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Papel de la biblioteca en la gestión de datos de investigación

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Rambo, N. ( 2015). [e-Book] Research Data Management Roles for Libraries. New York, Ithaka S+R, 2015

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«¿Cómo pueden las bibliotecas y los bibliotecarios contribuir al avance de la investigación?» Neil Rambo describe cómo a partir de este primer planteamiento «la incursión inicial en el tema comenzó a cristalizar en un conjunto de servicios que han ganado fuerza y se han convertido en una parte fundamental de la estrategia e identidad de la biblioteca».

Los bibliotecarios tienen un papel que desempeñar en la gestión de la investigación con datos tiene que ver con dos cuestiones

1) Las bibliotecas estanredefiniendo su papel y lugar en el ecosistema de la comunicación académica digital

2) El «aluvión de datos procedentes de la ubicuidad y la capacidad de producción de datos a través de redes está desbordando los métodos tradicionales de almacenamiento y gestión de datos.

Esta convergencia de necesidad y oportunidad ha puesto de relieve el tema de gestión de datos como una de las prioridades y tendencias que tendrán que abordar las bibliotecas de investigación en los próximos años.

Esta breve guía proporciona un punto de partida útil sobre la gestión de datos de investigación. Neil muestra cómo la biblioteca de NYU comenzó a aprender más acerca de cuales eran las necesidades de sus investigadores, pero también destaca que la biblioteca tuvo proporcionar expectativas  a los investigadores sobre lo que las bibliotecas y los bibliotecarios podían hacer en torno a la gestión de datos de investigación

 

23 recursos gratuitos sobre Gestión de Datos de Investigación para bibliotecarios

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23 Things: Libraries for Research Data: Research Data Sharing Without Barrier. New York, Research Data Alliance. 2015

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Una relación de los recursos prácticos, libres en línea y herramientas que puede utilizar los bibliotecarios para incorporar la gestión de datos de la investigación en su práctica profesional

Recursos de aprendizaje

Los bibliotecarios están aprendiendo cómo aplicar los principios de la ciencia de los datos para resolver problemas y para proporcionar nuevos servicios relacionados con la investigación de datos.

1. A “top ten”  listado con 10 recomendaciones para las bibliotecas que inician la gestión de datos de investigación deLIBER, http://bit.ly/1qUvKG3

2. e-Science Thesaurus, conceptos relevantes sobre RDM  http://bit.ly/1LE04h8

3. Understanding the life of research data with the DCC Curation Lifecycle Model, http://bit.ly/1MoGGGv

4. MANTRA módulos de formación en línea sobre RDM para bibliotecarios, http://bit.ly/1RRvVju

5. Digital Curation Bibliography, la más recinte bibliografía sobre RDM http://bit.ly/1IjoivX

6. SpringShare LibGuide Community Site, ejemplos de guías de recursos creados por los bibliotecarios para aprender más acerca de los datos http://bit.ly/1DvMDcr

Servicios de referencia y divulgación sobre RDM

Los bibliotecarios de referencia están respondiendo a preguntas sobre datos de investigación  de sus usaurios y realizan una actividad de promoción para evaluar las necesidades de gestión de datos de sus investigadores y estudiantes.

7. Begin a conversation with a researcher about data by Conducting a Data Interview, http://bit.ly/10pH0yQ

8. Learn more about a researcher’s needs by reading or creating your own Data Curation Profile, http://bit.ly/1ehftXb

9. DataOne Librarian Outreach Kit, Materiales de ayuda a la gestión de datos de investigación para bibliotecarios http://bit.ly/1gOU3mn

10. DataQ forum, Preguntas sobre datos respondidas por los expertos http://bit.ly/1MoH4Vg

Gestión de datos

Los bibliotecarios están cada vez más familiarizados con los requisitos de los organismos de financiación y las necesidades de los investigadores para ayudarles a diseñar e implementar planes eficaces de gestión de datos.

