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JISC Research Data Shared Service Project: servicio de datos compartidos de investigación

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Jisc Research Data Shared Service Project

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El proyecto The Research Data Shared Service (RDSS) de JISC Joint Information Systems Committee del Reino Unido desarrollará un servicio beta con el objetivo de permitir a los investigadores dediferentes instituciones depositar fácilmente los datos para su publicación, descubrimiento, almacenamiento seguro, archivo a largo plazo y preservación. El servicio consistirá en apoyar a los investigadores para poder re-utilizar y compartir los datos, lo que les permitirá una mayor reproducibilidad de la investigación. El servicio facilitará que las instituciones cumplan con los requisitos sobre las políticas de gestión de datos de la investigación (RDM), con una mejor explotación de las eficiencias y mejores prácticas generadas a través del trabajo colectivo.

JISC ha creado un marco de contratación de depósito, conservación y presentación de informes proveedores, así como los desarrolladores que trabajarán en integraciones y mejoras de la experiencia del usuario. Trabajando en colaboración con 12 instituciones de educación superior y el consorcio de instituciones pequeñas y especializadas( CREST), para desarrollará un servicio en el que los datos de investigación pueden ser adquiridos, alojados y gestionados en nombre de las instituciones participantes.

Los objetivos que se plantea JISC con este servicio son :

  • Producir un nuevo sistema que puede ser ofrecido como un servicio gestionado, aliviando la carga del personal de las instituciones
  • Desarrollar en común una mejor interoperabilidad entre los sistemas de servicios institucionales y externos  existentes
  • Crear un sistema final, que también permitirá «escoger y mezclar» opciones para satisfacer todas las necesidades de la universidad.
  • Facilitar de gestión de datos de investigación (RDM) servicios y consultoría para apoyar los requisitos de RDM en instituciones.
  • » Creación de una experiencia de usuario intuitiva, que proporciona facilidad de uso para los investigadores y la interoperabilidad entre los sistemas de investigación institucionales y externos.

Cómo realizar el seguimiento de los datos de investigación con métricas

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Ball, A. and M. Duke (2015). [e-Book] How to Track the Impact of Research Data with Metrics, Digital Curation Centre, 2015

Texto completo

Esta guía ayudará a rastrear y medir el impacto de los datos de la investigación, ya sea propio o de una institución. El documento proporciona una visión general de los conceptos clave de medición de impacto y los servicios y herramientas disponibles para medir el impacto. Después de discutir algunos de los problemas y retos actuales, proporciona algunas sugerencias sobre cómo mejorar el impacto de los propios datos. Esta guía es del interés de investigadores que trabajan en la investigación de los datos pertinentes, gestores en el ámbito de la evaluación de la calidad de la investigación,bibliotecarios y otros que ayudan a realizar un seguimiento del impacto de los datos dentro de las instituciones.

Gestión de datos de investigación: la lógica de primer orden

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Abiteboul, S. (2013). [e-Book] Sciences des données : de la logique du premier ordre à la Toile : Leçon inaugurale prononcée le jeudi 8 mars 2012. Paris, Collège de France, 2013.

Texto completo

Los sistemas de gestión de bases de datos relacionales, utilizando como base un lenguaje formal, la lógica de primer orden, sirven como mediadores entre las personas y las máquinas. Con el aumento en el volumen de datos difundidos en la web, una «inteligencia colectiva» está surgiendo actualmente, en forma de grandes motores de búsquedas cuyo monopolio plantea cuestiones éticas y políticas. Uno de los principales desafíos para los próximos años es el desarrollo de tecnologías que permitan buscar, evaluar, validar, verificar y clasificar la información, y por lo tanto la construcción de «Web of knowledge» de mañana.

El papel de la biblioteca en el acceso abierto: de la gestión de los resultados de la investigación a la gestión de los datos (RDM)

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Alonso Arévalo, J. El papel de la biblioteca en el acceso abierto: de la gestión de los resultados de la investigación a la gestión de los datos (RDM). Redial 28 de junio de 2015

Ver Set Data en Mendeley Data

Ver Prezi

Una de las características más innovadoras de la biblioteca del siglo 21 tiene que ver con la toma de una postura activa frente a la gestión y generación de contenidos.

