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Data Papers & Data Journals

12 viernes Mar 2021

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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.

CERN: politica de datos

05 viernes Mar 2021

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CERN anuncia nueva política de datos abiertos en apoyo de la ciencia abierta

[Fuente: CERN: the European Organization for Nuclear Research) Una nueva política de datos abiertos para experimentos científicos en el Large Hadron Collider (LHC) hará que la investigación científica sea más reproducible, accesible y colaborativa (Ginebra, 11 de diciembre de 2020).

Las cuatro principales colaboraciones del LHC (ALICE, ATLAS, CMS y LHCb) han respaldado por unanimidad una nueva política de datos abiertos para experimentos científicos en el Gran Colisionador de Hadrones (LHC), que se presentó hoy al Consejo del CERN.

La política se compromete a divulgar públicamente los denominados datos científicos de nivel 3, el tipo necesario para realizar estudios científicos, recopilados por los experimentos del LHC. Los datos comenzarán a publicarse aproximadamente cinco años después de la recopilación, y el objetivo es que el conjunto de datos completo esté a disposición del público al final del experimento en cuestión. La política aborda el creciente movimiento de la ciencia abierta, cuyo objetivo es hacer que la investigación científica sea más reproducible, accesible y colaborativa. Los datos de nivel 3 publicados pueden contribuir a la investigación científica en física de partículas, así como a la investigación en el campo de la computación científica, por ejemplo, para mejorar los métodos de reconstrucción o análisis basados ​​en técnicas de aprendizaje automático, un enfoque que requiere conjuntos de datos ricos para entrenamiento y validación. 

Los datos científicos se publicarán a través del Portal de Datos Abiertos del CERN (Open Data Portal). Los datos estarán disponibles utilizando las normas FAIR,  que garantizan que los datos sean localizables, accesibles, interoperables y reutilizables.

Plan de Gobierno Abierto 2020-2024

02 martes Mar 2021

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 IV Plan de Gobierno Abierto 2020-2024

Los Planes de Gobierno Abierto de España recogen el conjunto de actuaciones a las que se compromete la Administración General del Estado, en colaboración con otras Administraciones públicas y con la sociedad civil, para avanzar, en un determinado período, en la participación, la transparencia, la integridad y la sensibilización social, y lograr una sociedad más justa, pacífica e inclusiva. 

El IV Plan de Gobierno Abierto 2020-2024 se aprobó el 29 de octubre de 2020. Recoge 10 compromisos que asumen las Administraciones públicas para reforzar la transparencia y la rendición de cuentas, mejorar la participación, establecer sistemas de integridad pública, y formar y sensibilizar a la ciudadanía y al personal empleado público en materia de Gobierno Abierto, con el objetivo de contribuir a una sociedad más justa, pacífica e inclusiva. [IV Plan. acceso]

Cabe destacar:

Se pretende propiciar la investigación y el debate avanzado en materia de Gobierno Abierto, movilizandola capacidad y el conocimiento existentes en la sociedad, particularmente en la comunidad académica y científica, para concentrar una parte creciente del mismo en la investigación y la innovación sobre esta materia. Este objetivo se alcanzará a través de publicaciones, repositorios documentales y espacios compartidos de conocimiento, el apoyo a la investigación y la organización de encuentros académicos, para profesionales y expertos de las organizaciones representativas de los intereses colectivos relacionados con el Gobierno Abierto. También se fomentará la difusión de la producción científica en materia de Gobierno Abierto, propiciando el debate entre expertos en torno a temas relacionados con el Gobierno Abierto y la Agenda 2030.

2 – PLAN DE MEJORA Y REFUERZO DE LA TRANSPARENCIA Y RENDICIÓN DE CUENTAS

2.3 IMPULSO DE LA APERTURA DE DATOS Y LA REUTILIZACIÓN DE LA INFORMACIÓN DEL SECTOR PÚBLICO

La apertura de los datos del sector público y su reutilización conlleva numerosos beneficios para la sociedad, el medio
ambiente y la economía. Para obtener todas estas ventajas es necesario fomentar el ecosistema alrededor de los datos.

