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Resultados de la Ciencia, Investigación e Innovación en la Unión Europea 2016

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Science, Research and Innovation Performance of the EU 2016: A contribution to the Open Innovation, Open Science, Open to the World agenda. [e-Book]  Brussels, European Commission, 2016.

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El informe sobre Science, Research and Innovation Performance of the EU 2016 analiza los resultados del desempeño de la investigación e innovación de los países europeos y proporciona una visión de la política de investigación en la región.

Un nivel adecuado de financiación pública es una condición previa importante para una base científica de alta calidad. El informe también muestra que el nivel de inversión pública en I + D es un factor determinante de la calidad de la investigación pública. En la UE, aquellos países que han invertido cantidades por encima de la media en la investigación pública tienden a ser también los que tienen un sistema de mayor rendimiento en términos de excelencia científica. En este sentido, es preocupante que algunos Estados miembros con una base de baja calidad de la ciencia han reducido sus niveles de inversión pública en los últimos años.

La recesión en la cual estamos inmersos está dejando una brecha en el crecimiento continuado de la UE frente a otra economías como la estadounidense, o china que están avanzando rápidamente. La diferencia en el PIB per cápita y el crecimiento del PIB entre la UE y los EE.UU. -aproximadamente un 15% menor en la UE-se debe en gran medida a una brecha en la productividad del trabajo. Los datos presentados en este informe muestra que las altas tasas de productividad y de empleo pueden coexistir, aunque puede ser necesario un período de adaptación con mayores tasas de desempleo cuando se pasa desde un medio en crisis a una economía de altos ingresos. Esto depende a su vez en el aumento de la productividad multifactorial (MFP), que se refiere a la innovación y las inversiones en  I + D, TIC y el desarrollo de habilidades. El reto hacia la productividad continua permitirá retomar el camino hacia la economía sostenible, el crecimiento y la creación de empleo de alta calidad.

Gestionar y compartir datos : mejores prácticas para investigadores.

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Managing and sharing data best practice for researchers. [e-Book]  Essex, University of Essex, 2011.

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Las iniciativas de las instituciones de educación superior y organismos de apoyo siguen el juego y el enfoque en el desarrollo de las infraestructuras de intercambio de datos; apoyo a los investigadores para gestionar y compartir datos a través de herramientas, orientación y formación práctica; y permitir que la citación y vinculación de los datos  con publicaciones aumente la visibilidad y accesibilidad de los datos y la investigación misma. Mientras que la buena gestión de los 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.

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Gestión de los repositorios de Datos de Investigación (RDM)

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Johnsson, M. and J. Ahlfeldt (2015). [e-Book]  Research Libraries and Research Data Management within the Humanities and Social Sciences Lund, Lund University, 2015

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Cada vez se pone mayor énfasis en la apertura de datos, gestión de datos planos, y en la investigación en torno a  ”Big data”, lo que está impulsando a las instituciones académicas a desarrollar y desplegar nuevas iniciativas.  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. La investigación sobre la gestión de datos de investigación es uno de los retos futuros que deberemos asumir las bibliotecas de investigación. Se trata de una nueva forma de organizar la información que exige esfuerzos importantes en el aprendizaje de nuevos sistemas, métodos de trabajo y colaboración con los agentes implicados. Aquí se presenta el proyecto sobre Research Data Management (RDM) de la Universidad de Lund en Suecia.

El aumento del volumen y orrganización de la información capturada por las empresas y organizaciones, el aumento de los multimedia, las redes sociales y la “Internet de las cosas” van a impulsar un crecimiento exponencial de los datos en el futuro.  Datos de registros de llamadas, transacciones de banca móvil, contenido generado por el usuario de internet, tales como blogs y tweets, búsquedas en línea, imágenes de satélite, etc. es información procesable que requiere el uso de técnicas computacionales para dar a conocer las tendencias y patrones dentro de y entre éstos extremadamente grandes conjuntos de datos socioeconómicos. Las bibliotecas de investigación juegan un papel vital en la gestión y curación de este tipo contenido, pero requieren de mecanismos de financiación adecuados.

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. 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. 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. Vital para las empresas cuyo activo es la información.