  1. El pasado…

– Impulso de proyecto OA en las instituciones

– Diseño de políticas

– Revisión de metadatos

– Formación y promoción del acceso abierto

  1. El presente…

PCG llevó a cabo una encuesta para entender cómo los bibliotecarios ven el acceso abierto, qué papel juegan en este modelo, y si podría haber potencial para las bibliotecas y los editores para dinamizar esta tendencia para hacer frente a los costos asociados a la publicación de contenidos en libre acceso. ( Lara, K. 2014)

Este estudio se centra en la “ruta dorada”, en el que las tasas procesamiento de los artículos

Estos costes, conocidos como cargos de Tasa de procesamiento de artículo (APC), pueden ser financiados dirsLos bibliotecarios consideran que los recursos de acceso abierto deben incluirse en su catálogo por una variedad de factores, incluyendo su relevancia y la importancia de la representación de los recursos propios de su universidad.

Un 72% de las bibliotecas incluyen en su catálogo recursos de Acceso Abierto

Sólo es un 5,1% del total de los títulos del catálogo

La mayoría de los encuestados consideró que la biblioteca debería apostar activamente por el acceso abierto. Sin embargo, la participación en la financiación es un tema dado a la división de opiniones.

Lats Tasas por procesamiento de artículo (APC), pueden ser financiados directamente por el autor, pero pueden también ser cubiertas por fuentes tales como subvenciones, subsidios o presupuestos de las bibliotecas institucionales.

El 70% participan en la financiación pero… solo aportan el 1% del presupuesto de todas adquisiciones

  1. Libros OA.

Importancia del libro eh Humanidades y Ciencias Sociales frente a otros recursos (OAPEN)

“El nuevo contexto ha abierto un espacio potencial en el campus para diferentes tipos de editores centrado una vez más en apoyar la gestión y difusión de la producción a nivel local. Todo ello ha venido facilitado por los nuevos desarrollos tecnológicos que ofrecen posibilidades nuevas y abiertas para ampliar y fortalecer la difusión de la investigación.” (Bonn, M. and M. Furlough, 2015)

 Según el informe «e-InfraNet: ‘Open’ as the default modus operandi for research and higher education, European Network for co-ordination of policies and programmes on e-infrastructures», la publicación de una monografía en Holanda cuesta un promedio de 12.000€. Aproximadamente la mitad de estos costes son atribuibles a la edición en abierto. Los costes restantes se derivan de la impresión y difusión de la versión en papel.

La publicación electrónica en acceso abierto favorece la visibilidad y proyección de los autores, no perjudica la posibilidad de publicación en otros formatos y agiliza la transmisión del conocimiento científico. (e-InfraNet, 2013)

Una de las cuestiones que es preciso resolver con respecto al acceso abierto para que  este sea viable en el ámbito de las publicaciones académicas, esto tiene que ver con la capacidad de resolver el problema del alto coste de los libros de texto, con el  control  de  su  calidad,  con  la  capacidad  de  los  servicios  de  publicaciones  de  desarrollar un sistema sólido de distribución y acceso a los contenidos, creando  modelos  sostenibles,  y  con  el  reconocimiento  por  parte  de  la  comunidad.

  1. El Futuro…

Esta práctica requiere de la transición desde la idea tradicional que se tiene de una “infraestructura de datos” centrada en torno a los resultados de la investigación a un sistema más robusto centrado en los datos de investigación. (Erway, R., L. Horton, et al., 2016)

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 sostenibilidad. (Alonso Arévalo, Julio; Vázquez Vázquez, Marta, 2016).

En 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. 

Los Big Data se plantea como uno de los grandes retos que han de asumir durante los próximos años las bibliotecas científicas y de investigación.

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 que requiere intervenir en todo el ciclo vital de los datos. (Johnsson, M. and J. Åhlfeldt, 2015 ).

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.

El 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.(Erway, R., L. Horton, et al. 2016).

Que se debe tener en cuenta

¿Quién posee los datos?

¿Qué requisitos son impuestos por otros?

¿Qué datos deben conservarse y por cuánto tiempo?

¿Cómo deben ser preservados los 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 puede requerir de la participación de la biblioteca para identificar y conectar a los investigadores en todas las unidades 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. 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.

La transición a los formatos digitales ha traído consigo un enorme volumen de datos que necesita ser curados. 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).