Objetivos del compromiso
Impulsar la apertura de datos y la reutilización del sector público mediante la trasposición de la Directiva (UE) 2019/1024 del Parlamento Europeo y del Consejo, de 20 de junio de 2019, relativa a los datos abiertos y la reutilización
de la información del sector público.

Breve descripción del compromiso
Como primer paso para impulsar la apertura de datos se llevará a cabo la trasposición de la Directiva (UE) 2019/1024
al ordenamiento jurídico español para dar la cobertura jurídica necesaria que haría posible ampliar el ámbito y alcance
en materia de reutilización. Se pretende mejorar la prestación de acceso en tiempo real a los datos dinámicos a través
de medios técnicos adecuados, aumentando el suministro de datos públicos valiosos para la reutilización, incluidos los
de las empresas públicas, organizaciones que financian la investigación y organizaciones que realizan actividades de
investigación.

8 – COMUNICACIÓN INCLUSIVA SOBRE GOBIERNO ABIERTO

8.3 DIFUSIÓN DE LA PRODUCCIÓN CIENTÍFICA

Objetivos del compromiso
Propiciar el debate entre expertos y la difusión de la producción científica en torno a:
• Análisis y desarrollo de nuevas políticas
• Análisis de legislación estatal (nuevo reglamento) y autonómica en preparación o recientemente aprobada
• Interpretaciones de la legislación estatal y autonómica por los distintos órganos y autoridades de transparencia
estatal y autonómicos
• Resoluciones judiciales
• Interpretación de la normativa de transparencia respecto de la privacidad y protección de datos
• Retos de la transparencia y del uso de algoritmos por los poderes públicos
• Reutilización y datos abiertos, tecnologías y técnicas de integridad
• Innovaciones administrativas relacionadas con esta materia

Plan de Gestión de datos

24 miércoles Feb 2021

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Planes de Gestión de Datos (Versión 1, enero 2020). Consorci de Serveis Universitaris de Catalunya. https://www.recercat.cat/handle/2072/370510

Pretende servir de apoyo a los investigadores en el momento de crear sus Planes de Gestión de Datos (Data Management Plan, DMP); concretamente, para los proyectos financiados en el marco del Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación.

Este documento ha sido elaborado por el Grupo de Trabajo de Apoyo a la Investigación del CSUC que está formado por representantes de las siguientes universidades: Universitat de Barcelona, Universitat Autònoma de Barcelona, Universitat Politècnica de Catalunya, Universitat Pompeu Fabra, Universitat de Girona, Universitat de Lleida, Universitat Rovira i Virgili, Universitat Oberta de Catalunya, Universitat de Vic-Universitat Central de Catalunya, Universitat Ramon Llull, Universitat de les Illes Balears y Universitat Jaume I.

Los ejemplos son una muestra1de diferentes DMPs disponibles en la red. Este documento está sujeto a la licencia de Reconocimiento de Creative Commons (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).

Licencias para Datos de investigación

22 lunes Feb 2021

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How do I license my research data?

Fuente: Guides for Researchers OpenAire. Licencias para datos de investigación

¿Qué licencia se debe aplicar a los datos de la investigación? Depende de qué derechos protegen los datos de su investigación, si es que lo hacen. A la luz de lo que se explica en la guía «How do I know if my research data is protected?«:

  • Si los datos de su investigación se califican como un trabajo (trabajo literario como un artículo de revista o un software), CC BY 4.0 suele ser la mejor opción. El uso de Share Alike (SA) también es compatible con la definición de acceso abierto y se refuerza en la guía de licencias del Plan S para publicaciones. Se debe evitar el uso no comercial ya que no es compatible con Open Access. No derivado es un tema complicado y debe evitarse, especialmente si no sabe lo que está haciendo. Dicho esto, puede que no sea incompatible con la definición de acceso abierto.
  • Si sus datos de investigación son una base de datos o un conjunto de datos (datos no estructurados que no cumplen con la definición de la base de datos), por lo general, la mejor opción es un CC0, que renuncia a todos sus derechos sobre la base de datos. Tenga en cuenta que las licencias CC solo tratan con derechos de autor y asuntos relacionados con los derechos de autor. Los datos personales no se incluyen en CC y se analizan por separado.