11. DMPTool herramienta que recoge los requisitos de los organismos financiadores y ayuda a los investigadores a diseñar un plan de datos. Otros países, como el Reino Unido y Canadá tienen herramientas similares, http://bit.ly/1LuNZMH

Alfabetización de datos

Entre las diferentes alfabetizaciones se incluye la alfabetización de datos, los bibliotecarios deben estar preparados para la formación en habilidades informativas, para reconocer cuando los clientes tienen una necesidad de datos y tienen la capacidad para localizar, evaluar y utilizar los datos.

12. The Data Information Literacy Project es un programa para ayudar a los bibliotecarios a incorporar políticas sobre gestión de datos en información y promover la alfabetización de datos http://bit.ly/1KkOvws

Metadatos

Los bibliotecarios están ayudando a organizar, clasificar y describir los datos de investigación y están desarrollando normas para los metadatos para ayudar a que los datos puedan ser más fácilmente descubiertos, comprendidos, y preservados.

13. Metadata Standards Directory, Ayuda a determinar qué formato de metadatos es más adecuado para aplicar a un determinado grupo de datos http://bit.ly/1g6e0Vy

Citación de datos

Los bibliotecarios están ayudando a promover la investigación sobre datos estimulando y facilitando la citación de datos, la asignación de identificadores de conjuntos de datos, la creación de vínculos entre los documentos y datos, y ayudan a los usuarios a que realicen el adecuado reconocimiento de créditos de los productores de datos.

14. DataCite recursos para ayudar a los investigadores a citar conjuntos de datos para ayudar a los usuarios a otorgar la adecuada atribución y para llevar a cabo la medición del impacto mediante la emisión de identificadores de objetos digitales (DOIs) para conjuntos de datos, http://bit.ly/1SCFGgu

Licencias de Datos y Privacidad

Los bibliotecarios están animando y ayudando a los investigadores a compartir sus datos de investigación protegidos mediante licencias apropiadas, y al mismo tiempo les enseñan como proteger la información confidencial sobre temas y datos sensibles.

15. How to License Research Data from the Digital Curation Centre ayuda a los bibliotecarios a recomendar a los investigadores una licencia adecuada para la ptotección de los datos que comparten, http://bit.ly/1RDEqfw

16. JISC manages the DATAPROTECTION lista de correo electrónico sobre temas relacionados con los datos sensibles, http://bit.ly/1JyQQy2

Preservación digital

Los bibliotecarios están trabajando con la comunidad archivística para desarrollar e implementar la infraestructura y las prácticas necesarias para asegurar que las colecciones de datos sean accesibles y utilizables en cinco, veinte, cincuenta, o cien años.

17. Open Archival Information System (OAIS)  vocabularios y estándares para los archivos digitales. Norma ISO 16363 sobre modelo de referencia y certificaciones de repositorios digitales fiables. Data Seal of Approval Certificación sobre datos de investigación.

18. COPTR, herramientas disponibles para ayudar con la preservación digital http://bit.ly/1KEj1Bu

Repositorios de datos

Muchas bibliotecas están proporcionando sus repositorios institucionales para permitir a sus usuarios publicar conjuntos de datos o ayudar a los investigadores a identificar otros repositorios específicos, por disciplinas, u otros dominios.

19. re3data.org Registro de repositorios de datos de investigación, http://bit.ly/1Klsivr

20. figshare, Zenodo, Open Science Framework, or DataVerse. Datos abiertos : fuentes de información sobre datos públicos

Comunidades de Prácticas

Los bibliotecarios colaboran entre sí y con una comunidad más amplia de investigadores, tecnólogos, patrocinadores, editores para desarrollar soluciones y compartir las mejores prácticas en gestión de datos de investigación.

