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.

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.

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.

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.

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

Foto de Markus Spiske en Unsplash

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.

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:

• El Proyecto FAIR Workflows, la adopción de principios FAIR y cómo se ve en la práctica
• La importancia de la citación de datos para la investigación y la iniciativa Make Data Count
• La experiencia una organización miembro de DataCite y su repositorio de datos

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.