Symposium Open Science

International Symposium Open Science

El IMFAHE y la Escuela de Doctorado de la UVa organizaron el pasdo 10 de abril simposio online dirigido a investigadores y especialistas interesados en la Ciencia Abierta. En el que los participantes tuvieron la oportunidad de presentar sus propias ideas, experiencias, iniciativas o actividades y discutir temas actuales relacionados con la Ciencia Abierta.

La grabación the Global Minisymposium on Open Science ya está disponible online en el siguiente enlace del canal de Youtube del IIMFAHE: https://youtu.be/y81_7RFBlmg

Guía Datos Investigación

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Contamos con una nueva guía sobre Datos de Investigación https://biblioguias.uva.es/datos-investigacion

Se encuentra alojada en el apartado “Guías de apoyo al Aprendizaje e Investigación” de las Biblioguías de la biblioteca. Es un recurso dirigido a toda la Comunidad Universitaria. Esta guía incluye y hace referencia al Portal de datos del iuFOR, de la UVa.

La investigación basada en datos es cada vez más común en todas las disciplinas y además, los datos son una fuente fundamental para validar los resultados de investigación. Tal es su importancia que, una buena gestión de los datos de investigación, da como resultado una investigación eficiente y excelente. El modelo de «ciencia en abierto» (open science), implica una mayor transparencia y accesibilidad no sólo a los resultados de investigación derivados de los proyectos subvencionados con fondos públicos (a nivel nacional y europeo), también a los datos de investigación generados a lo largo de dichas investigaciones.

Webinar. Repositorios-identificadores persistentes

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FAIRsFAIR Repository Support Series – The role of Repositories in enabling Persistent Identifier (PID) Graphs

En el marco del proyectos europeo FAIRsFAIR se ha organizado un seminario titulado The role of Repositories in enabling Persistent Identifier (PID) Graphs que creemos puede ser de vuestro interés.

Fecha: 21 de abril. Hora: 14:30-15:30 CET https://fairsfair.eu/repository-support-webinars

REGISTER NOW

Los identificadores persistentes (PID) juegan un papel central en el ecosistema FAIR. Los PID permiten la identificación única de entidades digitales y nos brindan una forma de referirnos a las entidades de manera persistente. La potencia de los PID se amplifica cuando están conectados entre sí, creando un gráfico PID. Este seminario web profundizará en el concepto del gráfico PID y su utilidad para los repositorios. Escuchará sobre los desarrollos de PID Graph que han tenido lugar en el contexto de la EOSC a través del proyecto FREYA, así como dentro del Grupo de interés de RDA sobre Open Science Graphs para datos FAIR. Finalmente, el seminario web se cerrará con una perspectiva sobre el trabajo que se está realizando para respaldar los gráficos PID y las actividades en curso y futuras que tienen lugar en el proyecto FAIRsFAIR.

Este seminario web es el primero de nuestra serie para ayudar a los repositorios a ser más habilitantes para FAIR. La serie de seminarios web mensuales de FAIRsFAIR tiene como objetivo ayudar a los administradores de repositorios a familiarizarse con las prácticas de habilitación de FAIR. Cada seminario web proporcionará una descripción general de una actividad habilitadora de FAIR específica, compartirá información sobre desarrollos recientes dentro de FAIRsFAIR y otras iniciativas, además de ofrecer ejemplos de buenas prácticas, consejos prácticos y recomendaciones. Cada seminario web tendrá una duración máxima de 1,5 horas e incluirá tiempo para preguntas y debates. El registro es gratuito y está abierto a todos, sin embargo, la audiencia principal son los administradores de repositorios y los proveedores de servicios. Los administradores y desarrolladores de datos también pueden encontrar la sesión informativa. 

 

Acuerdo transformativo: Elsevier

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Crue y el CSIC firman con Elsevier un acuerdo que permitirá la publicación de artículos de los investigadores españoles en acceso abierto

[Fuente: CRUE] Crue Universidades Españolas y el Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) han firmado un acuerdo con Elsevier para publicar en acceso abierto artículos de investigadores de las universidades españolas y del CSIC que hayan sido aceptados a partir del 1 de enero de 2021. Además, en este acuerdo, las entidades firmantes mantienen el acceso a los contenidos de la plataforma de revistas científicas ScienceDirect de la editorial neerlandesa. 