La herramienta gratuita License Selector es muy útil para decidir qué licencia de uso se ajusta mejor a cada tipo de dataset o software.

Más información:

The accompanying OS repository checklist

Legal issues in Dealing with Research Dat / Problemas legales al tratar con datos de investigación

Guía Plan Gestión datos

09 martes Feb 2021

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Consejos para elaborar un Plan de gestión de datos, en base a la guía de BiodivERsa

[Fuente: datos-gob.es] BiodivERsA es una red de organizaciones enfocada en la investigación sobre la biodiversidad y los ecosistemas en los países y territorios europeos, para impulsar su conservación y gestión sostenible. Entre otras acciones, esta red ha publicado una guía sobre gestión de datos, datos abiertos y elaboración de planes de gestión de los mismos en el marco de la investigación científica. (Guidance document on data management, open data, and the production of Data Management Plans: http://www.biodiversa.org/1677/download)

El documento se ha desarrollado en el contexto de Horizon 2020, con el objetivo de orientar a los equipos de proyectos financiados mediante convocatorias conjuntas de investigación transnacionales en la redacción y desarrollo de su Plan de Gestión de Datos, con un enfoque centrado en hacer que sus datos y publicaciones sean lo más abiertos posibles.

El informe comienza con una introducción sobre la importancia de los datos científicos y su gestión, los principios de ciencia abierta, los datos abiertos y los principios FAIR. A continuación, analiza los conceptos y necesidades de gestión de datos en el contexto de este tipo de proyectos financiados a nivel internacional, y finaliza resaltando una serie de herramientas y recursos de interés.

La importancia de los datos científicos y su gestión  Organizar y lograr que los datos sean accesibles es algo que cada vez adquiere mayor relevancia en el mundo de la ciencia, con el objetivo de mejorar la trazabilidad y fomentar el intercambio de datos. De esta forma se mejora la transparencia de los estudios, pero también se impulsa la reutilización de los datos en nuevas investigaciones que generen conocimiento en beneficio de la sociedad.

Claves y beneficios de desarrollar un Data Management Plan (DMP) Un Plan de gestión de datos o Data Management Plan (DMP) es un documento que describe el ciclo de la gestión de los datos que se recopilarán y procesarán a la hora de generar un proyecto de investigación. El informe se basa en este documento (https://zenodo.org/record/1421739#.YBr7l3mCE2w) para destacar los principales beneficios que reporta la creación y desarrollo de un DMP.

Estructura de un Plan de Gestión de datos Los DMP son únicos: su contenido, composición y estructura pueden variar enormemente ya que dependen del proyecto y los datos generados. Sin embargo, para garantizar que todos los aspectos se cubren, en el informe se propone una estructura genérica para un DMP que puede modificarse o adaptarse según las necesidades de cada proyecto. Esta estructura se encuentra organizada en nueve secciones, con una serie de preguntas para facilitar su redacción. 

Herramientas y recursos El informe finaliza con una serie de herramientas y recursos, como repositorios de datos o los estándares de datos de biodiversidad más importantes.  

Repositorios de datos Los proyectos de investigación financiados deben almacenar y poner a disposición de otros usuarios los datos de sus proyectos a través de los principales archivos y servicios de almacenamiento nacionales e internacionales.  

Estándares y licencias El uso de normas y estándares por parte de la comunidad de investigadores de la biodiversidad mejora enormemente la interoperabilidad de los conjuntos de datos publicados.  En esta web se pueden encontrar algunos de los principales. 