21. Australian National Data Service. Un ejemplo de sistemas de colaboración sobre RDM es el de The Australian National Data Service, http://bit.ly/1Vw3oPW

22. Algunos sitios que imparten conferencias sobre Gestión de Datos de Investigación dirigidos a bibliotecarios son   International Digital Curation Conference (IDCC), Research Data Access & Preservation Summit (RDAP), International Association for Social Science and Information Services & Technology (IASSIST), and Research Data Alliance (RDA)

23. Research Data Alliance comunidad internacional que construye relaciones sociales y técnicas para permitir el intercambio de datos. Es posible unirse visitando el sitio web http://bit.ly/1gtTE92

 

Guía de gestión de datos de Investigación para bibliotecarios

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Taylor, Caroline. Research Data Management: Briefing for library directors, [e-Book]  London: Sconul, 2015

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Gestión de Datos de Investigación: Reunión informativa para directores de bibliotecas. Este informe publicado por Caroline Taylor de la ACCSG en marzo de 2015, está dirigido principalmente a quienes se inician el proceso de desarrollo de servicios de Gestión de Datos de Investigación (RDM) dentro de su institución, y enumera una serie de recursos útiles que puedan ser útiles para todos.

Papel de los bibliotecarios en la gestión de datos de investigación

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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. Los llamados “Big Data” es un término utilizado para referirse a la explosión de una ingente cantidad y diversidad de datos digitales de alta frecuencia, se están  convirtiendo en un elemento esencial para la competencia, y en un futuro inmediato serán clave para el crecimiento de la productividad, la innovación y la posibilidad de generar el suficiente excedente para las sostenibilidad de la sociedad. Y la gestión de los datos de investigación (Big Data) se plantea como uno de los grandes retos que han de asumir durante los próximos años las bibliotecas científicas y de investigación.(Erway, R. and A. Rinehart, 2016)

Según estima idC hoy hay muchos más datos se incrementan un 50% al año, o sea que se duplican cada dos años. Áreas tan variadas como la ciencia y los deportes, la publicidad y la salud pública, se ha producido un salto hacia el descubrimiento y la toma de decisiones a partir de los datos. 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. Aunque el nombre de Datos Científicos parece conectar más fuertemente con áreas tales como bases de datos y la informática, incluye muchos tipos diferentes de habilidades – incluyendo habilidades no-matemáticas -. 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. (Wanner, Amanda, 2015)

Durante siglos los bibliotecarios hemos sido expertos en la organización de las colecciones y saber cómo encontrar las cosas. La transición a los formatos digitales ha traído consigo un enorme volumen de datos que necesita ser curados como los relativos a descargas, citas, citas de patentes y la cobertura de los medios de comunicación. Todo ello ha ido acrecentando las competencias y habilidades de los bibliotecarios como uno de los segmentos profesionales más capacitados para la gestión de grandes cantidades de datos. ( Taylor Stang, 2016)

La Gestión de Datos de Investigación (RDM) es un proceso diseñado para gestionar y difundir conjuntos de datos de alta calidad, que cumplan con los requisitos académicos, legales y éticos. Que debe tener en cuenta ¿Quién posee los datos? ¿Qué requisitos son impuestos por otros? ¿Qué datos deben conservarse? Por cuánto tiempo deben conservarse estos datos? ¿Cómo deben ser preservado de datos digitales? ¿Existen consideraciones éticas? ¿Cómo se accede a los datos? ¿Cómo deben ofrecerse los datos? ¿Cómo se manejarán los costos? ¿Cuáles son las alternativas para la gestión de datos locales? a través de dos líneas 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.

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.Y los bibliotecarios pueden utilizar su experiencia para etiquetar y organizar este tipo de información, haciendo una contribución estratégica a su institución. De hecho los bibliotecarios llevamos algunos años desplegando conocimientos técnicos y expertos en promover y apoyar la gestión de repositorios y el intercambio de datos abiertos, por lo que la gestión de datos de investigación ha de formar parte de un desarrollo natural en nuestras tareas y funciones. Según MJ Tooey bibliotecaria de la University of Maryland  «Tenemos el conjunto de habilidades necesarias para organizar las cosas. Entendemos los vocabularios controlados. Entendemos las ontologías. Sabeos como organizar la información. Hemos realizado la evolución de la palabra impresa y el encabezamiento de materia a los datos como un proceso natural. Así que estamos preparados para ayudar a la gente a organizar, acceder y almacenar datos»

