Category Archives: Datos de investigación

Patrimonio cultural

05 lunes Oct 2026

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Datos e investigación para patrimonio cultural en Europa

 

Candela, G. (2026). Infraestructuras de datos e investigación para patrimonio cultural en Europa. Anuario ThinkEPI, 20. 

https://doi.org/10.3145/thinkepi.2026.e20a11

Las infraestructuras de datos e investigación para patrimonio cultural a nivel europeo facilitan la ciencia abierta y la computación en la nube. Este trabajo pretende analizar las últimas tendencias y trabajos sobre el uso y publicación de datos en patrimonio cultural. Además, presenta las iniciativas que se están desarrollando actualmente en Europa. Se concluye con un análisis sobre las posibilidades y desafíos futuros.

Datos de investigación

30 miércoles Sep 2026

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El potencial de los datos de investigación abiertos

 

Bongiovani, P. C. (2026). El potencial de los datos de investigación abiertos: repositorios y ciencia abierta para la investigación. Editum. Ediciones de la Universidad de Murcia. https://doi.org/10.6018/editum.3245 

Este libro examina el potencial de los datos de investigación abiertos como componente de la ciencia abierta y como recurso para fortalecer la transparencia, la reproducibilidad y el avance del conocimiento. A partir de una revisión crítica y rigurosa, presenta los valores, principios y corrientes de la ciencia abierta, sus vínculos con el acceso abierto y la investigación responsable, y las tensiones que plantean la equidad, la inclusión y los sistemas de evaluación científica, con especial atención a América Latina en general, a Argentina en particular. La obra analiza las condiciones que favorecen o dificultan compartir y reutilizar datos: políticas institucionales, exigencias de financiadores y revistas, incentivos académicos, competencias profesionales, calidad de los datos y restricciones éticas, legales, de privacidad y confidencialidad. Asimismo, estudia los repositorios de datos como infraestructuras de conocimiento indispensables para almacenar, preservar, describir, localizar y hacer reutilizables los resultados de investigación.

Explica sus tipologías, criterios de calidad y sostenibilidad, así como la aplicación de los principios FAIR y TRUST. Finalmente, destaca la importancia de la curación de los conjuntos de datos, los metadatos, la documentación y la formación de los investigadores, y reivindica el papel estratégico de bibliotecas, repositorios y curadores para convertir la apertura en una práctica científica efectiva, responsable y sostenible.

e-cienciaDatos

18 viernes Sep 2026

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e-cienciaDatos renueva el certificado CoreTrustSeal

[Fuente: https://www.consorciomadrono.es]El repositorio de datos de investigación en abierto del Consorcio Madroño, e-cienciaDatos, ha renovado el sello que garantiza los principios FAIR para sus conjuntos de datos y los requisitos de Horizon Europe Open Science para la gestión de los datos de investigación.

El certificado CoreTrustSeal, originalmente conseguido en 2023. Esta acreditación es concedida por la organización internacional CoreTrustSeal (surgida de la alianza entre World Data System y Data Seal of Approval) a repositorios digitales de confianza.

la renovación se ha concedido al superarse los nuevos requisitos de la versión 2026, mantiene la verificación oficial exigida por la Comisión Europea y las agencias financiadoras nacionales para el depósito de datos en proyectos de investigación.

Sus datos son recolectados por los principales agregadores de datos científicos internacionales, como el Dataverse de Harvard, DataCite Search, OpenAIRE EXPLORE o Google Dataset Search para incrementar su visibilidad.

El Consorcio Madroño y sus bibliotecas se agrupan en el portal InvestigaM, el portal de Ciencia Abierta del Consorcio Madroño. 

Declaración del Consorcio Madroño en apoyo a la Ciencia Abierta,

 

 

Buenas prácticas para la gestión de datos

14 lunes Sep 2026

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Buenas prácticas para la gestión de datos

El iuFOR, Instituto Universitario de Investigación Gestión Forestal Sostenible, pone a disposición de la comunidad científica iuFORdata, una herramienta centrada en la organización de datos de interés para la gestión de los recursos del medio natural y los ecosistemas forestales. Además, sirve de centro de recursos para los estudiantes y profesores del Máster en Gestión Forestal Basada en Ciencia de Datos (DATAFOREST). 