Editores y datos FAIR

01 lunes Feb 2021

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Editores y datos FAIR, por Jan Velterop [Fuente: ScieloenPerspectiva]

Recientemente, yo, junto con mi coautor Eril Schultes, presentamos una propuesta para que el mundo de la publicación académica se involucre activamente en la formulación de protocolos y estándares que hagan que el material de investigación científica publicado sea legible por máquina para tornar los datos localizables, accesibles, interoperables y reutilizables, o sea, FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, and Reusable). Dada la importancia de las publicaciones de revistas tradicionales en la comunicación académica en todo el mundo, la participación activa de los editores académicos – incluidos los servicios de preprint, en nuestra opinión – en el avance de la creación y reutilización más rutinarias de datos FAIR es muy deseable.

Nuestra propuesta fue publicada, con Acceso Abierto, por supuesto, en la revista Information Services and Use.

Fuente: FOSTER

Fuente imagen: FOSTER

Sostenemos que la comunicación científica ha cambiado y ahora está mucho más orientada a los datos de lo que estaba, probablemente debido a las posibilidades que ofrece internet. Los datos siempre han sido importantes en la investigación científica, pero en las publicaciones se trataron como un “suplemento”, disponible a través de los autores del artículo, si tenía suerte. Esa situación está cambiando, y casi se podría revertir esto en algunas disciplinas científicas, donde el artículo comienza a verse más como una “anotación” de los datos, que como el núcleo de la comunicación con los datos subyacentes simplemente como un “complemento”.

En palabras de un informe de la reconocida consultora editorial Outsell: “Los datos aportan transparencia y reproducibilidad a las comunicaciones académicas cuando se analizan y presentan de forma accesible e interactiva. Los editores que se enfocan en hacer de los datos un artefacto de investigación genuino crean una razón convincente para que los autores elijan sus revistas.”

Esto implica claramente que los editores deben hacer que los datos que subyacen a los artículos que publican en sus revistas sean más fáciles de encontrar, accesibles, interoperables y reutilizables que en el pasado. Esto se puede hacer implementando los principios FAIR. Con el fin de implementar los principios FAIR de manera coherente, con el apoyo de tantos equipos editoriales como sea posible, hemos tomado, con el aliento y el apoyo de IOS Press, esta iniciativa para reunir una red de implementación de editores.

VELTEROP, J. and SCHULTES, E. “An Academic Publishers’ GO FAIR Implementation Network (APIN)”. 2021, SciELO Data [viewed 20 January 2021]. https://doi.org/10.48331/scielodata.9CT6WT. Available from: https://data.scielo.org/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.48331/scielodata.9CT6WT

Una red de implementación GO FAIR de editores académicos (APIN, Academic Publishers’ Implementation Network).-https://doi.org/10.3233/ISU-200102

Datos investigacion. H2020

15 viernes Ene 2021

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Cómo cumplir con el mandato H2020: para datos de investigación

¿Qué se necesita? Los proyectos de Horizonte 2020 deben:

  1. Desarrollar un Pan de Gestión de Datos. Data Management Plan (DMP)
  2. Proporcionar acceso abierto a los datos de la investigación, si es posible.

Este requisito, denominado Open Research Data Pilot, se aplica a:

  • Los datos (y metadatos) necesarios para validar resultados en publicaciones científicas.
  • Otros datos (y metadatos) curados y / o sin procesar que especifique en el DMP.

Is my project part of these requirements?

How to comply?

La primera versión de su DMP debe enviarse dentro de los seis meses. Debe actualizar su DMP siempre que ocurran cambios significativos, pero como mínimo para la evaluación periódica y la revisión final.

What is a Data Management Plan?