Las bibliotecas estadounidenses ya están respondiendo a esta nueva misión a través de una variedad de servicios, aproximadamente la mitad de todas las bibliotecas universitarias tienen algún tipo de programa de apoyo a la gestión de datos. Los bibliotecarios también están haciendo un trabajo interesante para ayudar a gestionar esta evolución basada en los principios de apertura e interoperabilidad. Esta práctica es necesaria para la transición desde la idea tradicional que se tiene de una “infraestructura de datos” centrada en torno a las revistas especializadas o repositorios institucionales en un sistema más robusto centrado en los datos de investigación. La creación de este nuevo ecosistema requerirá de la evolución en muchas áreas, incluyendo el desarrollo de nuevos estándares en torno a la validación de los datos de la investigación, los procedimientos para documentar la procedencia de los conjuntos de datos, y los nuevos modos de gestión y propiedad de los datos de la investigación. Así los bibliotecarios se están mostrando activos en todos estos espacios. Las bibliotecas tienen  identificadores de objetos digitales (DOI) que identifican los conjuntos de datos específicos utilizando servicios como DataCite y EZID. Organizaciones como JISC han desarrollado RDMRose un proyecto para producir materiales de aprendizaje para el desarrollo profesional continuo (DPC) en Gestión de Datos de Investigación (RDM) para los profesionales de la información. También será de gran ayuda el documento publicado por OCLC Role of Libraries in Data Curation sobre el papel de las bibliotecas el proyecto los “curación” de datos.

En conclusión, la adecuada gestión de 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. Siendo determinante la labor de la biblioteca en el apoyo a los investigadores de cara a gestionar y compartir datos a través de herramientas, la orientación sobre el tema a investigadores, la formación práctica; así como facilitar la citación y vinculación de los datos con publicaciones con el objetivo de proporcionar mayor visibilidad y accesibilidad de los datos y la investigación misma. Erway, R., L. Horton, et al. (2016)

Sin embargo, los desafíos son muchos; éstos incluyen el aprendizaje sobre los principios de gestión de datos de investigación (RDM), los problemas, la evaluación de las instituciones con mayores necesidades, selección y aplicación de un entorno de almacenamiento, colaboración con investigadores para transmitir la importancia del proyecto, la preparación de materiales de formación, la construcción de conocimientos técnicos entre personal de la biblioteca, y el establecimiento de directrices de metadatos. Por eso las escuelas que forman a los profesionales de las bibliotecas están introduciendo la curación de datos y la Gestión de Datos de Investigación (RDM) en sus planes de estudios para preparar la próxima generación de profesionales de la información y formando a bibliotecarios a través de cursos para la asunción de estos nuevos roles.

Bibliografía

Learning about research data in the lab at the Pitt iSchool By Liz Lyon, University of Pittsburgh | Oct 23, 2014

Librarians: the new research data management experts : How growth in research data is spurring a shift in the librarian’s role By Taylor Stang  Posted on 3 May 2016

Erway, R., L. Horton, et al. . [e-Book] Building Blocks: Laying the Foundation for a Research Data Management Program. Dublin, Ohio, OCLC, 2016.

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

Wanner, Amanda. Data literacy instruction in academic libraries: best practices for librarians. Archival and Information Studies Student Journal 2015 – Spring

 

DataSearch: el metabuscador de datos de investigación de Elsevier

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https://datasearch.elsevier.com/

Más información sobre Gestión de datos de Investigación en UA

Los datos que apoyan los resultados finales de una publicación son de una importancia crucial para la investigación del siglo XXI. El alcance y la eficacia de los flujos de trabajo que dan lugar a una investigación implica que esta información este disponible para su interpretación, reinterpretación o reutilización en set de datos debidamente organizados y estructurados.

Los datos de la investigación son la base sobre la que se construye el conocimiento científico, técnico y médico. A menudo estos conjuntos de datos no salen del laboratorio y quedan simplemente como archivos complementarios de la investigación publicada, sin ser accesibles a otros investigadores. Si nos ceñimos al ámbito estrictamente económico la tarea de compilación de datos es la que más tiempo  e inversión financiera ocupa en el trabajo de un investigador. Son numerosas las investigaciones que para el mismo desarrollo vuelven a compilar conjuntos de datos que otros investigadores habían compilado previamente y no hicieron públicos, con la consiguiente perdida de energía en términos de tiempo y dinero. Por lo cual la publicación de los datos de investigación es crucial para los autores, pues al hacerlos públicos están proporcionando un espectro completo de su trabajo, lo que a su vez redundará en unos más amplios beneficios para la comunidad de investigación, ya que así otros investigadores podrán tener la capacidad de  descubrir, replicar y reutilizar esos datos.

