Datos. Reutilización

13 miércoles Oct 2021

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¿Qué es la reutilización de datos de investigación?

van de Sandt, S., Dallmeier-Tiessen, S., Lavasa, A. and Petras, V., 2019. The Definition of Reuse. Data Science Journal, 18(1), p.22. DOI: http://doi.org/10.5334/dsj-2019-022

La capacidad de reutilizar los datos de la investigación ahora se considera un beneficio clave para la comunidad de investigadores en general. Los investigadores de todas las disciplinas se enfrentan a la presión de compartir sus datos de investigación para que puedan reutilizarse. 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 la forma en que 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 de la formulación de políticas, 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 examinando 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 estado moviendo hacia un enfoque basado en datos. El análisis subraya que no hay razón para distinguir entre uso y reutilización. Discutimos lo que eso significa para posibles nuevas métricas que intentan cubrir las prácticas de ciencia abierta de manera más completa. Esperamos que la definición resultante permita una estrategia mejor y más refinada para la ciencia abierta.

COAR: Repositorios

12 martes Oct 2021

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Buenas prácticas en repositorios para la comunidad COAR

Marco de referencia de buenas prácticas en repositorios para la comunidad COAR

Autor(es): Confederation of Open Access Repositories (COAR)
Fecha de edición: 2020-10-08
Versión de:
https://www.coar-repositories.org/coar-community-framework-for-good-practices-in-repositories/
URI: http://hdl.handle.net/10016/31443

Nota:

Traducción del documento «COAR Community Framework for Good Practices in Repositories» realizada en colaboración entre el Servicio de Biblioteca de la Universidad Carlos III de Madrid y el Consorcio Madroño.

Acceso abierto y Repositorios

11 lunes Oct 2021

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Algunas reflexiones sobre acceso abierto, repositorios y cooperación

José Manuel Barrueco. Algunas reflexiones sobre acceso abierto, repositorios y cooperación. Clip de SEDIC, Revista de la Sociedad Española de Documentación e Información Científica, nº 83, DOI https://doi.org/10.47251/clip.n83.46

En este trabajo se presenta la experiencia del autor en la puesta en marcha y desarrollo de la biblioteca digital RePEc (Research Papers in Economics). RePEc es una de las principales iniciativas en el desarrollo del acceso abierto a nivel internacional, así como una de las fuentes de información en abierto más relevante para los investigadores en el área de Economía. Además de una descripción del funcionamiento de esta iniciativa, se enumeran los factores que han marcado su éxito y que la diferencian de otros proyectos con similares objetivos. Por otro lado, tomando como referencia los puntos fuertes de RePEc, se analizan aspectos de cooperación bibliotecaria y repositorios institucionales en las bibliotecas universitarias de nuestro país, indicando algunos puntos que podrían mejorarse.

Repositorios: Métricas y estadísticas

08 viernes Oct 2021

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MÉTRICAS Y ESTADÍSTICAS EN REPOSITORIOS ESPAÑOLES

Ana María Poveda Poveda, Ainara Cisneros Azpiazu, Laura Mercedes Frías Ubago, Francisco Jesús Martínez Galindo y Antonio Juan Prieto Jiménez, 2021. http://hdl.handle.net/10016/33265

El crecimiento del acceso a la Ciencia Abierta durante los últimos años, ha puesto de manifiesto la necesidad de avanzar hacia un sistema de análisis estadístico que ofrezca datos medibles y comparables entre repositorios. Hace unos años, se intentó poner en marcha un sistema de estadísticas que no llegó a cuajar por su complejidad y por la escasa repercusión de los Repositorios en la Investigación española del aquel momento. La participación de varios Repositorios Institucionales en las métricas de OpenAire, nos hizo retomar la idea de abordar el proyecto de adopción de un sistema de análisis común, aprovechando el utilizado por OpenAire, creando así, en 2019, la acción de Métricas y Estadísticas del Grupo de trabajo de Repositorios de REBIUN (Red de Bibliotecas Universitarias Españolas). Matomo Analytics, conocido como Piwik hasta enero de 2018, es un sistema de análisis estadístico similar a Google Analytics. Se trata de software libre, desarrollado sobre PHP/MySql, y que ofrece, entre otros datos, la ubicación geográfica y el origen de las visitas, las capacidades técnicas de los visitantes (navegador, sistema operativo, …) las páginas visitadas, las acciones realizadas, la duración de las visitas, etc. El envío de los datos se realiza desde los logs de acceso y siempre de forma anonimizada. El trabajo que presentamos en este póster, son las tareas que venimos realizando desde entonces, de cara a involucrar a más repositorios en la utilización de este sistema y poder avanzar hacia un sistema común.

