An introduction to the basics of Research Data
by Louise Patterton. Este video animado tiene como propósito la explicación de los conceptos básicos de los datos de investigación, de una manera sencilla, entretenida e interesante.
06 lunes Nov 2023
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An introduction to the basics of Research Data
by Louise Patterton. Este video animado tiene como propósito la explicación de los conceptos básicos de los datos de investigación, de una manera sencilla, entretenida e interesante.
02 jueves Nov 2023
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Make Your Research Data FAIR
[CESSDA Training. Licence: CC-BY-SA] Researchers, learn how to make data Findable, Accessible, Interoperable, and Reusable (FAIR), how to assess the FAIRness of research data and which tools to use to make data more FAIR.
30 lunes Oct 2023
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Qué es la reutilización de datos de investigación?
The definition of reuse. Stephanie van de Sandt , Sünje Dallmeier-Tiessen, Artemis Lavasa, Vivien Petras. Data Science Journal, 2019,18: 22, pp. 1–19. DOI:http://doi.org/10.5334/dsj-2019-022

[Imagen: Manual de Capacitación sobre Ciencia Abierta en FOSTER: www.book.fosteropenscience.eu]
La capacidad de reutilizar los datos de investigación ahora se considera un beneficio clave para la comunidad de investigación en general. Los investigadores de todas las disciplinas se enfrentan a la presión de compartir sus datos de investigación para que puedan ser reutilizados. La demanda de uso y reutilización de datos tiene implicaciones sobre cómo documentamos, publicamos y compartimos la investigación en primer lugar y, quizás lo más importante, afecta cómo medimos el impacto de la investigación, que comúnmente es una medida de su uso y reutilización. Es sorprendente que las comunidades de investigación, los responsables políticos, etc. aún no hayan definido claramente qué es el uso y la reutilización. Postulamos que se necesita una definición clara de uso y reutilización para establecer mejores métricas para un registro académico integral de individuos, instituciones, organizaciones, etc.
Por lo tanto, este artículo presenta una primera definición de reutilización de datos de investigación. Las características de la reutilización se identifican mediante el examen de la etimología del término y el análisis del discurso actual, lo que lleva a una variedad de escenarios de reutilización que muestran la complejidad del panorama de investigación actual, que se ha movido hacia un enfoque basado en datos. El análisis subraya que no hay razón para distinguir uso y reutilización. Discutimos lo que eso significa para posibles nuevas métricas que intentan cubrir las prácticas de Open Science de manera más integral. Esperamos que la definición resultante permita una estrategia mejor y más refinada para Open Science.
16 lunes Oct 2023
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Ávila-Barrientos, E. (2023). La gobernanza de los datos de investigación en el contexto de su organización y sistematización. Investigación Bibliotecológica: Archivonomía, bibliotecología E información, 37(96), 45–64. https://doi.org/10.22201/iibi.24488321xe.2023.96.58763
La gobernanza es un concepto aplicado al estudio de las ciencias políticas y sociales para explicar las regulaciones y buenas prácticas del Estado en temas de la ciudadanía y la administración pública. La gobernanza de los datos de investigación engloba el desarrollo de políticas para propiciar el efectivo manejo de los datos; como parte de este manejo, la sistematización y la organización son dos procesos que intervienen en la recuperación y accesibilidad a dichos datos. Por lo tanto, el objetivo de este trabajo consiste en identificar los atributos de la gobernanza de los datos de investigación, para comprender su interacción en el contexto de su organización y sistematización. A través de una metodología basada en dos etapas, la primera de ellas, de carácter documental, apoyada en la hermenéutica del discurso, y la segunda en el método analítico-sintético para describir y representar a los datos de investigación, se presentan los hallazgos obtenidos en este estudio. Se estima que la creación y adaptación de un perfil de metadatos diseñado ex profeso para este tipo de datos puede contribuir a establecer un mecanismo interoperable para describir y representar a los datos de investigación en un sistema disponible en el contexto digital.
20 miércoles Sep 2023
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≈ Comentarios desactivados en Webinar: Principios FAIR
Principios FAIR y la implementación de flujos de trabajo para la gestión de datos en la investigación.
Webinar organizado por DataCite: https://datacite.org/ . El manejo efectivo de datos en la investigación se ha convertido en un aspecto fundamental para avanzar en el conocimiento científico y promover la colaboración global. En este seminario web, exploraremos los Principios FAIR (Encontrables, Accesibles, Interoperables y Reutilizables) y su papel en la implementación de flujos de trabajo eficientes para la gestión de datos en el ámbito de la investigación.