El nuevo motor de búsqueda DataSearch permite buscar conjuntos de datos de investigación a través de numerosos dominios y tipos (imagenes, documentos, datos brutos.. etc.)  a partir de una conjunto de repositorios de datos. Los motores de búsqueda generales son útiles, pero sin embargo cuando se trata de encontrar información específica adaptada a las necesidades del investigador moderno se requiere una aplicación más específica. De este modo teniendo en cuenta los mejores repositorios de datos de investigación Elsevier ha desarrollado DataSearch un buscador multidominio donde los investigadores del siglo XXI pueden encontrar fácilmente los conjuntos de datos que necesitan para su trabajo. De momento el buscador está aun en versión Beta, y se admiten sugerencias de mejora.

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Interfaz de DataSearch

Las fuentes de datos cubiertas por DataSearch son:

Análisis del entorno de las bibliotecas universitarias y de investigación ACRL 2015

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Environmental Scan 2015, ACRL Research Planning and Review Committee, [e-Book]  ACRL, 2015.

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Cada dos años, el Comité de Planificación y Análisis de Investigación ACRL realiza un análisis del entorno de la educación superior, en la que se tiene en cuenta el potencial de impacto en las bibliotecas universitarias. La exploración del entorno 2015 ofrece una amplia revisión del actual panorama de la educación superior, con especial atención a la situación de las bibliotecas universitarias y de investigación. El documento se basa en informes anteriores de ACRL, incluyendo las principales tendencias en las bibliotecas universitarias.

En un momento de creciente desigualdad económica en los Estados Unidos,que en el contexto educativo se correlaciona con el nivel de ingresos y la asequibilidad de la educación superior, que se ha convertido en un tema frecuente en los medios de comunicación. A su vez los niveles de financiación de la investigación han disminuido, lo que lleva a un cada vez más competitivo. Al mismo tiempo, se vislumbra la necesidad de una gestión adecuada de los datos de uso intensivo en los dominios de la investigación, lo que implica que se deban introducir nuevos requisitos de infraestructura, servicios de gestión. Por ello el gobierno federal ha emitido mandatos de acceso abierto para la investigación científica financiada por organismos públicos. Las agencias federales han presentado y están revisando actualmente la liberación de los planes para cumplir con estas políticas.

Por otra parte la tecnología está avanzando hacia nuevos modelos en la educación superior. Los modelos de educación abierta ofrecen alternativas convenientes a los programas tradicionales basados en la presencialidad. los Cursos Abiertos Masivos en Línea (MOOCs) y los modelos de educación basada en competencias (CBE) representan esas alternativas a tener en cuenta. El aprendizaje en línea es una opción atractiva para los estudiantes adultos, un grupo demográfico que ha sido el centro de muchas de las grandes instituciones con fines de lucro; estos estudiantes pueden completar los programas de grado y otras credenciales a un ritmo autodeterminado y un costo más bajo. El entorno actual «ofrece nuevas formas de conectar cosas que antes se consideraban dispares y «no-conectables ‘: las personas, los recursos, las experiencias, contenidos diversos, y las comunidades, así como a expertos y novatos, sistemas de enseñanza formales e informales, además de poder contar con tutores y asesores.

Las bibliotecas están reevaluando sus prácticas de adquisición y las estrategias de desarrollo de colecciones desde un enfoque más integral, particularmente a la luz de las nuevas diversificación del expediente académico (por ejemplo, recursos educativos abiertos objetos de aprendizaje, recursos digitales de libre acceso, etc.). Para hacer frente a esta nueva diversificación, Dempsey, Malpas y Lavoie (2014) ofrecen una matriz útil basada en la administración, la escasez, y la singularidad de los recursos que pueden proporcionar una guía para administradores de colecciones.

