Archivo de la etiqueta: Gestión de datos de investigación

Datos abiertos para todos

open_data_for_all_title_page_2016

 

 

Roest, A. and A. R. Mashariki (2015). [e-Book] Open Data For All. New York, City of New York.

Texto completo

NYC Open Data: Open Data for All New Yorkers

Home

 Los datos son más que números, fundamentalmente es información que puede ayudar a  resolver problemas cotidianos de las personas. La promesa de un gobierno de datos abiertos, transparentes  y accesibles contribuye a la mejora las capacidades y oportunidades de todos los ciudadanos. Open data puede cambiar el punto de vista sobre nuestro entorno, trasformando problemas anteriormente considerados impenetrables en problemas solucionables. 

 

Los datos abiertos no sólo son de interés para los científicos, ya que a través de ese tipo de iniciativas podemos tener un mejor conocimiento de nuestro entorno, para saber más y aprovechar mejor todas las oportunidades que ofrece el lugar en que vivimos, trabajamos, compramos, o nos divertimos; pudiendo de esta manera responder a cuestiones tales como: ¿Dónde puedo encontrar Wi-Fi pública en mi vecindario? ¿Qué clase de árbol está delante de mi oficina? ¿Cuál es la mejor zona para abrir un negocio sobre vinos?, ¿Cuál es la calidad del aire de mi zona de ocio? o ¿Dónde puedo encontrar rutas para pasear en bicicleta?

Entre los beneficios frecuentemente citados de los datos abiertos está su potencial para equipar a las personas con el conocimiento con el objetivo de mejorar sus vidas. para crear oportunidades y resolver problemas;  de este modo, los ciudadanos pueden utilizar estos datos para tomar decisiones más y mejor informadas, involucrarse en sus comunidades o convertir sus sueños en realidad. Por ejemplo, si una persona está interesada en abrir un negocio necesita información sobre cuantos establecimientos similares hay en la zona, licencias de negocios, locales en alquiler, precios de los alquileres en una zona, flujos ciudadanos, etc. De manera que esta información que anteriormente no estaba disponible o sólo era accesible para quienes pagaran por ella, ahora este a disposición de todos sin ninguna excepción.

 

open_data_for_all_timeline

Desarrollo histórico de la política de datos abiertos de la ciudad de New York

Una cuestión clave para reducir la brecha de acceso es crear una «cultura de datos», para ello la ciudad de New York  ha creado un taller piloto sobre habilidades de análisis de datos y a puesto a disposición de los ciudadanos una guía de datos para iniciados

Informes publicados por el equipo Open Data de la Ciudad de Nueva York, incluyendo el plan anual de cumplimiento de la agencia publicado cada año.

 

 

 

El imperativo de los datos abiertos: cómo establecer mandatos de gestión de datos

35171047792_74337d1218_o_d

Allard, S., C. Lee, et al. (2016). [e-Book] The Open Data Imperative: How the Cultural Heritage Community Can Address the Federal Mandate. Washington, Council on Library and Information Resources, 2016.

Texto completo

 

El informe ofrece una serie de recomendaciones para mejorar la infraestructura de datos abiertos, involucrar a la amplia comunidad de interesados para apoyar la gestión de datos como un activo y ampliar la colaboración para garantizar el acceso público a los datos.

Los datos son un recurso valioso para todas las partes interesadas de todos los sectores de la sociedad. Los importantes avances en las tecnologías de la información y la comunicación han abierto oportunidades sin precedentes para proporcionar el acceso a estos datos por parte del público, la investigación innovadora y la participación ciudadana, pero este potencial sólo puede realizarse si los datos se exponen y gestionan adecuadamente. Los nuevos requisitos del gobierno de los Estados Unidos para exponer y administrar datos de investigación financiados por el gobierno federal implican la necesidad urgente de curar los datos para que puedan ser utilizados, reutilizados y explotados por las generaciones futuras. Estos nuevos requisitos tienen implicaciones significativas para las instituciones del patrimonio cultural al abordar el déficit actual en la capacidad de apoyar la reutilización de datos y de permitir la colaboración basada en infraestructura compartida.