DataCite invita a unirse a este webinar que tendrá lugar el 9 de octubre de 2023, a las 15:00 UTC en el que se hablará sobre:
Registrarse en el siguiente enlace /webinar/register/9016951354806/WN_UI_DuTtFSTegF1NcdB2NmA
Este webinar será presentado en español y tendrá una duración de 60 minutos, incluyendo tiempo para preguntas y respuestas. Las diapositivas y la grabación serán compartidas después a través de la Comunidad de DataCite Zenodo (https://zenodo.org/communities/datacite/?page=1&size=20) y el Canal de YouTube (https://www.youtube.com/@DataCiteChannel), respectivamente.
14 jueves Sep 2023
Posted in Datos de investigación, Plan de Gestión de Datos
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The what, why and how of data management planning. El plan de gestión de datos debe realizarse antes de comenzar la investigación, pero también debe actualizarse a medida que avanza en su proyecto. Este video de Research Data Netherlands proporciona una visión general en la planificación de la gestión de datos y aspectos que deben revisarse a medida que avanza su investigación.
30 miércoles Ago 2023
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≈ Comentarios desactivados en Descripción DataSets
Descripción de los datos de investigación
En la guía Datos de Investigación de la Biblioteca, se ha añadido el apartado: «Descripción de los DataSets»
Las agencias y organismos financiadores requieren depositar los datos de investigación en acceso abierto a través de repositorios, ya sean temáticos o institucionales. El Repositorio Documental de la Universidad de Valladolid: UVaDOC (https://uvadoc.uva.es/), da acceso abierto a la producción científica generada por la Universidad y permite el depósito de datos en la colección «Datos de Investigación. Datasets« para depositar los datos de investigación generados por los investigadores de la Universidad.
UVaDOC asigna un identificador DOI a los conjuntos de datos, lo que facilita la verificación de los datos, citación, difusión, reutilización, y acceso a largo plazo Para que los datos de investigación puedan ser interpretados y reutilizables es necesario describirlo y explicar cómo se crearon los datos, cuál es el contexto, la estructura y el contenido.
Este tipo de información debe proporcionarse de dos formas, cumplimentando los campos de metadatos y en la Documentación del fichero README (en formato txt.)
1. Metadatos que describen los datos
La descripción de los datos se hace a través de los metadatos (son datos que describen otros datos) En el momento de incluir o depositar los datos de investigación, mediante “Autoarchivo” en UVaDOC, el investigador debe cumplimentar un formulario o plantilla que contiene metadatos como:
Su finalidad es describir los datos que se depositan con el objetivo de poder ser recuperados.
Ejemplos de Datos en UVaDOC:
https://uvadoc.uva.es/handle/10324/41022 Bueis Mellado, Teresa de los; Bravo Oviedo, Felipe; Pando Fernández, Valentín; Muscoso, Adele; Turrión Nieves, María Belén (2018). Soil, climatic, physiographic and stand data in Pinus sylvestris and Pinus halepensis plantations in Spain [dataset]. In Datasets. Universidad de Valladolid. https://doi.org/10.35376/10324/41022
2. Documentación: Fichero README
Para una correcta compresión y utilización de los datos de investigación, es imprescindible crear el fichero Readme.txt, que estará ubicado junto al resto de ficheros que contienen los datos de investigación.
El fichero Readme.txt contiene información importante complementaria sobre el dataset, sobre su utilización, creación y/o actualización de los datos. Su objetivo es interpretar y reutilizar los datos.
Es importante escribir un buen archivo README para que la investigación se presente de forma compacta. En él se incluye información sobre la autoría, título, metodología, breve descripción del conjunto de datos, derechos de uso, etc. Se debe de publicar en inglés, para asegurar un mayor alcance dentro de la comunidad investigadora.
Recomendamos que cree su archivo «README.txt» basado en estas plantillas:
Ejemplos de Datos en UVaDOC: con documento Readme
https://uvadoc.uva.es/handle/10324/54599 Fernández Fuertes, Raquel; Gómez Carrero, Tamara (2022). Codeswitching experimental data: grammatical person [dataset]. In Datasets. Universidad de Valladolid. https://doi.org/10.35376/10324/54599
21 lunes Ago 2023
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OpenCAYLE: Almacenamiento de Datos y publicación en Acceso Abierto
El Centro de Supercomputación de Castilla y León (SCAYLE) https://www.scayle.es/ es una Organización no lucrativa, perteneciente al Sector Público de Castilla y León, que tiene como actividad principal, la mejora de las tareas de investigación en las Universidades, los centros de I+D+i y las empresas de Castilla y León, promoviendo y desarrollando acciones de innovación en el mundo de la Sociedad del Conocimiento, el área del cálculo intensivo, las comunicaciones y los servicios avanzados, contribuyendo mediante el perfeccionamiento tecnológico al desarrollo económico de la Comunidad y a la mejora de la competitividad de las empresas.