Repositorios de datos de investigación y de ciencia abierta

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Los datos abiertos son considerados como «la nueva materia prima del siglo 21», sin embargo en la actualidad los datos de investigación quedan encerrados en repositorios de datos, oficinas de los investigadores, o en los organismos que lo crearon. La mayoría de las instituciones académicas, organizaciones de investigación, las principales editoriales requieren que los datos se presenten adecuadamente para poder utilizarlos y que estén disponibles para sus estudios.

Los datos se definen como abiertos cuando se pueden utilizar libremente, modificar y compartir por cualquiera para cualquier propósito , incluyendo la creación de un bien común en el que cualquiera puede participar. Los datos abiertos son de utilidad a millones de personas en todo el mundo, investigadores, empresas y ciudadanos. Pero para que puedan ser de utilidad es necesario crear aplicaciones, poner en marcha nuevos productos y servicios que mejoren la transparencia y la apertura.

En los últimos años, varias organizaciones científicas nacionales e internacionales han emitido declaraciones y políticas que subrayan la necesidad de un inmediato archivo de los datos, y algunos organismos de financiación han comenzado a exigir que los datos procedentes de investigaciones que financian sean depositados en un archivo público. Estas declaraciones de las principales agencias de financiación de la investigación demuestran que la ética del intercambio de datos es esencial para maximizar el impacto y los beneficios de la investigación. La experiencia ha demostrado que la dispersión de los datos aumenta el coste de procesamiento y la preservación de los datos, y que la inversión disminuye cuando se dispone de depósitos bien conformados. (ICPSR, 2012).

El problema es cómo seleccionar el mejor repositorio para buscar los conjuntos de datos específicos que se necesitan. Los repositorios de datos varían mucho en cuanto a sus contenidos, objetivos, métodos y políticas de acceso. Dependiendo de la materia o disciplina de investigación, los datos generalmente pueden ser depositados en más de un centro de datos o repositorio. Cada depósito tiene sus propios requisitos o especificaciones respecto a los datos que ofrece, sobre la base de la investigación objeto o de dominio, metadatos, formato de archivo y / o estructura de datos, y los tipos y la naturaleza de las políticas de reutilización de datos y de acceso.

Herramientas para la recopilación de Ciencia Abierta y Datos de Investigación.

 

GENERALES

  • Dryad Digital Repository, a resource for making the data from scientific publications discoverable, reusable, and citable
  • Elsevier DataSearch. Search for research data across domains and types, from many domain-specific, cross-domain and institutional data repositories.
  • Mendeley Data Put your research data online today
  • protocols.io Discover & share science protocol knowledge
  • re3data.org the global registry of research data repositories
  • Repositive Data discovery platform for human genomic data
  • OBF Promote the practice and philosophy of Open Source software development
  • Figshare Manage your research in the cloud
  • LabScribbles Blog about real-time open access science
  • Zenodo Share all research outputs from across all fields of science
  • OSF Platform that simplifies scientific collaboration

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POR DISCIPLINAS (tomados de Springer Nature)

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Biología

 

DNA DataBank of Japan (DDBJ)
EMBL Nucleotide Sequence Database (ENA)
GenBank
dbSNP
European Variation Archive (EVA)
dbVar
Database of Genomic Variants Archive (DGVa)
EBI Metagenomics
NCBI Trace Archive
NCBI Sequence Read Archive (SRA)
Protein Circular Dichroism Data Bank (PCDDB) 
Crystallography Open Database (COD) 
Coherent X-ray Imaging Data Bank (CXIDB) 
Biological Magnetic Resonance Data Bank (BMRB)
Electron Microscopy Data Bank (EMDB) 
Worldwide Protein Data Bank (wwPDB) 
Structural Biology Data Grid
NeuroMorpho.org 
Functional Connectomes Project International Neuroimaging Data-Sharing Initiative (FCP/INDI) 
OpenfMRI 

 

Ciencias sociales

Harvard Dataverse
UK Data Service ReShare
openICPSR
Open Science Framework
Archaeology Data Service

Ciencias naturales

 