Como investigadores o gestores forestales estamos acostumbrados a tratar con datos diversos, tanto cuantitativos como cualitativos. Sin embargo, habitualmente no disponemos de formación adecuada sobre este tema.

A continuación puedes encontrar información en PDF sobre los fundamentos teóricos relacionados con los datos:

[Fuente: https://iufor.uva.es/iufordata/#buenaspracticas ]

01. Ciclo de vida de los datos en proyectos de investigación (PDF)

02. Los datos en Ciencia (PDF)

03. Registro de datos en los cuadernos de laboratorio/campo (PDF)

04. Gestor de referencias bibliográficas (PDF)

05. Cómo documentar bases de datos y metadatos (PDF)

06. Definición de “DATO” y tipos de datos (PDF)

07. Más información sobre Tipos de Formatos de Datos (PDF)

08. Datos relacionados con Identificadores de Investigadores (PDF)

09. Datos abiertos y enlazados (vinculados) (PDF)

10. Cómo citar datos y bases de datos (PDF)

11. Propiedad intelectual y autoría de los datos, bases de datos y programas de ordenador (PDF)

Datos de investigación abiertos

04 viernes Sep 2026

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Datos de investigación abiertos

Bongiovani, P. C. (2026). El potencial de los datos de investigación abiertos: repositorios y ciencia abierta para la investigación. Editum. Ediciones de la Universidad de Murcia. https://doi.org/10.6018/editum.3245

Este libro examina el potencial de los datos de investigación abiertos como componente de la ciencia abierta y como recurso para fortalecer la transparencia, la reproducibilidad y el avance del conocimiento. A partir de una revisión crítica y rigurosa, presenta los valores, principios y corrientes de la ciencia abierta, sus vínculos con el acceso abierto y la investigación responsable, y las tensiones que plantean la equidad, la inclusión y los sistemas de evaluación científica, con especial atención a América Latina en general, a Argentina en particular.

La obra analiza las condiciones que favorecen o dificultan compartir y reutilizar datos: políticas institucionales, exigencias de financiadores y revistas, incentivos académicos, competencias profesionales, calidad de los datos y restricciones éticas, legales, de privacidad y confidencialidad.

Asimismo, estudia los repositorios de datos como infraestructuras de conocimiento indispensables para almacenar, preservar, describir, localizar y hacer reutilizables los resultados de investigación. Explica sus tipologías, criterios de calidad y sostenibilidad, así como la aplicación de los principios FAIR y TRUST.

Finalmente, destaca la importancia de la curación de los conjuntos de datos, los metadatos, la documentación y la formación de los investigadores, y reivindica el papel estratégico de bibliotecas, repositorios y curadores para convertir la apertura en una práctica científica efectiva, responsable y sostenible.

Plan de Gestión de datos

24 lunes Ago 2026

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Data Management Plan (DMP)

Data Management Plan (DMP): un elemento previo para la gestión IA de datos y repositorios institucionales.-  Melero, Remedios. Taller Escuela de Verano IA y Conocimiento Abierto, Campus del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), 13-16 de julio de 2026. https://digital.csic.es/handle/10261/440594 

Gestión de datos de investigación

28 martes Jul 2026

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Gestión de datos de investigación

REBIUN Línea 2 (4º. P.E.) Objetivo General 1: Acceso Abierto Las instituciones participantes (la Universidad Politécnica de Valencia, la Universidad Pública de Navarra, la Universidad de Alcalá de Henares, la Universidad Pablo Olavide y el CSIC) exponen sus estrategias y buenas prácticas en la gestión de los datos de investigación, como son: el registro de datos de investigación en el CRIS institucional, la formación, el asesoramiento y el apoyo de las bibliotecas en la gestión de los datos, herramientas para la elaboración de un plan de gestión de datos, repositorios FAIR para depositar y preservar los datos y mejoras con nuevos protocolos y estándares de interoperabilidad.

Datos de investigación

24 viernes Jul 2026

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Apoyo a la Investigación

En el marco del Título de Experto Universitario en Servicios de Apoyo a la Investigación: Información, Datos, Evaluación y Publicación Científica de la Universidad Pablo de Olavide, se celebró la charla de cierre de curso con María García Puente, profesional con una amplia trayectoria en documentación, gestión de información, tecnologías de la información y apoyo a la investigación.

