» (1). En el contexto actual, los Principios rectores para la aplicación de una política nacional de ciencia abierta (2) definen el principio del «acceso abierto a los datos científicos resultantes de la investigación financiada con fondos públicos», así como la «garantía de preservación de las publicaciones y los datos científicos a fin de permitir su reutilización y el acceso continuo». Además, en las Recomendaciones de la Comisión Europea de 25 de abril de 2018 sobre el acceso a la información científica y su conservación (3) se establece que los Estados miembros deben definir y aplicar políticas claras para la gestión de los datos resultantes de las investigaciones financiadas con fondos públicos. También consideran importante que «la planificación de la gestión de datos se convierta en una práctica científica habitual en una etapa temprana del proceso de investigación cuando se generen o reúnan datos, en particular exigiendo planes de gestión de datos».

El presente informe técnico tiene por objeto evaluar los instrumentos de gestión de datos de investigación de que se dispone actualmente a nivel mundial a fin de seleccionar el que mejor se ajuste al servicio nacional que se prestará. Esta evaluación integrará varios aspectos que se consideran pertinentes, en particular: – La apertura del software, es decir, si es de código abierto o propietario; – El alcance de la comunidad de usuarios; – La disponibilidad de modelos para los financiadores; – Los casos de uso; – La disponibilidad de apoyo y soporte técnico, así como de capacitación; – Los respectivos planes de costos. Esta información permitirá preparar un resumen comparativo de las diversas funcionalidades disponibles, facilitando el análisis del cumplimiento de los requisitos considerados relevantes para el servicio que el FCT prestará a la comunidad. También se abordarán los estudios e iniciativas nacionales sobre las DGP. Por último, también consideramos importante evaluar los servicios de los PGD que ya están implementados en algunos países de referencia en el campo de la gestión de datos de investigación, como: España, Bélgica, Francia, Noruega, Dinamarca y Alemania.

Dimensions ahora incluye más de 8 millones de conjuntos de datos

Dimensions now includes more than 8 million datasets
NOVEMBER 24, 2020

Ver noticia

A principios de este año, se agregaron conjuntos de datos a todas las versiones de Dimensions como un nuevo tipo de contenido. Dado que hoy en día muchos financiadores a nivel mundial exigen la publicación de resultados no tradicionales, como conjuntos de datos, este fue un gran paso adelante para obtener una imagen completa de la investigación, todo vinculado dentro de una plataforma.

El primer lote que se lanzó en enero de 2020 contenía aproximadamente 1,5 millones de conjuntos de datos, en estos dias se amplió la cantidad de conjuntos de datos en Dimensions a 8,1 millones . De estos, 2 millones están vinculados a publicaciones identificadas.

El primer lote incluía conjuntos de datos de Figshare, datos de Dryad, Zenodoo, Pangea y Mendeley. Ahora se han incluido conjuntos de datos de aproximadamente 900 repositorios de DataCite .

DataCite es una organización líder mundial sin fines de lucro que proporciona identificadores persistentes (DOI) para datos de investigación y otros resultados de investigación. Sus miembros incluyen centros de datos, bibliotecas, agencias gubernamentales y universidades de investigación de más de 42 países.

Tener un gran volumen de conjuntos de datos incluidos en Dimensions ofrece una gran cantidad de posibilidades de descubrimiento, creación de perfiles y análisis.

Los gestores y editores de investigación podrán utilizar los conjuntos de datos en análisis de tendencias y de impacto, y los usuarios de Dimensions que trabajen en I + D corporativo podrán enriquecer sus análisis de campo. 

Diez reglas simples para escribir Dockerfiles para ciencia de datos reproducible.