El informe contiene tres grandes apartados

(1) un análisis de los planes de las agencias sujetas al mandato federal para datos abiertos;

(2) entrevistas con el personal de proyectos apoyados por el IMLS que han desarrollado servicios modelo y herramientas que apoyan la gestión de datos;

(3) un estudio de los esfuerzos de capacitación profesional a través de programas de educación continua y desarrollo integral de la fuerza de trabajo.

 

 

 

La implementación de una plataforma de datos inteligente: ¿Cómo sobreviven las organizaciones en la era de los datos inteligentes?

pic-book

 

 

Lin, Y. and W. Xiao (2017). [e-Book] Implementing a Smart Data Platform: How Enterprises Survive in the Era of Smart Data. London, O’Really, 2017

Texto completo

 

Con el auge de los Big Data, del Internet de las cosas (IO), y el desarrollo de aplicaciones de inteligencia artificial (AI), entramos en una nueva era de datos inteligentes. Por desgracia, muchas empresas e instituciones no están preparados para ello. Por lo tanto esas empresas son deficientes en la gestión de datos, en la medida que carecen de sistemas de gestión de datos que impiden tomar decisiones de peso basadas en la explotación de los mismos. Algunos simplemente se quedan en la ciencia de los datos. El resultado final es que muchas empresas no disponen de una plataforma avanzada para la creación de aplicaciones basadas en IA-IO.

Este informe examinó cómo las plataformas de gestión de datos inteligentes  permiten a las empresas aumentar su capacidad de gestión y explotación de datos, que involucra a los propios datos, los productos de la plataforma, las aplicaciones de datos, y el servicios de consultoría, componentes que completan y refuerzan sus plataformas de datos actuales.

Europa anuncia que todos los documentos científicos deben estar libres para el año 2020

574acc44c3618807488b458e

The transition towards an Open Science system – Council conclusions (adopted on 27/05/2016)

COUNCIL CONCLUSIONS ON THE TRANSITION TOWARDS AN OPEN SCIENCE SYSTEM. THE COUNCIL OF THE EUROPEAN UNION,

Texto completo

La Unión Europea acaba de anunciar una iniciativa casi revolucionaria, que afirma que todos los artículos científicos publicados en Europa deberían estar disponibles gratuitamente para el año 2020. Esta decisión se produce como resultado de una reunión del Consejo de Competitividad, que incluye a los Ministros de Ciencia, Innovación, Comercio e Industria de los estados miembros de la Unión Europea, que de este modo reafirman su compromiso con el valor de la investigación y los objetivos del acceso abierto (OA) 

Todos los trabajos científicos financiados con fondos públicos publicados en Europa podrían estar en libre acceso para el año 2020 en virtud de una reforma titulada “life-changing” apoyada por el comisario europeo para la investigación y la innovación de la Unión Europea, Carlos Moedas.

El objetivo OA parte de un conjunto más amplio de recomendaciones en apoyo de la ciencia abierta, un concepto que incluye el almacenamiento mejorada y acceso a los datos de la investigación. El gobierno holandés, que actualmente ejerce la presidencia rotativa de la UE., había presionado con fuerza para que toda Europa respalde la ciencia abierta. Tal como afirma Carlos Moedas, comisario europeo para la investigación y la innovación «La Comisión está totalmente comprometida a ayudar a lograr este objetivo»

El compromiso para lograr este objetivo se sustenta en tres principios: «Compartir el conocimiento libremente», «Acceso abierto» y «Reutilización de datos de la investigación».

Esta política puede afectar a los modelos de suscripción de pago utilizado por muchas revistas científicas, y socavar la práctica común de la liberación de los aplazamientos bajo embargo. Lograr esto sería posible sólo si la investigación tuviera el apoyo de fondos públicos o a través de iniciativas de financiación público-privada. Ello supondría la transformación de los actuales modelos de suscripción.

