29 miércoles Nov 2023
Posted in Datos de investigación
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An Introduction to the Basics of Research Data
An animated video that explains the basics of research data.
(Source: Created by Louise Patterton of the Council for Scientific and Industrial Research in South Africa)
26 miércoles Abr 2023
Posted in Acceso Abierto
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“Compromiso de las universidades españolas para implantar la Open Science”
Las universidades españolas acordaron (20 febrero de 2019) su compromiso con la Open Science, una nueva forma de aproximación colaborativa, transparente y accesible a la investigación, que implica un cambio estructural en la manera de concebir tanto la investigación como la difusión de sus resultados. (Acceso al Documento)
La Open Science se caracteriza por la apertura no solo de las publicaciones (Open Access), sino también de los datos de investigación, las metodologías, los procesos y la implicación de la ciudadanía en un entorno de investigación e innovación responsables. En definitiva, se trata de hacer accesibles en formato digital los resultados de la investigación financiada con fondos públicos para la comunidad científica que los produce, así como para la sociedad en general que los financia, potenciando la reproducibilidad de la Ciencia y la reutilización de los resultados.
El objetivo general de la Open Science ha de ser “abierto por defecto”: que todas las publicaciones y los datos de investigación estén disponibles siguiendo los principios FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, and Reusable)
El documento aprobado por la Asamblea General de Crue Universidades Españolas, contiene diez acciones concretas para impulsar la Ciencia Abierta.El texto ha sido elaborado por el Grupo de Trabajo de Open Science que Crue constituyó el pasado 18 de junio de 2018 y que actualmente preside Francisco Mora, miembro del Comité Permanente de Crue y rector de la Universitat Politècnica de València.
Mediante este documento, que lleva por título «Compromiso de las universidades ante la Open Science», las 76 instituciones públicas y privadas asociadas a Crue Universidades Españolas muestran su disposición a impulsar, en la medida en que sea posible, la implantación de la Ciencia Abierta mediante las siguientes acciones: Continue reading »
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
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.
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.
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.
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.
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.
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
16 viernes Abr 2021
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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.
12 lunes Abr 2021
Posted in Datos de investigación
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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
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.
22 lunes Mar 2021
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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«
16 martes Mar 2021
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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
15 lunes Mar 2021
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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.