Con este acuerdo transformativo, el primero de esta naturaleza a nivel nacional, Crue cumple con el compromiso asumido por su Asamblea General de febrero de 2019 respecto a impulsar la Ciencia Abierta (Open Science) mediante la publicación en acceso abierto de los resultados de los trabajos realizados por los investigadores en las universidades. Por su parte, el CSIC, la mayor institución pública dedicada a la investigación en España y la tercera de Europa, impulsa su estrategia de Ciencia Abierta fomentando el acceso abierto a sus resultados de investigación mediante la transformación de sus licencias de suscripción, iniciativa que le ha permitido ya alcanzar acuerdos de esta índole con distintas editoriales científicas internacionales. 

En concreto, el acuerdo con Elsevier afecta a un total de 58 universidades y al CSIC, responsables de más del 70% de la producción científica en España. Así, hasta el 31 de diciembre de 2024, los miembros de estas instituciones españolas podrán seguir accediendo a la información de las 1.800 revistas de ScienceDirect y también podrán publicar en abierto y sin coste adicional durante 2021 un porcentaje de los artículos propuestos.  

Seguir leyendo: https://www.crue.org/2021/03/convenio-crue-csic-eselvier/

 

Symposium Open Science

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El IMFAHE y la Escuela de Doctorado de la UVa te invitan a este simposio online que está dirigido a investigadores y especialistas interesados en la Ciencia Abierta. Los participantes tendrán la oportunidad de presentar sus propias ideas, experiencias, iniciativas o actividades y discutir temas actuales relacionados con la Ciencia Abierta.

Agenda International Symposium Open Science

Saturday (4pm-8.30pm GMT+1), April 10th, 2021

Zoom link: http://zoom.us/j/538787747

Eventos UVa

Inscripción

4:00 pm: Welcome to the audience

  • Paloma Castro, Vicerrector of Internationalization, University of Valladolid, Spain
  • Zafira Castano, President-Co Founder IMFAHE Foundation, Boston, USA
4:10 pm: Openness, integrity, and reproducibility in research: efforts and effective strategies.
  • David Mellor, Director of Policy Initiatives, Center for Open Science, Virginia, USA
5:00 pm: European open science policy. Scientific benefit of open science practices and their impact on society
  • Eva Méndez, Deputy Vice-president for Scientific Policy // Chair of EU Open Science Policy Platform. Professor UCIII
5:30 pm: Open Science Overview.Projects and Resources available.
  • João Moreira, Foundation for Science and Technology (FCT), Portugal (confirmed) European open science policy.

6:00-6:45 pm: Coffee break

6:45 pm: Open Access. Open access repositors and journals available
  • Michael B. Eisen, Co-founder of Public Library of Science (PLOS) and editor-in-chief of the journal eLife and professor at UCBerkeley, California, USA
7:30 pm: Science communication to the broad public (round table)
  • Luis Quevedo (moderator), scientific journalist at RNE and Mas te vale, La Sexta TV, Spain
  • Ramon Salaverria, Associate Dean of Research and Associate Director of Center for Internet Studies and Digital Life at the School of Communication, University of Navarra, Full Professor of Journalism (TBC).
  • Cynthia Graber, co-founder Gastropod and award-winning radio producer, Somerville, MA, USA
  • Maria Elena Hidalgo Rodriguez, Director of Pint of Science and 3 minutes PhD Pitch, University of Valladolid, Spain
8:15 pm: Final Remarks: The Present and Future of Open Science
  • Daniel Morinigo. Subdirector Doctoral School, Univ. of Valladolid, Spain.
  • Zafira Castano. President. IMFAHE Foundation, Boston, USA.

Highlighted initiatives around the globe that promote Open Science

  • Addgene: Promotes Open Science by sharing useful research materials worldwide.
  • R4E: Share Resources for Reproducibility.
  • Protocols: Secure platform for developing and sharing reproducible methods.
  • UVadivulga: Scientific Culture Unit of the University of Valladolid.

 

Plan de Gestión de Datos

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¿Qué información debe tener un Plan de Gestión de Datos?

Photo by Ben Kolde on Unsplash

Plan de Gestión de Datos (Data Management Plan-DMP) es un documento formal en el que se detalla y describe cómo se va a gestionar y tratar los datos de investigación recopilados o generados a lo largo de un proyecto de investigación. Debe presentarse al inicio de la investigación. El DMP no es un documento fijo, es un documento dinámico que evoluciona y va siendo cada vez más preciso y detallado a medida que avanza el proyecto de investigación. Se entrega una primera version del DMP y a medida que el proyecto evoluciona, se va actualizando el plan, para respaldar el ciclo de vida de la Gestión de datos que el proyecto recopila, genera o procesa, hasta el final del proyecto.