  1. Experiencias en bibliotecas

Las bibliotecas estadounidenses ya están respondiendo a esta nueva misión, aproximadamente la mitad de todas las bibliotecas universitarias tienen algún tipo de programa de apoyo a la gestión de datos.

 

  • Data Curation Network: seis bibliotecas universitarias se asocian para desarrollar una red de curación de datos
  • Libro Blanco ACRL sobre gestión de datos de investigación (RDM) en bibliotecas universitarias
  • Horizon 2020 – Acceso abierto a la investigación: mirando hacia el futuro. Una visión general de la evolución de las políticas y posiciones desde una perspectiva universitaria europea
  • Bibliotecas y Big Data: como hacer una gestión de datos de investigación sostenible (OCLC)
  • Díez recomendaciones para que las bibliotecas inicien servicios de gestión de datos de investigación (RDM). Ten recommendations for libraries to get started with research data management, LIBER, 2012
  • Guía para la preparación y archivo de datos de investigación en Ciencias Sociales ICPSR Inter-university, 2012
  • Hoja de ruta LERU sobre datos de investigación. investigación League of European Research Universities, 2014
  • Guía para la preparación de datos para archivar y compartir datos de investigación en Ciencias Sociales. (Amsterdam University Press – DANS Data Guide) Paperback –  2011

Repositorios de ciencia abierta

  • Zenodo
  • Figshare
  • Mendeley Data
  • DANS
  • Data Citation Index
  1. Conclusiones

La sociedad TIC propicia y requiere un diluvio universal de datos, procesarlos, entenderlos y transformarlos en decisiones de valor es el objetivo del RDM

Sin duda, la gestión de datos de investigación es el nuevo gran reto para las  bibliotecas científicas

RDM requerirá de la participación colaborativa de múltiples departamentos y organismos de la institución

Liderar  el proceso de RDM supondrá contribución estratégica de primer orden para la valorización de la biblioteca en su institución.

El proceso requerirá intervenir en todo el ciclo vital de los datos para identificar, etiquetar,  gestionar y difundir conjuntos de datos de alta calidad, que cumplan con los requisitos académicos, legales y éticos.

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.

“Tenemos el conjunto de habilidades necesarias para organizar las cosas. Entendemos los vocabularios controlados. Entendemos las ontologías. Sabemos como organizar la información. Hemos realizado la evolución de la palabra impresa y el encabezamiento de materia a los datos como un proceso natural»

MJ Tooey bibliotecaria de la University of Maryland

Bibliografía

Alonso Arévalo, Julio; Vázquez Vázquez, Marta (2016). «Big Data: la próxima «gran cosa» en la gestión de la información – See more at: http://bid.ub.edu/es/36/alonso.htm#sthash.jacFPCMg.dpuf». BiD: textos universitaris de biblioteconomia i documentació, núm. 36 (juny) . <http://bid.ub.edu/es/36/alonso.htm&gt;. DOI: http://dx.doi.org/10.1344/BiD2016.36.2 [Consulta: 28-06-2016].

Bonn, M. and M. Furlough (2015). [e-Book]  Getting the word out : academic libraries as scholarly publishers. Chicago, Illinois, Association of College and Research Libraries. Texto completo: http://www.ala.org/acrl/sites/ala.org.acrl/files/content/publications/booksanddigitalresources/digital/9780838986981_getting_OA.pdf

e-InfraNet: ‘Open’ as the default modus operandi for research and higher education, European Network for co-ordination of policies and programmes on e-infrastructures (2013) (e-InfraNet.eu). Texto completo: http://e-infranet.eu/wp-content/uploads/2013/03/e-InfraNet-Open-as-the-Default-Modus-Operandi-for-Research-and-Higher-Education.pdf

Erway, R., L. Horton, et al. (2016). [e-Book] Building Blocks: Laying the Foundation for a Research Data Management Program. Dublin, Ohio, OCLC. Texto completo: http://www.oclc.org/content/dam/research/publications/2016/oclcresearch-data-management-building-blocks-2016.pdf

Johnsson, M. and J. Åhlfeldt (2015 ). [e-Book]  Research Libraries and Research Data Management within the Humanities and Social Sciences Lund Texto completo: http://lup.lub.lu.se/record/5050462/file/5050466.pdf