Póster y vídeo presentados en LATmétricas – III LATmetrics – II Simposio Latinoamericano sobre Estudios Métricos en Ciencia y Tecnología, celebrado de forma virtual del 13-14 de septiembre de 2021.

ANECA: Documentos

08 viernes Oct 2021

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Análisis bibliométrico e impacto de las editoriales open-access en España. ANECA

La Agencia Nacional de Evaluación de la Calidad y Acreditación (ANECA) ha publicado dos documentos, relativos al análisis bibliométrico de las editoriales en acceso abierto en España, así como las nuevas directrices que va a seguir para actualizar sus criterios de evaluación de la investigación:[Fuente: Biblioteca ULPGC].

El informe Análisis bibliométrico e impacto de las editoriales open-access en España publica en sus anexos un listado de revistas calificadas de comportamientos de autocita no estándar, medido como la tasa autocitas/citas totales.

Los Principios y directrices para la actualización de criterios de evaluación de la investigación de ANECA 2021 señalan en su directriz 9 (DI9): “los trabajos publicados en revistas con un comportamiento editorial no estándar […] serán objeto de especial análisis que podrán llevar a una rebaja de su consideración o la no aceptación de las mismas. Esta consideración especial, que deberá detallar cada comisión o comité, será efectiva para aportaciones realizadas a partir de 2022. No obstante, para solicitudes de acreditación presentadas a partir de 2022 y a partir de la convocatoria de sexenio de investigación de 2022, podrá aplicarse esta especial consideración a aportaciones realizadas antes de 2022 cuando la mitad o más de las aportaciones presentadas se encuentre en este tipo de revistas”.

Es conveniente tener en cuenta estos dos documentos a la hora de seleccionar las aportaciones que se van a presentar a las convocatorias de acreditación del programa ACADEMIA o evaluación de sexenios de la ANCECA, así como hacer una buena selección de las revistas donde publicar los resultados de tus investigaciones. Ten en cuenta que estos criterios podrían ser de aplicación desde este mismo año.

Plan de Gestión de Datos

07 jueves Oct 2021

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¿Cómo se elabora un Plan de Gestión de Datos?

Isabel Bernal, CSIC – Unidad de Recursos de Información Científica para la Investigación (URICI)

Taller llevado a cabo en el marco de las 5ª Jornadas de Análisis de la Red de Bibliotecas y Archivos del CSIC (Bibliotecas y Archivos del CSIC por la Ciencia Abierta: presente y futuro), celebradas en Madrid los días 28 y 29 de noviembre de 2019.- Eje 2: Servicios de soporte a la investigación: roles profesionales en el nuevo paradigma. http://hdl.handle.net/10261/196153

Taller 1. ¿Cómo se elabora un plan de gestión de datos? (Resumen) El taller se impartió la tarde del primer día de las V Jornadas bajo el eje temático 2: Servicios de soporte a la investigación: roles profesionales en el nuevo paradigma y abordó un servicio emergente en materia de gestión de información científica y proyectos en un número creciente de universidades e instituciones de investigación, el de la elaboración de planes de gestión de datos.   http://hdl.handle.net/10261/200598

© Isabel Bernal

Plan de gestión de datos

05 martes Oct 2021

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Cómo crear un plan de gestión de datos/ How to create a Data Management Plan (DMP)

[Fuente:Guides for Researchers OpenAire] Se recomienda remitir al investigador principal a la herramienta DMPonline de Digital Curation Center, que ofrece plantillas DMP que coinciden con las demandas y sugerencias de las Directrices sobre gestión de datos en Horizonte 2020.

1. Regístrese en DMPonline

2. Seleccione Crear plan

3. Seleccione European Commission (Horizon 2020) de la lista de financiadores de investigación Opcionalmente, seleccione una organización relevante de la lista de organizaciones para ver preguntas institucionales y / o orientación. (Cualquiera puede usar DMPonline. Si su organización no está en la lista, simplemente seleccione otra organización).

4. Se recomienda marcar la casilla para obtener orientación adicional de DCC.

5. Seleccione Crear plan.

6. El primer DMP que se redactará en un proyecto que participa en el piloto de datos de investigación abiertos se basaría normalmente en la plantilla «DMP inicial».

Un DMP en DMPonline se puede guardar en cualquier momento. También se puede compartir y descargar en varios formatos. Un screencast sobre cómo usar DMPonline está disponible a través de la página de inicio.

¿Cuándo revisar el plan de gestión de datos?

Se espera que la primera versión del DMP se entregue dentro de los primeros 6 meses del proyecto. Se pueden entregar versiones más elaboradas del DMP en etapas posteriores del proyecto. El DMP debe actualizarse como mínimo a tiempo con la evaluación / valoración periódica del proyecto. Si no se prevén otras revisiones periódicas en el acuerdo de subvención, dicha actualización debe realizarse a tiempo para la revisión final a más tardar. Además, el consorcio puede definir un calendario de revisión en el propio DMP. Deben crearse nuevas versiones del DMP siempre que se produzcan cambios importantes en el proyecto debido a la inclusión de nuevos conjuntos de datos, cambios en las políticas del consorcio o factores externos.