Gestión de Datos de Investigación (RDM) es un proceso que está diseñado para gestionar y difundir conjuntos de datos de alta calidad, que cumplan con los requisitos académicos, legales y éticos. Hay dos salidas del proceso de RDM:

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.

Esta propuesta hace hincapié en la creación de una organización coherente de gestión de datos de investigación en la Universidad de Lund, que utiliza los recursos existentes tanto dentro como fuera de la universidad y establece nuevas unidades de organización y sistemas de información específicos para esta nueva tarea. Se propone la creación de una nueva unidad para la Gestión de Datos de Investigación y Coordinación en la biblioteca de la universidad cuya responsabilidad sería la de coordinar la red de agentes existentes que apoyen las actividades de investigación desde los diferentes centros de manera ética, por parte de expertos en gestión de datos.

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Además, se propone la creación de un nuevo sistema de información, “Lund University Dataset Directory”, un directorio de grupos de datos facilitaría la gestión de bases de datos y recuperación de la información en todo el ciclo de vida de los datos.

El objetivo es que los conjuntos de datos de investigación sean depositados en repositorios para compartir a nivel nacionales o disciplinarlo que requerirá – al igual que las tecnologías de la web semántica – de servicios de datos en línea no previstos aún por los agentes nacionales, por lo que para ello será necesario crear un laboratorio de datos dentro de la red RDM en la Universidad de Lund.

Ver además

Analytics: el uso de big data en el mundo real. Cómo las empresas más innovadoras extraen valor de datos inciertos [e-Book]  IBM Institute for Business Value, 2014 Texto completo

Whyte, A. (2015). ‘Where to keep research data: DCC checklist for evaluating data repositories’ v.1.1 Edinburgh: Digital Curation Centre, 2015 Texto completo

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

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

 

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Mini-guía para el pensamiento científico

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Paul, R. and L. Elder [e-Book] The Miniature Guide to Scientific Thinking : Concepts & Tools, Foundation for Critical Thinking, 2003.

Texto completo

Esta guía sistematiza la esencia de los conceptos de pensamiento científico y herramientas para la investigación. Se puede utilizar como un suplemento a cualquier libro de texto para cualquier clase sobre investigación científica en cualquier disciplina. La esencia de los conceptos de pensamiento científico y herramientas se centra en las habilidades intelectuales inherentes al pensador científico bien cultivado.

El proceso de descubrimiento científico y el futuro de la investigación

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 Maclachlan, J. C., E. A. Waraksa, et al. (2015). [e-Book] The Process of Discovery: The CLIR Postdoctoral Fellowship Program and the Future of the Academy. Washington,, Council on Library and Information Resources, 2015

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En este volumen se celebra la primera década del CLIR Programa Postdoctoral Fellowship, reuniendo a 20 contribuciones postdoctorales en las que comparten sus pensamientos acerca de sus experiencias. Cada ensayo es una mirada a las condiciones de trabajo asociadas con la creación de una nueva profesión de conocimientos especializados y actividades en respuesta a las nuevas formas de comunicación académica y la pedagogía.

La construcción de experiencia para apoyar la producción académica digital

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Lewis, V., L. Spiro, et al. (2015). [e-Book] Building Expertise to Support Digital Scholarship: A Global Perspective by. October 2015. Washington, Council on Library and Information Resources.

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Este informe arroja luz sobre los conocimientos técnicos necesarios para apoyar un programa sólido y sostenible sobre alfabetización en investigación digital (DS). En la primera parte se dedica a definir y describir los conocimientos clave, las habilidades, competencias y modos de pensar en algunos de los programas de investigación digital más importantes del mundo. A continuación se identifican las principales estrategias utilizadas para construir esta experiencia, tanto formal como informalmente. La obra se encuentra en un contexto global, el examen de las principales organizaciones de investigación digital en China, India, Taiwán, Reino Unido, Alemania, México, Canadá y los Estados Unidos. El informe ofrece recomendaciones para ayudar a los que actualmente participan en un programa de investigación digital.

Módulo de Revisiones Abiertas para Repositorios Institucionales

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Open Peer Review module

Módulo de Revisiones Abiertas para Repositorios Institucionales que ha sido desarrollado gracias al apoyo de OpenAire y a la participación de un consorcio de 6 miembros.