El investigador noruego Steven Harnad, una de las personalidades con más amplio reconocimiento en el mundo del acceso abierto afirmó que el objetivo es «alcanzable. Lo que la Unión Europea tiene que hacer es exigir que la producción científica se deposite en los repositorios institucionales» (ruta verde); sin embargo, el gobierno holandés opta por la llamada ruta dorada, es decir la transición hacia las revistas de acceso abierto. A este respecto, el Consejo no ha expresado cuál es su preferencia.

La Liga Europea de Universidades de Investigación (LERU) ha calificado esta decisión como «un gran impulso para la transición hacia el modelo de ciencia abierta». Sander Dekker, Secretario de Estado holandés para la Educación, la Cultura y la Ciencia, dijo en un comunicado: «La investigación y la innovación generan crecimiento económico, más puestos de trabajo y proporcionar soluciones a los retos sociales. Y eso significa una Europa más fuerte».

Un portavoz de la revista Science Council dijo que «puede no ser una tarea fácil,» y comentó que no se trata de la ley, sino de una determinación para lograr un objetivo, en el que lo importante es que haya un consenso común de los 28 gobiernos miembros.

Si se lograra esta meta en 2020, significaría que millones de personas tendrían libre acceso al conocimiento, y a toda la información producida por los expertos de la medicina, la física, la astronomía, las matemáticas, la ingeniería, la biología … que haría que la ciencia estuviera disponible para todos. Sin embargo, logra este objetivo entrañará muchas dificultades y requerirá mucha supervisión y planificación; el Consejo de momento no ha aportado detalles de cómo hacer la transición completa para conseguir el objetivo y cumplir el plazo anunciado. Si bien, el propio compromiso es una buena noticia en sí misma.

Kit de curación de datos a lo largo de todo el ciclo vital de los datos

1

Hudson-Vitale, C., H. Imker, et al. [e-Book]  SPEC Kit 354: Data Curation (May 2017). Chicago, ACRL, 2017.

Texto completo

Más contenidos sobre 

La Association of Research Libraries (ARL) ha publicado Data Curation, SPEC Kit 354, un análisis de la infraestructura que las instituciones miembros de ARL están utilizando para el manejo activo y continuo de datos en todo su ciclo de vida y la utilidad que tiene para actividades académicas y académicas.

Este kit de SPEC explora la infraestructura que las instituciones miembros de ARL están usando para la recuperación de datos, cuáles servicios de recuperación de datos se ofrecen, quiénes pueden usarlos, qué disciplinas demandan más servicios, niveles de intervención del personal de biblioteca, políticas y flujos de trabajo y los desafíos que implica apoyar estas actividades.

Cómo crear y diseñar aplicaciones de datos enriquecidos

34442151471_cffe2c4bcf_o_d

Kleppmann, M. (2017). [e-Book] Learn to Design and Build Better Data-Rich Applications . Sebastopol, California, O’Really, 2017

Texto completo

Hoy en día, los datos son el mayor activo para las empresas, pero sólo si pueden aprovecharlos eficazmente. Sin embargo su gestión no es tarea sencilla, ya que consume gran cantidad de recursos. Este libro tiene como objetivo ayudar a aprender a diseñar y construir aplicaciones de gestión de datos enriquecidos El libro se estructura en dos capítulos; por un lado se expone una visión general de los requisitos y consideraciones clave para la creación de aplicaciones ricas en datos y por uno una mirada detallada a los enfoques y herramientas para la creación de aplicaciones que utilizan flujos de datos en tiempo real.

La revisión por pares en la Gestión de Datos de Investigación

Using Computer

What Constitutes Peer Review of Data? A Survey of Peer Review Guidelines

The Scholary Kitchen

By Tood A. Carpenter, april 11, 2017

Texto completo

El intercambio de datos de investigación ha explotado en la última década, y cada vez más publicaciones y organizaciones están poniendo en práctica políticas que requieren la publicación de datos de investigación. Durante la última década, el número de revistas que aceptan datos ha aumentado, al igual que el número y el alcance de los repositorios que recogen y comparten datos de investigación.  Durante los últimos años , el ritmo de publicación de datos aumentó considerablemente. Como indica el estudio «Public Availability of Published Research Data in High-Impact Journals«, el número de conjuntos de datos que se comparten anualmente ha aumentado en más del 400% de 2011 a 2015, y parece probable que este ritmo se mantendrá o incrementará en los próximos años.