Nüst D, Sochat V, Marwick B, Eglen SJ, Head T, Hirst T, et al. (2020) Ten simple rules for writing Dockerfiles for reproducible data science. PLoS Comput Biol 16(11): e1008316. doi:10.1371/journal.pcbi.1008316

Texto completo

La ciencia computacional ha mejorado enormemente mediante el uso de contenedores para el software de empaquetado y las dependencias de datos. En un contexto académico, los principales impulsores del uso de estos contenedores son la transparencia y el apoyo a la reproducibilidad; a su vez, la reproducibilidad de un flujo de trabajo puede verse muy afectada por las elecciones que se toman con respecto a la construcción de contenedores. En muchos casos, el proceso de compilación de la imagen del contenedor se crea a partir de las instrucciones proporcionadas en formato Dockerfile. En apoyo de este enfoque, se presenta un conjunto de reglas para ayudar a los investigadores a escribir Dockerfiles comprensibles para flujos de trabajo típicos de ciencia de datos. 

Siguiendo las reglas de este artículo, los investigadores pueden crear contenedores adecuados para compartir con otros científicos, para incluirlos en comunicaciones académicas, como artículos educativos o científicos, y para flujos de trabajo personales efectivos y sostenibles

La revolución de los datos bibliográficos, científicos y culturales

Instituto de Investigaciones Bibliotecológicas y de la Información - UNAM - Novedad Editorial IIBI "La revolución de los datos bibliográficos, científicos y culturales" Consulta la obra en http://info.iibi.unam.mx/~publica/resplibros.php | Facebook

Rodríguez García, Ariel Alejandro, coordinador «La revolución de los datos bibliográficos, científicos y culturales»  Ciudad de México: IIBI, 2020

Texto completo

PDF

ePub

Actualmente, nos hallamos inmersos en un gran proyecto que de alguna manera desafía al pasado. La evolución natural de los datos ha generado nuevos tipos y modelos que permean cada aspecto de nuestra vida. La revolución de los datos es la forma que varias disciplinas han adoptado para referirse al conjunto de datos masivos que consiste en ver y comprender las relaciones en el seno y entre distintos fragmentos de información que, hasta hace muy poco, nos esforzábamos por captar plenamente. En este libro, se analizan los datos desde la perspectiva bibliográfica en la voz de distintos autores que acompañan al doctor Ariel Rodríguez a reflexionar acerca de este tema coyuntural.

El uso de la ciencia de datos en políticas públicas

Thumbnail

The Behavioural Insights Team. (2020). El uso de la ciencia de datos en políticas públicas. Caracas: The Behavioural Insights Team, 28 p.

Texto completo

El enorme aumento en los datos, y de herramientas para analizarlos y utilizarlos, ha transformado al mundo continuamente hasta el presente. Ya sea segmentándonos con anuncios en línea, o utilizando los datos de los motores de búsqueda para predecir dónde ocurrirán los nuevos brotes de gripe y así garantizar que haya medicamentos disponibles, todos estos cambios nos afectan a todos. Existe un gran potencial para que los gobiernos mejoren el rendimiento y la productividad de los servicios a través del uso inteligente de datos. Estos datos incluyen resultados, patrones de uso, costos, y experiencias de los ciudadanos. Con esta gran cantidad de datos, tenemos la obligación de hacer que los servicios gubernamentales se efectúen de la mejor manera posible. Esto implica aprender de los contextos donde los servicios funcionan bien y mejorar aquellos donde no lo hacen. Significa personalizar y enfocar los servicios públicos en torno a las necesidades y deseos de las personas y las empresas, e implica el uso de métodos experimentales, y una comprensión desde dentro de la variación del servicio, para determinar rápidamente cómo los servicios y sistemas pueden ser mejorados. Dentro del gobierno, y de manera transversal, ya estamos transformando la forma en que participan los ciudadanos con el Estado, mediante la expansión de la tecnología digital. El siguiente paso es buscar garantizar que los datos obtenidos conduzcan a una mejora constante. Para eso, la aplicación de la ciencia de datos será clave.

¿Utilizan los investigadores datos de investigación abiertos?

