FECYT pone a disposición de los repositorios nacionales de acceso abierto un servicio para informar de la fuente de financiación de los resultados de investigación

[Fuente: FECYT]El nuevo servicio proporciona la información relativa a la fuente de financiación de las publicaciones depositadas en los repositorios de acceso abierto. Este enriquecimiento se puede realizar de forma manual, a través de un buscador, o de forma automática, a través de una API REST de acceso público.

La Fundación Española para la Ciencia y la Tecnología (FECYT) pone a disposición de los repositorios nacionales de acceso abierto un servicio que les permite vincular la inversión en proyectos de I+D con los resultados producidos y depositados en acceso abierto.

Se trata de una nueva funcionalidad del servicio RECOLECTA que permitirá a los repositorios enriquecer el campo fuente de financiación de los artículos que tengan depositados en acceso abierto de forma manual, a través de un buscador, y de forma automatizada, a través de una API (Application Programming Interfaces o interfaz de programación de aplicaciones, en español).

Este nuevo desarrollo se enmarca dentro del proyecto INEOS (Infraestructuras y estándares para la ciencia en abierto), lanzado en 2018 en colaboración con el Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), el Instituto de Salud Carlos III (ISCIII) y el Instituto Nacional de Investigación y Tecnología Agraria y Alimentaria (INIA), y finalizado en marzo de 2021. INEOS ha sido una acción piloto encaminada a diseñar buenas prácticas que permitan y faciliten implementar adecuadamente la política nacional de acceso abierto a través del fortalecimiento de las infraestructuras digitales necesarias para cumplir con los mandatos de autoarchivo.

RECOLECTA, o Recolector de Ciencia Abierta, es el agregador nacional de repositorios de acceso abierto de FECYT. En esta plataforma se agrupan a todas las infraestructuras digitales españolas en las que se publican y/o depositan resultados de investigación en acceso abierto. RECOLECTA es el nodo nacional español de la red latinoamericana de repositorios de acceso abierto LA Referencia, a la que se adhirió en octubre de 2020.

Con este avance, los repositorios nacionales y RECOLECTA fortalecen su posición estratégica para medir el grado de cumplimiento del mandato de acceso abierto contenido en la Ley 14/2011, de 1 de junio, de la Ciencia, la Tecnología y la Innovación que obliga a los investigadores beneficiarios de ayudas públicas a la I+D+i a depositar en repositorios institucionales o temáticos el resultado de sus trabajos de investigación, publicaciones y datos, en acceso abierto.

Principios DC1 sobre Datos de Investigación

Data Citation Synthesis Group: Joint Declaration of Data Citation Principles. Martone M. (ed.) San Diego CA: FORCE11; 2014 https://doi.org/10.25490/a97f-egyk

Cualquier investigación sólida y reproducible descansa sobre una base de datos sólidos y accesibles. Para que esto sea así tanto en la práctica como en la teoría, los datos deben tener la debida importancia en la práctica de la erudición y estar depositados en un registro académico duradero. En otras palabras, los datos deben considerarse productos legítimos y citables de la investigación. La citación de datos, al igual que la de otras evidencias y fuentes, es una buena práctica de investigación y forma parte del ecosistema académico que apoya la reutilización de datos.

los principios DC1 Data citation principles de FORCEE 11: https://www.force11.org/datacitationprinciples

1. Importance

Data should be considered legitimate, citable products of research. Data citations should be accorded the same importance in the scholarly record as citations of other research objects, such as publications[1].

2. Credit and Attribution

Data citations should facilitate giving scholarly credit and normative and legal attribution to all contributors to the data, recognizing that a single style or mechanism of attribution may not be applicable to all data[2].

3. Evidence

In scholarly literature, whenever and wherever a claim relies upon data, the corresponding data should be cited[3].

4. Unique Identification

A data citation should include a persistent method for identification that is machine actionable, globally unique, and widely used by a community[4].

5. Access

Data citations should facilitate access to the data themselves and to such associated metadata, documentation, code, and other materials, as are necessary for both humans and machines to make informed use of the referenced data[5].

6. Persistence

Unique identifiers, and metadata describing the data, and its disposition, should persist — even beyond the lifespan of the data they describe[6].

7. Specificity and Verifiability

Data citations should facilitate identification of, access to, and verification of the specific data that support a claim. Citations or citation metadata should include information about provenance and fixity sufficient to facilitate verfiying that the specific timeslice, version and/or granular portion of data retrieved subsequently is the same as was originally cited[7].

8. Interoperability and Flexibility

Data citation methods should be sufficiently flexible to accommodate the variant practices among communities, but should not differ so much that they compromise interoperability of data citation practices across communities[8].