Lara, K. (2014). [e-Book] The Role of Libraries in Open Access, PCG Vantage Texto completo: http://www.pcgplus.com/wp-content/uploads/2014/09/PCG-Open-Access-Library-Survey-2014.pdf

Guía para la preparación y archivo de datos de investigación en Ciencias Sociales

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Guide to Social Science Data Preparation and Archiving: Introduction. ICPSR Inter-university Consortium for Political and Social Research, 2012

Texto completo

Archivos y repositorios especializados preservan y difunden los datos sociales y de comportamiento realizan un servicio esencial para la comunidad académica y la sociedad en general, asegurando que estos materiales culturalmente significativos sean accesibles a perpetuidad. El éxito de esta propuesta depende en última instancia de la disposición de los investigadores para depositar sus datos y documentación para uso de otros.

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 depositado en un archivo público. Los Institutos Nacionales de Salud (NIH) requieren un plan de intercambio de datos para grandes proyectos, y en 2011 la National Science Foundation (NSF) comenzó a exigir un plan de gestión de datos como parte de cada solicitud de subvención. La Fundación Nacional para las Humanidades (NEH) y el Instituto de Servicios de Museos y Bibliotecas (IMLS) han seguido su ejemplo. La Dirección Social, Comportamiento y Ciencias Económicas de la NSF también ha diseñado recientemente una política de archivo de datos.

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 durabilidad de los datos aumenta el coste de procesamiento y la preservación de los datos y disminuye cuando los depósitos son adecuados.

El intercambio de datos también permite a los científicos analizar y reproducir los resultados de los demás.

Hay muchos beneficios derivados del intercambio de datos que van más allá de replicación. Fienberg (1994) sostiene que el intercambio de datos:• Refuerza la investigación científica abierta. Cuando los datos están ampliamente disponibles, las posibilidades de auto-corrección de la ciencia son más eficaces.

• Alienta la diversidad de análisis y opiniones. Si los investigadores tienen acceso a los mismos datos pueden más fácilmente desafiar los análisis y conclusiones de los otros.
• Promueve la investigación y permite la comprobación de los métodos nuevos o alternativos. Existen muchos ejemplo de datos que se utilizan de una manera que los investigadores originales no habían previsto.
• Mejora métodos de recogida y medición de datos a través del escrutinio de los demás. La puesta a disposición del público permite a la comunidad científica llegar a un consenso sobre los métodos.
• Reduce los costes evitando los esfuerzos de recolección de datos duplicados. Algunos conjuntos de datos estándar tales como encuestas sociales y electorales producen miles de documentos que no podría haber sido publicados si los autores tuvieron que recoger sus propios datos.
• El archivado pone a disposición de todos los datos para no se tengan que invertir recursos adicionales para reunir esencialmente la misma información.
• Proporciona un recurso importante para la formación en investigación. Los datos secundarios son extremadamente valiosos para los estudiantes, que luego tienen acceso a datos de alta calidad como modelo para su propio trabajo.
• El archivado inmediato puede permitir a un investigador mejorar el impacto (y, ciertamente, la visibilidad) de un proyecto.

 

La gestión de datos y planes de difusión deben ser desarrollados en conjunto con con el objetivo de maximizar la utilidad de los datos y garantizar la disponibilidad de los datos en el futuro.

Los archivos de datos se comprometen a mantener los datos de investigación en ciencias sociales a largo plazo, en beneficio de los futuros investigadores y creadores de datos para ayudar en el cumplimiento de las estipulaciones de sus organismos financiadores. El cumplimiento del Modelo de Referencia OAIS (PDF) es también un factor importante a considerar al seleccionar un archivo para su depósito.

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El ciclo de vida de los datos

Los investigadores deben planificar un proyecto eventual de archivo y difusión de los datos antes de que los datos incluso llegan a existir. El archivo de datos debe comenzar temprano en un proyecto e incorporar un calendario para depositar productos en el transcurso del ciclo de vida de un proyecto y para la creación y preservación de metadatos precisos, para garantizar la facilidad de uso de los propios datos de la investigación. Tales prácticas incorporarían archivado y preservación como parte del método de investigación. 