Quarati, A. , Raffaghelli, J. E. «Do Researchers Use Open Research Data? Exploring the Relationships Between Usage Trends and Metadata Quality Across Scientific Disciplines From the Figshare Case«. Journal of Information Science
Article First Published Online October 4, 2020

Texto completo

Los datos de investigación abiertos (ORD) se han considerado un motor de transparencia científica. Sin embargo, también se ha señalado la fricción de datos, como fenómeno de subutilización de datos por varias causas. Un factor que a menudo se cuestiona por el bajo uso de ORD es la calidad de la ORD y los metadatos asociados. 

Este trabajo tiene como objetivo ilustrar el uso de ORD, publicado por el repositorio científico de Figshare, en relación con su disciplina científica, su tipo y en comparación con la calidad de sus metadatos. Considerando todos los recursos de Figshare y realizando una evaluación de la calidad programática de sus metadatos, nuestro análisis destacó dos aspectos. 

En primer lugar, independientemente del dominio científico considerado, la mayoría de las ORD están infrautilizadas, pero con casos excepcionales que concentran la atención de la mayoría de los investigadores. Segundo, No hubo evidencia de que el uso de ORD esté asociado con buenas prácticas de publicación de metadatos. Estos dos hallazgos abrieron una reflexión sobre las posibles causas de tal fricción de datos.

Implementación de prácticas de datos efectivas: recomendaciones de las partes interesadas para el apoyo a la investigación colaborativa

Implementing Effective Data Practices: Stakeholder Recommendations For Collaborative Research Support.Association of Research Libraries (ARL), 2020

Texto completo

En este informe, los expertos de las comunidades bibliotecaria, científica y de investigación brindan recomendaciones clave para prácticas de datos efectivas para respaldar un ecosistema de investigación más abierto. Las recomendaciones se basan en la información y los conocimientos compartidos durante una conferencia por invitación en diciembre de 2019 convocada por la Association of Research Libraries (ARL), California Digital Library (CDL), Association of American Universities (AAU), y la Association of Public and Land-grant Universities (APLU). La conferencia fue patrocinada por la US National Science Foundation (NSF). El informe se centra en recomendaciones para instituciones de investigación y también proporciona orientación para editores, fabricantes de herramientas y asociaciones profesionales.

Libro Blanco Data. Actualización 2020

Libro Blanco Data. Actualización 2020. Madrid: IAB Spain, 2020

Texto completo

IAB Spain, la asociación de la publicidad, el marketing y la comunicación digital en España, ha lanzado la actualización del Libro Blanco de Data.

La comunicación, marketing y publicidad digital se ha ido apoyando cada vez más en la última década en los datos para poder llegar así de una forma más precisa y eficiente a las audiencias deseadas y conseguir los objetivos de las campañas, y esto ha ocurrido tanto en el ámbito de captación de nuevos clientes con estrategias de prospecting, como en la gestión de los ya clientes con estrategias de fidelización, haciendo que las barreras entre ambas estrategias se difuminen para así complementarse y se ponga foco en la gestión de la comunicación de la persona independientemente del momento de la relación con la marca.

Modelos para involucrar a los bibliotecarios de enlace en los servicios de datos de investigación

Sapp Nelson, M. and Goben, A., 2020. Models for Engaging Liaisons in Research Data Services . Journal of Librarianship and Scholarly Communication, 8(1), p.None. DOI: http://doi.org/10.7710/2162-3309.2382

Los servicios de datos de investigación en bibliotecas universitarias a menudo se perciben como competencia de los bibliotecarios de enlace. Ha surgido una variedad de modelos mediante los cuales estos servicios pueden desarrollarse o implementarse. Estos incluyen modelos jerárquicos y aquellos basados ​​más en el interés individual. Sin embargo, con cualquier modelo es de vital importancia la identificación de apoyo y oportunidades para la participación de la administración y gestión de la biblioteca con el fin de crecer y evaluar la implementación de servicios de datos de investigación.