Un elemento central que distingue una publicación científica de una publicación que no lo es, es el hecho de que exista un proceso de revisión por pares que avale que los contenidos allí expuestos son académicos y han sido validados por un comité de expertos. A medida que aumenta la disponibilidad de datos de investigación, es importante preguntar si estos datos son revisados ​​por pares.  Pero, ¿qué constituye la revisión por pares de los datos de la investigación? ¿Cuáles son las prácticas existentes relacionadas con la revisión por pares de los conjuntos de datos de investigación? Dado que varias revistas se centran específicamente en la revisión y publicación de conjuntos de datos, la revisión de sus políticas parece un lugar apropiado para comenzar a evaluar como sería la práctica de revisar y publicar datos.

La revisión por pares de los datos es similar a la revisión por pares de un artículo, pero incluye muchos peculiaridades que hacen que el proceso sea mucho más complicado. En primer lugar, un revisor tiene que lidiar con la complejidad general de un conjunto de datos de investigación que pueden tener diferentes procedenicas y objetivos. A menudo, los datos pasan por una variedad de pasos de pre-procesamiento y limpieza de errores que deben monitorearse y rastrearse. Algunos conjuntos de datos están cambiando constantemente y se agregan más datos a lo largo del tiempo, por lo que la pregunta debe hacerse, ¿cada nuevo estudio basado en un conjunto de datos dado necesita una nueva revisión o podría aplicarse una revisión anterior? Para llevar a cabo un análisis adecuado, se debe considerar la metodología de la recopilación de datos, un examen que puede ser tan profundo como describir la calibración. Incluso después de que se ensambla un conjunto de datos, el análisis puede variar significativamente según el software utilizado para procesarlo. La revisión de un conjunto de datos probablemente requeriría un examen del código de software utilizado para procesar los datos también. Todos estos criterios crean más trabajo para los revisores.

En la práctica algunos repositorios como DRYAD hacen revisión de datos, pero la mayoría no. En el caso de las revistas que aceptan la publicación de conjuntos de datos requieren al menos un examen superficial superficial de los datos asociados con sus documentos. , También, una serie de revistas de datos se centran exclusivamente en el intercambio de conjuntos de datos de investigación. Esas publicaciones explícitamente proporcionan revisión por pares antes de la publicación de los datos.

En primer lugar, la cohesión editorial es todavía muy importante en la publicación de revistas y esto también se aplica a las nuevas revistas de datos. Esta cohesión ayuda de alguna manera al descubrimiento y  a la experiencia de revisión por pares, pero podría limitar las oportunidades de hacer una análisis más novedoso de los conjuntos de datos. Más importante que la consistencia interna y la revisión precisa del conjunto de datos es un enfoque en la apertura y disponibilidad de los datos en sí. Las oportunidades de reutilización, los enlaces a los repositorios públicos y las descripciones de cómo acceder a los datos son de importancia significativa. Esto podría considerarse como poner en práctica la noción de que «reutilización». En general, si los datos son de calidad suficiente para ser reutilizados, se aprueba una revisión por pares posterior a la publicación.

Leer completo

Mejores prácticas en gestión de datos de investigación. Parte 1: Un recorrido por el espacio de servicio de gestión de datos de investigación (RDM)

rdm-cover-1

The Realities of Research Data Management Part 1: A Tour of the Research Data Management (RDM) Service Space. Dublin, Ohio, OCLC. . [e-Book]

Texto completo

 