 

El uso de la jerarquía de la revista para la evaluación de la reputación de los trabajos de investigación y sus autores, ha contribuido a un entorno competitivo que está teniendo un efecto perjudicial sobre la fiabilidad científica.Repositorios de acceso abierto administrados por universidades u organizaciones de investigación son una valiosa infraestructura que podrían apoyar la transición a un sistema de evaluación y comunicación académica más colaborativa y eficiente.

Open Scholar ha coordinado un consorcio de seis socios para desarrollar el primer módulo de Revisión Abierta (OPRM) para repositorios institucionales. El módulo integra un servicio de revisión por pares de superposición, junto con un sistema de reputación transparente, en la parte superior de los repositorios institucionales. Se proporciona libremente como software de código abierto: https://github.com/arvoConsultores/Open-Peer-Review-Module/wiki

El OPRM permite un número ilimitado de los colaboradores para evaluar cualquier trabajo de investigación (preprints, artículos publicados, presentaciones, conferencias, set de datos, capítulos de libros y libros, documentos de trabajo, informes, etc.). Los revisores o bien pueden ser invitados a través del sistema (por ejemplo, tras la solicitud de un autor) o pueden ser voluntarios para revisar cualquier objeto del repositorio. En ambos casos, los colaboradores reciben los datos de la solicitud de opinión por correo electrónico y se les pide que ofrezcan sus informes en un plazo determinado. Una vez completado este proceso, la revisión genera un nuevo elemento en el repositorio, que está vinculada a los trabajos de investigación original y se convierte en abiertamente accesible y citable.

De este modo cualquier investigador puede convertirse en un revisor en el sistema, tanto si está afiliado a la entidad del repositorio o no.

Altmetrics : definiciones y casos de uso

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NISO Altmetrics Definitions and Use Cases. NISO, 2016

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La Organización Nacional de Normas de Información (NISO) necesita comentarios sobre el proyectoAltmetrics Definitions and Use Cases. , NISO RP-25-201X-1. Un documento de la iniciativa altmetrics NISO, un proyecto de dos fases con el objetivo de hacer frente a las limitaciones y deficiencias que pueden dificultar la adopción de altmetrics, una expansión de las herramientas disponibles para medir el impacto de la investigación académica en el entorno social de conocimiento.

Las definiciones y casos de uso de documentos es un texto corto, pero es un buen reflejo de las muchas discusiones del grupo de trabajo celebradas para revisar y discutir a fondo las definiciones de las diversas fuentes de información en materia altmetrics. También incluye una declaración sobre el papel que juega la métrica de evaluación alternativa de la investigación, para ayudar a contextualizar el documento en su contexto y asesorar sobre posibles aplicaciones de altmetrics.

Los casos de uso para altmetrics fueron aportados por las diferentes partes interesadas en el ecosistema de la investigación. El documento de NISO significa poner de relieve las diferentes formas en que los grupos de interés recogen, elaboran y consumen altmetrics, y que explican y contextualizan en común necesidades, objetivos y usos de las partes interesadas.

La producción de de este documento esta relacionada con los desarrollos de los otros dos grupos de trabajo de manera que la definición de los términos utilizados permite que diferentes partes interesadas en este espacio se puedan entender cuando están hablando de lo mismo. Además, el desarrollo de casos de uso y su relación con grupos de interés aclara los requisitos y las prioridades para el desarrollo.

El proyecto de la Práctica Recomendada está abierto para comentarios del público hasta el 20 de abril de 2016. Para descargar el borrador o presentar comentarios en línea, visite la página web de la Iniciativa altmetrics NISO en http://www.niso.org/topics/tl/altmetrics_initiative/

Mendeley incorpora estadísticas de correlación con Scopus y ScienceDirect

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Tutorial de Mendely con las nuevas incorporaciones y ejercicios

Más de 24.000 descargas actualmente

Oír PODCAST de Planeta Biblioteca

Entre los nuevos avances está la integración entre Mendeley y Scopus. Las estadísticas que encontramos en la versión web de Mendeley ya muestran la correlación entre los datos de veces que se ha compartido una publicación en Mendeley y las citas recibidas por SCOPUS. Esto también da lugar a que los usuarios de Mendeley tengan una manera fácil de acceder y agregar metadatos de millones de publicaciones de Scopus. De este modo el investigador podrá ser capaz de importar todas sus publicaciones a la vez, lo que evita la entrada de datos manualmente mediante un proceso tedioso.