Su misión es proporcionar servicios e infraestructuras avanzadas en el ámbito de las tecnologías de la información y las comunicaciones a los organismos públicos de investigación, las empresas e Instituciones, impulsando la cooperación científica y el uso de infraestructuras comunes, actuando como centro de servicios de computación y comunicaciones avanzadas en Castilla y León y promoviendo el desarrollo de la ciencia y la transferencia de tecnología
Anuario: https://www.scayle.es/wp-content/uploads/ANUARIO/ANUARIO_2021/Anuario-SCAYLE_2021.pdf
En el aspecto técnico, el evento más destacable ha sido el crecimiento de la demanda en el servicio de almacenamiento de datos masivos OPENCAYLE, que ha superado las previsiones y obligará a aumentar la capacidad mucho antes de lo previsto.
OpenCAYLE
En 2020 ha entrado en producción un nuevo servicio de SCAYLE para los científicos y los centros de I+D+i de la comunidad autónoma y del país, OpenCAYLE, con objetivo de satisfacer las necesidades de almacenamiento de grandes volúmenes de datos y, en lo posible hacerlos públicos. El servicio OpenCAYLE se enmarca en la estrategia europea de Ciencia Abierta, en particular con la European Science Cloud (EOSC) para la promoción del acceso y la reutilización de datos científicos, en particular los generados con fondos públicos de investigación.
OpenCayle es una plataforma de servicios para almacenamiento masivo, publicación y tratamiento de datos científicos, aunque puede ser usado para datos de cualquier naturaleza. El servicio de almacenamiento, base de la plataforma, está basado en el concepto de almacenamiento de objetos y buckets del protocolo S3.
Los datos del servicio OpenCayle por defecto son: 100 buckets – 1Tb de almacenamiento, distribuido como el usuario considere en objetos asociados a los buckets.
OpenCAYLE. Guía de usuario: https://www.scayle.es/manual/es/opencayle
16 miércoles Ago 2023
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Qué es la reutilización de datos de investigación?
The definition of reuse. Stephanie van de Sandt , Sünje Dallmeier-Tiessen, Artemis Lavasa, Vivien Petras. Data Science Journal, 2019,18: 22, pp. 1–19. DOI: http://doi.org/10.5334/dsj-2019-022

imagen de: https://datos.gob.es/
La capacidad de reutilizar los datos de investigación ahora se considera un beneficio clave para la comunidad de investigación en general. Los investigadores de todas las disciplinas se enfrentan a la presión de compartir sus datos de investigación para que puedan ser reutilizados. La demanda de uso y reutilización de datos tiene implicaciones sobre cómo documentamos, publicamos y compartimos la investigación en primer lugar y, quizás lo más importante, afecta cómo medimos el impacto de la investigación, que comúnmente es una medida de su uso y reutilización. Es sorprendente que las comunidades de investigación, los responsables políticos, etc. aún no hayan definido claramente qué es el uso y la reutilización. Postulamos que se necesita una definición clara de uso y reutilización para establecer mejores métricas para un registro académico integral de individuos, instituciones, organizaciones, etc.
Por lo tanto, este artículo presenta una primera definición de reutilización de datos de investigación. Las características de la reutilización se identifican mediante el examen de la etimología del término y el análisis del discurso actual, lo que lleva a una variedad de escenarios de reutilización que muestran la complejidad del panorama de investigación actual, que se ha movido hacia un enfoque basado en datos. El análisis subraya que no hay razón para distinguir uso y reutilización. Discutimos lo que eso significa para posibles nuevas métricas que intentan cubrir las prácticas de Open Science de manera más integral. Esperamos que la definición resultante permita una estrategia mejor y más refinada para Open Science.
16 viernes Jun 2023
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El Impacto de los Repositorios de Datos en la Investigación Científica
Bongiovani, Paola Carolina. URI: http://hdl.handle.net/2133/25919
Fecha: 2023-06-02
Resumen: Se presentaron conceptos relacionados a la ciencia abierta, el surgimiento de los repositorios de datos, los datos abiertos, sus beneficios. Se presentó el Repositorio de Datos Académicos RDA-UNR