Plan de gestión de datos. H2020

01 viernes Oct 2021

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Cómo crear un plan de gestión de datos (Data Management Plan)

https://www.openaire.eu/how-to-create-a-data-management-plan

Los proyectos que participen en el piloto de datos de investigación abiertos de Horizonte 2020, Horizon 2020 Open Research Data Pilot, deberán desarrollar varias versiones de un plan de gestión de datos (DMP), en el que especificarán qué datos se conservarán a más largo plazo.

First Steps

It is recommended to refer the Principal Researcherto the Digital Curation Centre DMPonline tool, which offers DMP templates that match the demands and suggestions of the Guidelines on Data Management in Horizon 2020.

  1. Sign up to DMPonline
  2. Select Create plan
  3. Select European Commission (Horizon 2020) from the list of research funders
  4. Optionally, select a relevant organisation from the list of organisations to see institutional questions and/or guidance. (Anyone can use DMPonline. If your organisation is not listed, just select other organisation.)
  5. It is recommended to check the box for additional DCC guidance.
  6. Select Create plan.
  7. The first DMP to be written in a project participating in the Open Research Data Pilot would typically be based on the “Initial DMP” template.

A DMP in DMPonline can be saved anytime. It can also be shared and it can be downloaded in various formats. A screencast on how to use DMPonline is available via the home page.

 

When to write and revise the Data Management Plan

The first version of the DMP is expected to be delivered within the first 6 months of the project. More elaborated versions of the DMP can be delivered at later stages of the project.

The DMP should be updated as a minimum in time with the periodic evaluation/assessment of the project. If there are no other periodic reviews foreseen within the grant agreement, then such an update needs to be made in time for the final review at the latest. Furthermore, the consortium can define a timetable for review in the DMP itself.

New versions of the DMP should be created whenever important changes to the project occur due to inclusion of new data sets, changes in consortium policies or external factors.

More information

The Guidelines on FAIR Data Management in Horizon 2020 (v3, July 2016) describe what a Data Management Plan should cover. Based on the Guidelines the Digital Curation Centre has included a DMP template in its DMPonline platform. You can write, export and update the DMP.

In addition, the Digital Curation Centre has linked its own guidance to several elements of the templates, which extends the EC guidance in the Guidelines. All guidance is located on the right-hand side of the web pag

Ciencia Abierta

30 jueves Sep 2021

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Informe con los resultados del proyecto de Infraestructuras y Estándares para la Ciencia en Abierta (INEOS) y manual de buenas prácticas para la gestión de repositorios institucionales y revistas científicas

La Fundación Española para la Ciencia y la Tecnología (FECYT) acaba de publicar el informe con los resultados del proyecto de Infraestructuras y Estándares para la Ciencia en Abierta (INEOS) en el que se incluye el manual de buenas prácticas para la gestión de repositorios institucionales y revistas científicas. En INEOS han participado 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). El objetivo principal de INEOS ha sido mejorar la capacitación tecnológica, calidad e interoperabilidad de las infraestructuras digitales institucionales de difusión, almacenamiento, preservación y gestión de los resultados de investigación para garantizar que sean plataformas útiles para la implementación de las políticas de acceso abierto y ciencia abierta europeas y nacionales.

Los principales hitos alcanzados han sido:

A través de este informe, se pretende dar a conocer a los gestores, técnicos y políticos, y a toda la comunidad experta cuáles han sido los avances que se han realizado estas instituciones al amparo de INEOS, sus principales conclusiones y las buenas prácticas aprendidas respecto a la mejora de la interoperabilidad entre infraestructuras digitales institucionales de ciencia abierta.

El informe se puede descargar aquí.

Qué es FAIR?, Por qué FAIR?

27 lunes Sep 2021

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¿Qué es FAIR? ¿Por qué FAIR? Cómo hacer que sea FAIR

[Fuente: https://howtofair.dk/how-to-fair/] Cómo hacer que tus datos sean FAIR (Findability, Accessibility, Interoperability, and Reuse of digital assets). En esta página se explica cómo puede hacer que los datos de su investigación sean más FAIR,  al aplicar seis prácticas  FAIR: Documentación,  Formatos de archivo,  Metadatos,  Acceso a los datos,  Identificadores persistentes y Licencias de datos. 

Este sitio web está destinado a todas las personas que necesitan orientación sobre: Aplicación de los principios FAIR en la práctica, Crear un plan de gestión de datos y  Difundir los resultados de un proyecto de investigación.