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Estadísticas con datos de SCOPUS y SCIENCE DIRECT

Mendeley muestra cuántos lectores y las descargas tienen nuestras publicaciones, y se incluye en casi todos las plataformas de medición altmétrica como Altmetric.com, ImpactStory, o Plos Altmetrics; lo que configura a este gestor de referencias como la herramienta más adecuada para el investigador. Se trata de un índice de popularidad. 

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Correlación entre las veces que se compartió la publicación y las citas recibidas en SCOPUS

Pero no sólo proporciona datos de los lectores que compartieron la publicación que a veces pueden ser miles, si no que además da datos sobre perfiles de los lectores y áreas de procedencia temática y geográfica.

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Investigadores que compartieron la publicación por categorías y áreas

Otra de las novedades en la web es el módulo de recomendaciones, con sugerencias basadas en diferentes criterios
 
  • Todos los artículos de mi biblioteca
  • Añadidos más recientemente
  • Áreas de interés
  • Más populares de la disciplina
  • El último documento añadido
  • Último documento leído
  • Los más populares de la disciplina

La compañía se refiere a sí misma como una “Wikipedia para información académica”, donde los usuarios de una comunidad global de 4 millones de investigadores ha creado una base de datos compartida de más de 360 millones de documentos (según datos del blog Mendeley). Mendeley dice que esto cubre alrededor de un 97,2% a un 99,5% de los artículos de investigación publicados en los últimos años. Cifra que lo convierte en un recurso de información de gran alcance. Y lo más importante es que la información que alimenta este ecosistema ha sido creada por la propia comunidad científica. 

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La empresa considera que el crowdsourcing -microvoluntariado- de datos agrega una tinte social a la labor académica y a la cooperación científica. Cada documento incluye información en tiempo real sobre el estado de la investigación, su ubicación, y las palabras clave generadas por sus lectores. Mendeley también añade información acerca de los documentos de investigación relacionados y grupos públicos de Mendeley en los que se discute sobre la misma. Además a plataforma de Mendeley intenta a su vez satisfacer la necesidad de métricas rápidas y granulares del impacto científico de una investigación.

En la nueva versión Mendeley, se ha añadido un nuevo punto de vista que proporciona una manera fácil de encontrar rápidamente los artículos que están relacionados con el contenido en la versión de escritorio seleccionado en función de tes aspectos:

 

1. Recomendaciones instantánea basado en artículos específicos – Seleccionando un sólo documento, un grupo de documentos o una carpeta entera y pulsando el botón de ‘relacionados’ encuentra las investigaciones relacionadas con esos documentos.

 

2. Importación Rápida y fácil – Pudiendo añadir documentos recomendados a biblioteca personal “My Library” con un solo clic y si tenemos permiso para hacerlo, se incluirá también el texto completo del artículo. 

3. Drill-down en recomendaciones – Cuando encuentras una recomendación que te interesa, selecciona y haz clic en “Documentos relacionados” para ver más sugerencias basadas en ese documento.

Entre las novedades que quiere incorporar Mendeley en el futuro está la posibilidad de revisión por pares en la plataforma , al igual que hacen Arxiv o PloS, por lo que en un futuro próximo, los revisores podrán anotar documentos y ver los comentarios de los otros revisores directamente en Mendeley, antes de la publicación. De manera que el editor de la revista recibiría todos estos comentarios por correo electrónico y sólo tendrá que enviarlos todos a los autores del artículo.

Otro de los proyectos que quiere incorporar la aplicación es a través de la adquisición por parte de Elsevier  de la startup de noticias de seguimiento Newsflo. Su software puede ofrecer a los usuarios Mendeley una manera de seguir el impacto de sus investigaciones a través de la web, y convertirse en una nueva forma de medir el impacto de una investigación (Almétrics). Este tipo de métrica alternativa es uno de los caminos de la ciencia abierta que complementa el sistema de citas de las revistas tradicionales, donde la influencia de una revista por sí solo puede favorecer la carrera de un investigador a través de los índices de impacto.