Ofrecemos aquí un diagrama esquemático que ilustra las consideraciones clave pertinentes a archivar en cada paso del proceso de creación de datos. El proceso real puede que no sea tan lineal como sugiere el diagrama, pero es importante desarrollar un plan para hacer frente a las consideraciones de archivos que entran en juego en todas las etapas del ciclo de vida de los datos. (Jacobs y Humphrey, 2004)

La guía es una compilación de las mejores prácticas extraídas de la experiencia de muchos profesionales de la información e investigadores. La Guía no pretende abordar las políticas y procedimientos específicos para ciertos archivos, ya que los procedimientos varían de unos a otros. La mayoría de los repositorios públicos de ciencias sociales animan a los investigadores a contactar con ellos en cualquier momento del proceso de investigación para discutir sus planes con respecto al diseño y preparación de conjuntos de datos públicos.

 

Guía para la preparación de datos para archivar y compartir datos de investigación en Ciencias Sociales

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 Preparing Data for Sharing: Guide to Social Science Data Archiving (Amsterdam University Press – DANS Data Guide) Paperback –  2011

Texto completo

Esta guía está dirigida a los investigadores en ciencias sociales, tiene en cuenta todo el ciclo de datos desde la fase de identificación, pertinencia y recogida de datos, hasta la fase de  preparación de los datos para su depósito en los archivos o repositorios de datos. Se trata de una adaptación a la cuarta edición de la Guía de 2009 realizada por el Consorcio Interuniversitario para la Investigación Política y Social de la Universidad de Michigan, esta publicación ayudará a los investigadores a administrar, documentar y archivar sus datos y a pensar en términos generales acerca de qué tipos de contenidos digitales deben ser depositados en dicho archivo comprimido.

La publicación está destinada a ayudar a los investigadores a administrar y documentar sus datos a fin de prepararlos para depósito de archivos, así como pensar más ampliamente sobre los tipos de contenidos digitales que deben ser depositados en un archivo o repositorio.

DANS acceso sostenible a los datos de la investigación digital.

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http://www.dans.knaw.nl/

DANS (Data Archiving and Networked Services) promueve el acceso sostenible a los datos de la investigación digital. Las actividades de DANS se centran alrededor de 3 servicios principales: archivo de datos, la reutilización de los datos y de formación y consultoría.

Ver además Guía DANS para la preparación de datos para archivar y compartir datos de investigación en Ciencias Sociales

https://universoabierto.com/2016/06/25/guia-para-la-preparacion-de-datos-para-archivar-y-compartir-datos-de-investigacion-en-ciencias-sociales/

DANS (Archivo de datos en red y Servicios) es la organización nacional en los Países Bajos
encargada de almacenar y proporcionar acceso permanente a la investigación de datos de investigación en ciencias humanas y sociales.

DANS promueve el acceso sostenible a los datos digitales de investigación. Para ello, DANS anima a los investigadores científicos para archivar y reutilizar los datos en una forma sostenida, por ejemplo a través del sistema de archivo en línea fácil.

Compartir y reutilizar los datos de la investigación promueve la ciencia. Los conjuntos de datos recogidos durante un determinado propósito de investigación también pueden contener respuestas a las preguntas de investigación desde perspectiva muy diferentes en la misma o en otra disciplina de investigación. Este es ciertamente el caso de los datos históricos. Además, en mucas ocasiones se obtienen nuevos conocimientos basados en  conjuntos de datos se combinan, lo cual es imposible si los datos no están disponibles o si no se describen adecuada y suficientemente. La disponibilidad de los datos de la investigación, facilita la reproducción de la investigación, lo cual es una condición importante para la ciencia.

DANS también proporciona acceso a miles de conjuntos de datos científicos, publicaciones y otra información de investigación en los Países Bajos. El instituto ofrece, además, la formación y la consultoría y lleva a cabo investigaciones sobre el acceso sostenido a la información digital.