En este documento se incluye la información que debe tener un Plan de Gestión de Datos, nos hemos basado para su elaboración en las “Pautas para la preparación del plan de gestión de datos, EMPIR«. Puede consultar diferentes planes, disponibles en plataformas como: Zenodo: «data management plan«

 

Ediciones UVa

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Modelado numérico de sistemas sólidos. Breve introducción

Está disponible en UVaDOC el manual: Mariano Cacho Pérez, Álvaro Magdaleno González y Juan Carlos del Caño Sánchez, Modelado numérico de sistemas sólidos. Breve introducción. Ediciones Universidad de Valladolid, 2021. Estos apuntes se han elaborado con la intención de que sirvan de guía al alumno en la asignatura optativa Modelado Numérico de Sistemas Sólidos y Fluidos, en la titulación de Grado en Ingeniería Mecánica que se imparte en el ámbito del Espacio Europeo de Enseñanza Superior en la Universidad de Valladolid.

Este manual es una introducción a la técnica numérica del Método de los Elementos Finitos (MEF) (Finite Element Method (FEM), en inglés). Se presenta de forma breve la formulación matricial y las ecuaciones generales del método, que se aplica a los temas básicos de: armaduras, pórticos, sólidos 2D y 3D, y placas delgadas. El manual incluye la teoría básica y ejemplos resueltos con los programas Mathematica y Ansys (ejemplos disponibles para su descarga y consulta mediante ficheros comprimidos).

Esta monografía incluye dos anexos: Ejemplos resueltos con el programa Mathematica  y Ejemplos resueltos con el software Ansys.

Ciencia reproducible

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Ciencia reproducible: qué, por qué, cómo

Rodríguez-Sánchez, F., Pérez-Luque, A.J. Bartomeus, I., Varela, S. 2016. Ciencia reproducible: qué, por qué, cómo. Ecosistemas 25(2): 83-92. Doi.: https://doi.org/10.7818/ECOS.2016.25-2.11

(Peng 2011)

La inmensa mayoría de los estudios científicos no son reproducibles: resulta muy difícil, si no imposible, trazar todo el proceso de análisis y obtención de resultados a partir de un conjunto de datos – incluso tratándose de los mismos investigadores.

La trazabilidad y reproducibilidad de los resultados son sin embargo condiciones inherentes a la ciencia de calidad, y un requisito cada vez más frecuente por parte de revistas y organismos financiadores de la investigación. Los estudios científicos reproducibles incluyen código informático capaz de recrear todos los resultados a partir de los datos originales. De esta manera el proceso de análisis queda perfectamente registrado, se reduce drásticamente el riesgo de errores, y se facilita la reutilización de código para otros análisis. Pero la ciencia reproducible no sólo acelera el progreso científico sino que también reporta múltiples beneficios para el investigador como el ahorro de tiempo y esfuerzo, o el incremento de la calidad e impacto de sus publicaciones.

En este artículo explicamos en qué consiste la reproducibilidad, por qué es necesaria en ciencia, y cómo podemos hacer ciencia reproducible. Presentamos una serie de recomendaciones y herramientas para el manejo y análisis de datos, control de versiones de archivos, organización de ficheros y manejo de programas informáticos que nos permiten desarrollar flujos de trabajo reproducibles en el contexto actual de la ecología. (Resumen extraido del artículo)

Peng, R.D. 2011. Reproducible Research in Computational Science. Science 334: 1226-1227.DOI: https://doi.org/10.1126/science.1213847 

Datos de investigación

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Feria Basurto, Lourdes. Servicios de información para la investigación intensiva en datos en el entorno académico post-Internet. En: Guerra González, Jenny Teresita y Jonathan Hernández Pérez. La información después de Internet : repensando las libertades, amenazas y derechos. (pp. 235-254), 2021. http://ru.iibi.unam.mx/jspui/handle/IIBI_UNAM/150

La cultura de datos es un aprendizaje permanente que constituye un área de interés y de responsabilidad para los profesionales de la información. El experimentar buenas prácticas de datos que han sido probadas en otras biblio-tecas alrededor del mundo fortalecerá la conciencia del rol del bibliotecario como actor importante en la academia, y serán fuente de motivación para nuevos servicios encami-nados a apoyar al usuario científico, humanista o del ámbito de las artes, además de coadyuvar a la mayor calidad e inte-gridad en los trabajos de investigación.