La conversación abordó cuestiones como el nuevo papel de los profesionales de la información, la automatización de tareas, el diseño de asistentes de IA, la alfabetización crítica en inteligencia artificial y los retos éticos que plantea su incorporación a servicios especializados.  La grabación puede verse en el siguiente enlace:

https://www.youtube.com/watch?v=b7Mfhgy0HNk

Data Curation Network

17 miércoles Jun 2026

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The DCN CURATE(D) Steps

DATA CURATION NETWORK, DCN  https://datacuration.network/outputs/workflows/ elaboró un conjunto estandarizado de pasos y listas de verificación C-U-R-A-T-E-D para garantizar que todos los conjuntos de datos enviados a la Red reciban un tratamiento coherente (DCN, 2018). La lista de verificación CURATE(D) «CURATE(D) Checklist»  se redactó en la fase de planificación del proyecto y fue mejorada por los miembros de la DCN en la Primera Reunión Anual General celebrada en julio de 2018 (ver versión 1). Los pasos CURATE(D) fueron revisados en 2022 por numerosos miembros de la DCN.

Check Understand Request Augment Transform Evaluate DDocument 

Comprobar archivos/código y leer la documentación, Comprender los datos – Solicitar información que falte – Ampliar los metadatos para facilitar la localización (DOI, estándares de metadatos, descubribilidad) – Transformar formatos de archivo para su reutilización (preservación de datos, herramientas de conversión, visualización de datos) – Evaluar la conformidad con los principios FAIR (licencias de uso transparentes, estándares de responsabilidad, métricas para el seguimiento del uso) y Documentar todas las actividades de curación a lo largo del proceso. 

CHECK files and read documentation (risk mitigation, file inventory, appraisal/selection)

UNDERSTAND the data (or try to), if not… (run files/environment, QA/QC issues, readme)

REQUEST missing information or changes (tracking provenance of any changes and why)

AUGMENT metadata for findability (DOIs, metadata standards, discoverability)

TRANSFORM file formats for reuse (data preservation, conversion tools, data viz)

EVALUATE for FAIRness (licenses, responsibility standards, metrics for tracking use)

DOCUMENT your curation activities (Curator Log, correspondence)

Report Web Accessibility Issues

Curación de datos

15 lunes Jun 2026

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Categorización de la investigación y el valor de los datos estructurados

Research categorization and the  value of structured data. Jonathan Adams, Dmytro Filchenko. Institute for Scientific Information, 2026. 

DOI: 10.14322/isi.research.categorization.and.the.value.of.structured.data

La fiabilidad de la información científica no depende únicamente de la escala o la transparencia. Para que la investigación pueda ser descubierta, comparada y evaluada de manera eficaz, los datos subyacentes deben estar limpios, estructurados de forma coherente y ser estables a lo largo del tiempo. A medida que el corpus académico mundial crece en volumen y complejidad, los riesgos derivados de datos incompletos o mal estructurados se hacen más evidentes, especialmente en lo que respecta a la evaluación comparativa, la valoración y la toma de decisiones políticas.

Basándose en décadas de desarrollo metodológico en el Institute for Scientific Information (ISI), este informe examina cómo la curación deliberada de datos, la categorización estable y los metadatos enriquecidos sustentan la base de datos Web of Science y su capacidad para respaldar el descubrimiento, la evaluación y el análisis fiables.

Con la lectura de este informe podrá Comprender por qué los datos de actividad de investigación limpios y estructurados de forma coherente son esenciales para la evaluación comparativa, la evaluación y el análisis de tendencias fiables. Explorar cómo los datos de investigación estructurados pueden alinearse con los marcos nacionales de evaluación de la investigación y con objetivos globales como los Objetivos de Desarrollo Sostenible de las Naciones Unidas. Ver qué puede fallar en la búsqueda, el descubrimiento y el análisis cuando los datos de investigación estructurados y eficaces están incompletos o faltan, desde indicadores de colaboración distorsionados hasta comparaciones engañosas y tendencias inestables.