Un plan de gestión de datos (DMP) es un documento formal que especifica cómo se manejarán los datos de investigación tanto durante como después de un proyecto de investigación. Identifica acciones clave para garantizar que los datos de investigación sean seguros, sostenibles y, cuando sea posible, accesibles y reutilizables. Un DMP debe considerarse un documento «vivo»; idealmente se crea antes o al comienzo de un proyecto de investigación, pero se actualiza cuando es necesario a medida que avanza el proyecto. La planificación de la gestión de datos no es, por tanto, un evento aislado, sino un proceso. Para ayudarlo, hay plantillas DMP disponibles. DMPonline (DMPonline installations here.)

When to create a Data Management Plan?

What about costs?

Can I opt out?

La Comisión Europea reconoce que existen buenas razones para mantener cerrados algunos o incluso todos los datos de investigación generados en un proyecto y, por lo tanto, ofrece sólidas posibilidades de exclusión voluntaria en cualquier etapa, es decir, durante la fase de solicitud durante la fase de preparación del acuerdo de subvención (GAP) y después de la firma del acuerdo de subvención. Deben darse razones para optar por no participar, p. por motivos de derechos de propiedad intelectual (IPR), cuestiones de privacidad / protección de datos, problemas de seguridad nacional, si va en contra del objetivo principal del proyecto o por otras razones legítimas (véase General Annex L del Programa de Trabajo de 2017 adoptado el 25 de julio de 2016 ).

El principio clave a tener en cuenta es ser «lo más abierto posible, tan cerrado como sea necesario». Si planea mantener cerrados algunos conjuntos de datos, debe justificar estas decisiones en su plan de gestión de datos. Para obtener más información, consulte  Guidelines on FAIR Data Management in Horizon 2020.

Watch our webinars recordings

[Fuente: OpenAire]

 

Datos de investigación

30 miércoles Dic 2020

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¿Cuánto costará administrar y compartir mis datos? – What will it cost to manage and share my data? 

Esta infografía presenta los costos relacionados con los datos de investigación y la importancia de una mejor organización y cómo un plan de gestión de datos (Data Management Plan-DMP) puede ayudar a identificar actividades y costos potenciales al comienzo del proyecto. [Fuente: OpenAire]

This infographic was produced by DCC in the context of OpenAIRE’s RDM Task Force, dedicated to DMP resources.

Ciencia abierta

22 martes Dic 2020

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Hacia una recomendación de la UNESCO sobre la ciencia abierta: crear un consenso mundial sobre la ciencia abierta

Colectividad autor: UNESCO [57988] Código del documento: SC-2020/WS/7 Año: 2020

En el contexto de los apremiantes desafíos planetarios y socioeconómicos, las soluciones sostenibles e innovadoras requieren esfuerzos científicos eficientes, transparentes y dinámicos, no solo de la comunidad científica, sino de toda la sociedad.

Para asegurar que la ciencia beneficia realmente a las personas y al planeta y no deja a nadie atrás, es necesario transformar todo el proceso científico. La ciencia abierta es un movimiento que pretende hacer la ciencia más abierta, accesible, eficiente, democrática y transparente.

Impulsada por los avances sin precedentes en nuestro mundo digital, la transición hacia la ciencia abierta permite que la información, los datos y los productos científicos sean más accesibles (acceso abierto) y se aprovechen de manera más fiable (datos abiertos) con la participación activa de todas las partes interesadas (apertura a la sociedad).

Al alentar a que la ciencia esté más conectada con las necesidades de la sociedad y promover la igualdad de oportunidades para todos (científicos, innovadores, encargados de la formulación de políticas y ciudadanos), la ciencia abierta puede marcar un punto de inflexión para hacer efectivo el derecho humano a la ciencia y reducir las diferencias en materia de ciencia, tecnología e innovación entre los países y dentro de ellos.

Sin embargo, en el fragmentado entorno científico y político, todavía falta una comprensión global de lo que significa ciencia abierta, así como de las oportunidades que ofrece y los retos que plantea. En consecuencia, la UNESCO está tomando la iniciativa en la creación de un consenso mundial sobre la ciencia abierta, que incluye una definición común, un conjunto de valores compartidos y propuestas de acción.