 

Data Papers & Data Journals

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EL AUGE DE LOS «DATA PAPER»

[Fuente: Oregon State University] El servicio de datos de investigación de la Universidad de Oregon, cuenta con una guía muy interesante para abordar el tema de los «Data paper».  

Los conjuntos de datos se reconocen cada vez más como productos académicos por derecho propio y, como tal, ahora se envían para su publicación independiente. En muchos casos, el mayor valor de un conjunto de datos radica en compartirlo, no necesariamente en proporcionar interpretación o análisis. Por ejemplo, este documento this paper presenta una base de datos global de las tasas de abundancia, biomasa y fijación de nitrógeno de los diazótrofos marinos. Este conjunto de datos de referencia, que seguirá evolucionando con el tiempo, es un valioso producto de investigación independiente que tiene un valor intrínseco. Según los modelos de publicación tradicionales, este conjunto de datos no se consideraría «publicable» porque no presenta una investigación novedosa o una interpretación de los resultados.

Los artículos de datos facilitan el intercambio de datos en un marco estandarizado que proporciona valor, impacto y reconocimiento a los autores. Los documentos de datos también proporcionan un contexto y una descripción mucho más completos que los conjuntos de datos que simplemente se depositan en un repositorio (que puede tener requisitos mínimos de metadatos).

 ¿Qué es un Data paper?

Los documentos de datos describen detalladamente los conjuntos de datos y, por lo general, no incluyen ninguna interpretación o discusión (una excepción puede ser la discusión de diferentes métodos para recopilar los datos, por ejemplo). Algunos artículos de datos se publican en una sección distinta de “Artículos de datos” de una revista bien establecida (consulte este  article en Ecology, por ejemplo).

Sin embargo, cada vez es más común ver revistas que se centran exclusivamente en la publicación de conjuntos de datos. El propósito de un diario de datos es proporcionar acceso rápido a conjuntos de datos de alta calidad que son de gran interés para la comunidad científica. Su objetivo es facilitar la reutilización del conjunto de datos, lo que aumenta su valor e impacto originales y acelera el ritmo de la investigación al evitar la duplicación involuntaria de esfuerzos.

¿Los data papers se revisan por pares?

Los artículos de datos generalmente pasan por un proceso de revisión por pares de la misma manera que los artículos, pero al ser nuevos en la práctica científica, la calidad y el alcance del proceso varían entre las editoriales. Un buen ejemplo de una revista de datos revisada por pares es Earth System Science Data (ESSD). Sus pautas de revisión (review guidelines) están bien descritas y no son tan diferentes de las pautas de revisión de manuscritos con las que ya estamos familiarizados.

Quizás se pregunte: ¿Cuál es la diferencia entre un ‘documento de datos’ y un ‘artículo regular + conjunto de datos publicado en un repositorio público’?

La respuesta a eso no siempre es clara. Algunos artículos de datos requieren tanta preparación como los artículos de revistas «típicos» y son de la misma calidad. Algunos artículos de datos son breves y solo presentan suficientes metadatos y contenido descriptivo para que el conjunto de datos sea comprensible y reutilizable. Sin embargo, en la mayoría de los casos, los conjuntos de datos o bases de datos presentados en los artículos de datos incluyen mucha más descripción que los conjuntos de datos depositados en un repositorio, incluso si esos conjuntos de datos se depositaron para respaldar un manuscrito. Las prácticas y estándares comunes están evolucionando en el ámbito de los artículos y revistas de datos, pero por ahora, son el salvaje oeste del intercambio de datos.

¿Dónde se alojan los datos de los documentos de datos?

La preservación de datos es una consecuencia de los documentos de datos, no su propósito principal. La mayoría de las revistas de datos no archivan datos internamente.

En cambio, generalmente requieren que los autores envíen el conjunto de datos a un repositorio. Estos repositorios archivan los datos, brindan acceso persistente y asignan al conjunto de datos un identificador único (DOI). Los repositorios no siempre requieren que el (los) conjunto (s) de datos estén vinculados con una publicación, pero si se va a tomar la molestia de enviar un conjunto de datos a un repositorio, considere explorar la opción de publicar un documento de datos para respaldarlo.

¿Cómo puedo encontrar revistas de datos?

The article by Candela et al (2015) includes a dataset of data journals that they used for their analysis, with a list of more than 100 data journals: 

Candela, L., Castelli, D., Manghi, P., & Tani, A. (2015). Data journals: A survey. Journal of the Association for Information Science and Technology, 66(9), 1747–1762. https://doi.org/10.1002/asi.23358 

This blog post by Katherine Akers, from 2014, also has a long list of existing data journals.