NOAA National Centers for Environmental Information (formerly the National Climatic Data Center; NCDC)
Oak Ridge National Laboratory Distributed Active Archive Center (ORNL DAAC)
Cold and Arid Regions Science Data Center (Lanzhou, China) (CARD)
World Data Center for Climate at DRKZ (WDCC)
NERC Data Centres
LTER Network Information System Data Portal
PANGAEA
Australian Antarctic Data Centre (AADC)
EarthChem
Marine Geosciences Data System
Australian Ocean Data Network
SEANOE
NASA Goddard Earth Sciences Data and Information Services Center
AEKOS – TERN Ecoinformatics

 

Ciencias de la salud

National Addiction & HIV Data Archive Program (NAHDAP)
National Database for Autism Research (NDAR)
Cancer Imaging Archive
ClinicalTrials.gov
Virtual Skeleton Database (SICAS medical image repository)
PhysioNet
National Database for Clinical Trials related to Mental Illness (NDCT)
Research Domain Criteria Database (RDoCdb)

 

Física

Reaction Database Standard Search Interface
SIMBAD Astronomical Database
UK Solar System Data Centre
NoMaD Repository

 

Química

caNanoLab*
ChEMBL*
PubChem

 

 

 

 

¿Qué se necesita para hacerse profesional de la ciencia de los datos?

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Overton, J. (2016). [e-Book] Going Pro in Data Science: What It Takes to Succeed as a Professional Data Scientist, O’Really, 2016

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ePUB

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Todas tendencias apuntan a que la gestión de grandes cantidades de datos de investigación para hacerlos re-utilizables va a ser una de las tareas de futuro del profesional de las bibliotecas universitarias y de investigación. El problema es que aún no está muy claro como hacerlo adecuadamente. Ya que en lugar de datos de alta calidad con la velocidad correcta, formatos, variedad y volumen, los científicos tienen que trabajar con información incompleta y a veces incorrecta.

En este informe de O’Reilly, Jerry Overton-Ingeniero y líder mundial sobre datos y TICs de CSC-nos introduce a las mejores prácticas en la gestión de datos de investigación, lo cual nos llevará a la toma de las mejores decisiones en un mundo desordenado y complicado. Lo que él llama simplemente «la ciencia de datos que funciona» es un proceso de ensayo y error de crear y probar hipótesis, la recopilación de pruebas y sacar conclusiones. Estas habilidades son mucho más útiles para la práctica de científicos de datos que el dominio de los detalles de un algoritmo de aprendizaje.

Adaptado y ampliado a partir de una serie de artículos publicados en Overton O’Reilly Radar y en el blog de CSC, cada capítulo es una lección de conocimiento para los gestores y científicos de datos y aspirantes a serlo, que desean desarrollar un trabajo profesional.

El informe aborda cuestiones como

– Uso de un método científico para obtener una ventaja competitiva. El conjunto de habilidades que se necesita para llegar a ser un científico de datos.

– ¿Por qué la práctica es una parte clave para pensar como un científico de datos. Las mejores prácticas para una escritura de código sólida en la ciencia de datos.

– ¿Cómo una ágil experimentación permite encontrar respuestas mucho más rápido. – Recomendaciones para sobrevivir (e incluso prosperar) como un científico de datos en su organización.

Analítica del aprendizaje en la enseñanza superior: revisión de prácticas en UK y a nivel internacional

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Sclater, N., A. Peasgood, et al. (2016). [e-Book] Learning Analytics in Higher Education A review of UK and international practice, JISC, 2016.

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Cada vez que un estudiante interactúa con su universidad – va a la biblioteca, ingresa a su entorno de aprendizaje virtual o hace una presentación de las evaluaciones en línea – deja tras de sí una huella digital. El  análisis del aprendizaje es el proceso de utilizar estos datos para mejorar el aprendizaje y la enseñanza. Aprender Analytics se refiere a la medición, recopilación, análisis y presentación de datos sobre el progreso de los estudiantes y de los contextos en los que tiene lugar el aprendizaje. Utilizando la mayor disponibilidad de grandes conjuntos de datos sobre la actividad de los estudiantes y sus huellas digitales en entornos de aprendizaje, el análisis del aprendizaje nos llevan más allá de los datos disponibles en la actualidad.

