Compromisos de las Universidades ante el OpenScience. Andrés Prado. Universidad de Castilla-La Mancha. Miembro de la Comisión OpenScience de Crue.  Acceso a la Presentación

Compromiso de las Universidades anter Open Science-jt2019-jt–a26b1c1

Buenas prácticas para la gestión de datos de investigación: una guía

Fernando Ariel López.  http://ri.unlu.edu.ar/xmlui/handle/rediunlu/395

En esta ponencia se trató sobre el plan de gestión de datos de investigación científica, la ciencia abierta, datos abiertos, datos abiertos científicos en particular. Además, brindaron herramientas para la gestión de datos científicos. Estas diapositivas fueron presentadas en el evento Presentación del Repositorio Institucional de la UNLU y Jornada de Acceso Abierto “investigar, compartir, avanzar” Universidad Nacional de Luján 19 de junio de 2019.

ELIXIR Webinar: Reglamento general de protección de datos de la UE e intercambio de datos de investigación [Fuente: FOSTER]

ELIXIR Webinar: EU General Data Protection Regulation and Research Data Sharing

En este seminario web que dura unos 45 minutos, Regina Becker (ELIXIR Luxemburgo) presenta la Legislación general de protección de datos (GDPR) y su implicación para compartir datos de investigación. Si bien ELIXIR apoya a los investigadores en Ciencias de la Vida, este video es útil para los investigadores de cualquier disciplina que estén tratando de familiarizarse con GPPR y compartir datos de investigación.

Políticas de Acceso Abierto [Fuente: FOSTER]

Las políticas a menudo dictan, o al menos influyen, los enfoques de la Investigación Abierta. El siguiente video introduce el concepto de políticas de acceso abierto que ahora prevalecen en la investigación contemporánea. La mayoría de los organismos de financiación tienen políticas relacionadas con el acceso abierto y cada vez se están introduciendo más políticas a nivel nacional e institucional.

Open Access Policies: An Introduction from COAPI

Cómo citar los datos de investigación

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Alteridad: Revista de Educación

FAIR x FAIR: recomendaciones para repositorios de datos de investigación FAIR.

Alcalá, Mireia; Anglada, Lluís (2019). FAIR x FAIR: requisitos factibles, alcanzables e implementables para un repositorio de datos de investigación FAIR. [Barcelona]: Consorci de Serveis Universitaris de Catalunya (CSUC). 42 p. https://recercat.cat//handle/2072/356460

En los últimos años, los datos recogidos, generados o utilizados a lo largode los proyectos de investigación han recibido la atención de la comunidad científica y de los órganos gestores de la investigación. A nivel europeo, el programa marco Horizonte2020 y su piloto Open Research DataPilot han promovido el movimiento llamado «gestión de datos de investigación» (Research Data Management, RDM). Este concepto es un paraguas que engloba diferentes actividades relacionadas con la creación, organización, estructuración, almacenamiento, preservación y compartición de los datos.Es por este motivo que los proyectos financiados por la Comisión Europea(CE)requieren que se elabore un plan de gestión de datos (Data Management Plan, DMP) y se depositen los datos en abierto siguiendo los principios FAIR (Findable, Accesible, Interoperable y Reusable) con el objetivo de aumentar la eficienciay la transparenciade la investigación a través de una rápida difusión de los resultados y de facilitar su reutilización.

FAIR-Aware es una herramienta en línea desarrollada por el proyecto FAIRsFAIR. Ayuda a evaluar su nivel actual de conocimiento sobre cómo hacer que sus conjuntos de datos sean localizables, accesibles, interoperables y reutilizables (FAIR) antes de cargarlos en un repositorio de datos. Al guiarlo a través del proceso de evaluación, la herramienta lo ayudará a comprender mejor los Principios FAIR y cómo hacer que los datos FAIR puedan aumentar el valor potencial y el impacto de sus datos.

La herramienta consta de 19 preguntas con orientación y ejemplos relacionados (haga clic en el icono «i» para ver la guía). La mayoría de las preguntas lo ayudarán a evaluar su nivel de concienciación sobre los principios FAIR de sus datos de investigación. También hay algunas preguntas sobre los usuarios de la herramienta para mejorar FAIR-Aware y hacerlo lo más fácil de usar posible. Necesitará aproximadamente 30 minutos para completar la evaluación.