Trends Research número especial sobre las métricas alternativas

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«Special issue on alternative metrics» Research Trends vol., n. 37 (2014).

Texto completo 

Este número especial de Research Trends está dedicado a altmetrics, o, como algunos prefieren decir a las métricas alternativas. El creciente interés en el desarrollo de medidas alternativas de la productividad científica se inició con la publicación del llamado «Manifiesto altmetrics» en 2010 en el que se introdujo el término “altmetrics”. El manifiesto señala que “un número creciente de investigadores están desplazando su trabajo diario a la web”, y que las nuevas herramientas en línea “reflejan y transmiten más ampliamente el impacto académico”. Y que esta “manera de medición compuesta del impacto es mucho más rica que cualquier de las disponibles anteriormente”. . En su relato histórico, Mike Thelwall implica el uso de los medios sociales. Se dedica atención a Mendeley y Twitter. También subraya la necesidad de validar y consensuar mejor estas mediciones, mediante la investigación del grado en que se correlacionan con – o predicen – número de citas y otras medidas tradicionales. Ron Daniel aborda la cuestión de cómo los estudios de predicción más allá de citación muestran poca consistencia en los resultados, e indica el potencial de altmetrics. Hadas Sema introduce otra prometedora fuente de datos altmétricos: los blogs especializados.

El rápido desarrollo de las TIC es el factor principal de impulso de las nuevas métricas. No sólo se refleja en la aparición de servicios web sociales, sino también, por ejemplo, en el desarrollo de la digitalización de la información científica. Archivos de perfiles de usuario, archivos de publicaciones electrónicas dejan huellas de un aspecto diferente del trabajo diario de los investigadores, en relación a como navegan en la web, como se documentan y tal vez a sus hábitos y comportamiento lector. En este sentido, los indicadores de descargas de texto completo de publicaciones académicas pueden ser concebidos como también como datos altmétricos cuando se relacionan con la scitas recibidas.

Un equipo de investigadores dirigido por el Cristiano Schlögl interpreta las correlaciones entre la citación, descargar a texto completo y los datos de lectores en términos del grado de solapamiento entre las comunidades de usuarios de los tres sistemas de los que se extrajeron los datos. Vicente P. Guerrero-Bote y Félix Moya -Anegón examinan las correlaciones estadísticas entre las descargas y citas. Se centran en el papel del idioma de publicación, y analizan las revistas menos visibles que publican en otros idiomas aparte del inglés y muestran claramente cómo los dos tipos de medidas son complementarias, y como estas revelan un tipo de patrones que son invisibles en lad otras mediciones. Euan Adie esboza en su contribución, otro aspecto de la digitalización que cada vez la literatura científica es más gris  incluyendo pre-grabados y documentos de política que  deben estar disponibles para la investigación y como fuente de nuevas métricas. En una discusión con Mike Taylor, Juan Pablo Alperin advierte que existen diferencias en el acceso a las nuevas tecnologías entre los países científicamente desarrollados y en desarrollo que pueden tener consecuencias negativas para el primer grupo de países.

Un segundo motor principal del desarrollo de nuevas métricas es el movimiento de Ciencia Abierta, dirigido hacia la disponibilidad de la investigación científica, los datos, y la difusión accesible a todos los niveles de la sociedad, ya sea amateur o profesional. Tal vez las nociones de base de este movimiento se pueden caracterizar como expresiones de la filosofía fundamental de la ciencia en la era digital. Como explica William Gunn, las agencias de financiación de la investigación buscan maximizar el potencial de sus productos financiados, incluidos documentos, métodos y datos. Esto nos impulsa a desarrollar nuevas métricas de reutilización que van más allá de las citas clásicas.

Esto nos lleva a un tercer punto: el dominio de la política de investigación que se refleja claramente en la contribución de Judit Bar-Ilan, que introduce el concepto de Cartera desarrollado en el proyecto ACUMEN (carreras académicas entendida a través de Medición y Normas), financiado por la Comisión Europea, cuyo objetivo es «estudiar y proponer alternativas y formas más amplias de medición de la productividad y el rendimiento de los investigadores individuales «. El autor muestra cómo la presencia y los medios sociales  en línea están bien representados en la experiencia, la salida y la influencia sub-portafolios.