Este informe documenta los usos emergentes de la analítica de aprendizaje en los Estados Unidos, Australia y el Reino Unido. A través de una serie de once estudios de caso se presenta una visión general de los datos actualmente disponibles sobre el impacto que están teniendo en análisis de la enseñanza y el aprendizaje – y pone de relieve algunas de las oportunidades para el sector de la educación superior del Reino Unido. Dado el enfoque actual de la excelencia de la enseñanzaen el sector de la educación superior, el infortme será de interés para los responsables políticos y líderes institucionales por igual.

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¿Cuánta información? 2013: Informe sobre los consumidores estadounidenses

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Bohn, R. and J. E. Short (2013). [e-Book]  How Much Information? 2013: Report on American Consumers. San Diego, American Consumers, 2013.

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Para 2015, se estima que los estadounidenses consuman tanto en los medios tradicionales y digitales más de 1,7 billones de horas, un promedio de aproximadamente 15 horas y media por persona al día. La cantidad consumida en los medios de comunicación  superará 8,75 zettabytes por año, o 74 gigabytes – el equivalente a 9 DVDs de datos por consumidor medio en un día normal. Un zetabyte es 10 elevado a los bytes de potencia 21a, un millón de millones de gigabytes. Estas estimaciones provienen de un análisis de más de 30 fuentes de datos de diferentes medios de comunicación, que van desde los medios tradicionales (TV, Radio, telefonía de voz) a nuevas fuentes digitales (tablets, dispositivos de juegos móviles, smartphones, vídeo móvil). Los medios que se consumen en el trabajo no está incluidos.

Definimos los medios consumidos como flujos de datos consumidos por los hogares y las personas, y se midió el tiempo de consumo y el rendimiento de bytes de los datos facilitados. Las fuentes de vídeo dominan el consumo de bytes, con 3,8 zettabytes procedentes de la televisión y 2,46 zettabytes de juegos de ordenador. Si las horas se utilizan como la medición, los medios consumidos son de mucha más amplia distribución, con cantidades sustanciales de radio, aplicaciones de Internet, como redes sociales, navegación y búsqueda, y otros, incluyendo las comunicaciones de mensajería y correo electrónico.Todos resultados son estimaciones, basadas en datos dados a conocer públicamente por los proveedores de datos, incluyendo Nielsen y ComScore, a través de las revelaciones proporcionadas por las compañías de medios y los analistas.

Las horas de consumo crecieron en un poco más allá del 5% desde el año 2008 hasta el 2013, debido a una combinación de aumento de horas de visualización per cápita, a partir de 11 horas por día a un promedio de más de 14 horas por día. En promedio de todos los medios de comunicación, los medios de comunicación consumidos en bytes está creciendo a un ritmo del 18% anual. Esto es menos de la capacidad de procesamiento de datos, impulsados por la Ley de Moore, el aumento de al menos el 30 por ciento al año, pero sigue siendo impresionante.

Los medios tradicionales continúan dominando nuestro consumo de los medios de comunicación todos los días, ya que solo la TV y la Radio ocupan el 60% de las horas. Las nuevas fuentes digitales, sin embargo, están teniendo efectos importantes en la mayoría de las formas de consumo de medios. Más de la mitad de todos los bytes de los medios de comunicación son ahora consumidos por ordenadores, que con los equipos móviles es el segmento de más rápido crecimiento. En 2008, los dispositivos móviles representaron aproximadamente el 3% de todos los bytes consumidos, para el año 2013 son casi un 10%, lo que representa una tasa de crecimiento interanual del 27 por ciento.

Mientras que en el consumo de medios de comunicación durante el pasado era abrumadoramente pasivo – nos sentábamos y veíamos la televisión o escuchamos la radio – el nuevo consumo de medios es cada vez más interactivo, con el retardo de tiempo, la multitarea y la interrupción de la audiencia se esta cambiando rápidamente en el comportamiento típico de consumo.