Hoja de ruta LERU sobre datos de investigación

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Achard, Pablo  [et al.] The LERU Roadmap for Research Data. League of European Research Universities, 2013

PDF

En diciembre de 2013, LERU (Liga Europea de Universidades de Investigación) produjo la Hoja de Ruta sobre la gestión de datos de la investigación . La Hoja de Ruta proporciona una guía para las universidades de investigación intensiva, de hecho, para cualquier universidad europea, lo que conlleva un compromiso  activo con el potencial y los retos de la investigación basada en datos. El documento lo componen una serie de capítulos, tablas de la hoja de ruta de un curso a través de una serie de cuestiones – la defensa de los beneficios / retos de compartir y de reutilizar datos de la investigación, infraestructuras y normas técnicas necesarias para apoyar este movimiento, los costos probables de estos avances, la habilidades y conocimientos necesarios para gestionar tal movimiento, y las oportunidades de formación y desarrollo que tendrán que implementar para asegurar un proceso adecuado.

La hoja de ruta termina con una serie de recomendaciones dirigidas a grupos con nombre, cuyo propósito es sugerir formas en las que los investigadores, universidades LERU, y servicios de apoyo, como las bibliotecas, los servicios de TI y administración de la investigación pueden hacer una contribución a estos proyectos. La hoja de ruta también sugiere cómo la propia Comisión Europea puede va a contribuir al debate a través de su programa de investigación e innovación Horizonte 2020.

Data Citation Index: la plataforma de datos de investigación deThompson Reuters

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Data Citation Index

Parece evidente que la gestión de datos de investigación es una línea de desarrollo futuro que va a tener un peso importante en el futuro de la investigación y también de la profesión. De esta manera al igual que están haciendo las más importantes universidades del mundo, institutos de investigación y compañías privadas del peso de Thompson Reuters o Elsevier se están ocupando ya de esta cuestión. Elsevier dispone en versión beta del proyecto Mendeley Data un servicio gratuito y los conjuntos de datos están bajo licencias abiertas.

Hace ya un año Thompson Reuters anunció el lanzamiento de Data Citation Index que permite acceder a un conjunto de datos a través de temas y regiones, proporcionando una imagen completa de la producción de investigación para comprender los datos en su contexto y maximizar los esfuerzos de investigación.

El Índice de Citas de datos en la Web of Science ofrece un único punto de acceso a los datos de la investigación de calidad de los repositorios a través de disciplinas y de todo el mundo.

A través de contenidos y resumen de la información vinculada, estos datos se visualizan dentro del contexto más amplio de la investigación académica, permitiendo a los usuarios obtener una perspectiva que se pierde cuando los conjuntos de datos o repositorios son vistos en forma aislada. Estas conexiones permiten a los investigadores el acceso eficiente a una serie de datos a través de temas y regiones, proporcionando una imagen completa de los resultados de la investigación, para maximizar los esfuerzos de investigación y evaluar con precisión su importancia para acelerar la investigación, el descubrimiento y la innovación.

 

Gestión de datos científicos – el papel de los profesionales de la información y el desafío de datos abiertos

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Pedro Príncipe. «Gestão de Dados Científicos – o papel dos profissionais de informação e o desafio dos dados abertos«.  Actas completas de las XII Jornadas APDIS «Compartir el conocimiento sobre salud»

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Un creciente número de organismos de ciencia e instituciones proveedoras de fondos de financiación de la investigación están diseñando políticas de apertura de datos y alentando a los investigadores a compartir los datos que producen. Estas políticas buscan evitar la duplicación y reducir los costos de recolección de datos. Además, también muchos editores de revistas también empiezan a incluir en sus normas de publicación requisitos para identificar los datos asociados con los artículos presentados para su publicación, tratando de que sean accesibles para su consulta en repositorios de datos.

En este contexto, la gestión de datos es más relevante, por lo que es indispensable proporcionar a las diferentes partes interesadas en los procesos el apoyo a las habilidades y herramientas de gestión de datos de investigación con el objetivo de establecer una adecuada gestión de datos científicos que permitirá:

  • El aumento del impacto de la investigación, lo que maximiza la visibilidad de los datos producidos y la promoción de la transparencia;
  • La mejora de la accesibilidad, garantizando la calidad e integridad de los datos durante la investigación y después de la finalización del proyecto;
  • Prevención del uso incorrecto
  • Garantizar e identificación de los problemas de preservación y confidencialidad
  • La salvaguarda de los datos producidos, según establecen las disposiciones necesarias para el almacenamiento y gestión de copias de seguridad.
  • Asegurar la compatibilidad, el cumplimiento de los requisitos de los proveedores de fondos de infraestructuras científicas y de información.