Las realidades de la gestión de datos de investigación es una serie de cuatro partes que explora cómo las universidades  están abordando el desafío de la gestión de datos de investigación a lo largo del ciclo de vida de la investigación. La gestión de datos de investigación (RDM) ha surgido como un área de gran interés en la educación superior, lo que lleva a una considerable inversión en servicios, recursos e infraestructura para apoyar las necesidades de los investigadores en la gestión de datos. En esta serie, se examina el contexto, las influencias y los retos que las instituciones de educación superior enfrentan para construir o adquirir capacidad de RDM, es decir, la infraestructura, los servicios y otros recursos necesarios para apoyar las prácticas de gestión de datos emergentes. El estudio se basa en la experiencia de las mejores prácticas en gestión de datos de investigación desarrollados en las universidades de cuatro instituciones de cuatro contextos distintos: University of Edinburgh (UK), the University of Illinois at Urbana-Champaign (US), Monash University (Australia) and Wageningen University & Research (the Netherlands)

DataCite: localizar, identificar y citar datos de investigación con confianza.

datacite_logo

https://www.datacite.org/

DataCite es una organización global sin fines de lucro líder que proporciona identificadores persistentes (DOIs) para datos de investigación. Su objetivo es ayudar a la comunidad de investigación a localizar, identificar y citar datos de investigación con confianza.

DataCite es una organización internacional sin ánimo de lucro cuyo objetivo es mejorar la cita de datos con el fin de:

  • Facilitar el acceso a los datos de investigación en Internet
  • Aumentar la aceptación de los datos de investigación como contribuciones legítimas y citable a los registros académicos
  • El archivado de datos de soporte que permitirá que los resultados sean verificados y reutilizados para nuevos estudios en el futuro.

 

DataCite apoya la creación y asignación de identificadores DOI y la asignación de los metadatos que lo acompañan. Ofrece servicios que apoyo a la búsqueda y el descubrimiento de contenidos de investigación. Y promueve la cita de datos y la promoción a través de la  construcción de materiales divulgativos entre la comunidad de investigadores.

DataCite tienen como prioridad hacer que los datos de investigación sean visibles y accesibles. Y colabora con una red global para proporcionar apoyo a los investigadores, centros de datos, editores de revistas y agencias de financiamiento.

Evolución de la gestión de datos de investigación en bibliotecas universitarias: hacia una comprensión de la madurez del servicio de datos de investigación

PDFero13111articleart

Cox, A. M., M. A. Kennan, et al. «Developments in research data management in academic libraries: Towards an understanding of research data service maturity.» Journal of the Association for Information Science and Technology vol., n. (2017). pp. n/a-n/a. http://dx.doi.org/10.1002/asi.23781

PDF

Este artículo informa sobre un estudio internacional de actividades, servicios y capacidades de gestión de datos de investigación (RDM) en bibliotecas de educación superior. Presenta los resultados de una encuesta que abarca bibliotecas de educación superior en Australia, Canadá, Alemania, Irlanda, Holanda, Nueva Zelanda y el Reino Unido. Los resultados indican que las bibliotecas están liderando la Gestión de Datos de investigación (RDM), particularmente en la promoción y desarrollo de políticas.

Sin embargo, el desarrollo de servicios aún sigue siendo limitado, centrado especialmente en servicios de asesoramiento y consultoría (como el apoyo a la planificación de la gestión de datos y la formación relacionada con los datos), en lugar de servicios técnicos (como la provisión de un catálogo de datos y la conservación de datos activos). El desarrollo de destrezas en la recuperación de datos está en marcha en buena parte de las bibliotecas, pero como desarrollas las habilidades y capacidades en la sobre RDM sigue siendo una de las mayores preocupaciones al respecto. Otros retos importantes son los recursos necesarios para desarrollar las políticas de gestión de datos, el trabajo con otros servicios de apoyo y el apoyo de investigadores y altos directivos. Los resultados se comparan con los estudios previos con el fin de evaluar las tendencias y los niveles de madurez relativa. La gama de actividades de RDM exploradas en este estudio se sitúa en un «modelo de madurez paisajística«, que refleja los servicios de datos de investigación actuales y planificados y la práctica en bibliotecas universitarias, representando una «instantánea» de los desarrollos actuales y una base para investigaciones futuras.