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Ciencia abierta: apertura de datos, materiales, métodos y códigos

2018.09.27 — 09:00-10:30

Sobre

La Ciencia Abierta es un movimiento para hacer la investigación científica, sus datos y diseminación accesible a todos los niveles de la sociedad. Este movimiento considera aspectos como Acceso Abierto, Datos Abiertos, Búsqueda Reproducible y Software Abierto.

Cada uno de estos aspectos presenta particularidades que necesitan ser evaluadas y discutidas por la comunidad científica de modo que se establezcan directrices que faciliten la diseminación de informaciones científicas.

El gran desafío que se presenta está en el establecimiento de prácticas efectivas y eficaces que permitan a las revistas añadir estas demandas en sus líneas editoriales, de modo que no sólo permita que los datos, softwares y métodos puedan ser accesibles, sino también en estimular a la comunidad a hacerlo.

Considerando estas cuestiones, este panel tiene como proposición discutir aspectos importantes sobre el avance de la comunicación de las investigaciones. Algunos de ellos están colocados en los criterios de indexación SciELO, como es el caso de la referencia de materiales de las investigaciones para transparencia y reproducibilidad.

Resumen

Criterios FAIR, conceptos e implementación; retos para la publicación de datos y métodos; políticas institucionales para datos abiertos; la adopción de las directrices TOP (Transparencia y Promoción Abierta); repositorios de software; repositorios de datos por áreas temáticas.

Cómo contribuir

Ustedes está invitado a participar y cooperar con la conmemoración de ScIELO 20 Años a través de comentários, testimonios, posts, artículos, etc, relacionados con el tema de este y de otros paneles.

Glosario

Acceso Abierto – Acceso en línea, sin costos de contenido científico revisado por pares con restricciones de licencia y derechos de autor.

Evaluación de la Ciencia Abierta – Evaluación de los resultados de la investigación, no limitada a los pares, sino con la contribución de la sociedad.

Ciencia Abierta – Movimiento para hacer la investigación, datos y su diseminación accesible a todos los niveles de la sociedad.

Compartir datos – acto de distribuir los datos en un formato que puede ser utilizado por otros individuos.

Datos Abiertos – Datos en línea, en costos, accesibles y que pueden ser usados, reutilizados y distribuidos, siempre que la fuente de los datos sea atribuida.

DataCite – Organización sin fines de lucro que provee identificadores (DOI) para datos de Investigación.

Herramientas de Gestión de Datos de Investigación – Herramientas que ayudan en el proceso de Gestión de datos.

Herramientas para Ciencia Abierta – Se refiere a las herramientas que pueden auxiliar en el proceso de construcción de la ciencia Abierta. Entre ellas se encuentran repositorios abiertos y servicios abiertos.

GitHub – repositorio para compartir software

Registry of Research Data Repositories <https://www.re3data.org/>– un catálogo internacional de repositorios de datos y la mejor fuente actualmente para encontrar repositorios. Se inició en mayo de 2013, utilizando la idea de Ciencia Abierta, de acuerdo con el Creative Commons, cubriendo todas las áreas del conocimiento académico.

Interoperabilidad – capacidad de un sistema (informatizado o no) de comunicarse de forma transparente (o lo más próximo a eso) con otro sistema (similar o no). Para que un sistema sea considerado interoperable, es muy importante que trabaje con estándares abiertos u ontologías.

Métricas e Impacto Abierto – Una alternativa a los sistemas tradicionales de métricas, las métricas abiertas permiten una nueva forma de evaluar el impacto de las investigaciones. Ejemplos son el Altmetrics y Bibliometrics.

Estándares de Gestión de Datos de Investigación – Estándares que son relevantes en el proceso de administración de datos

Investigación abierta reproducible – Ofrecer a los usuarios acceso libre a los elementos experimentales para la reproducción de la Investigación.

Planes de Gestión de Datos de Investigación – Un plan de gestión de datos es un documento formal que establece cómo manejar los datos de investigación durante la fase de investigación y después de que se ha completado. Ejemplos son: DMPTool <https://dmptool.org/> y DMP Oline <https://dmponline.dcc.ac.uk/>.

Políticas de Acceso Abierto – Guía de mejores prácticas para aplicar la Ciencia Abierta y alcanzar sus objetivos fundamentales.

Políticas de Gestión de Datos de investigación – Conjunto de principios, típicamente producidos por diferentes instituciones, que deben ser seguidos durante la gestión de los datos de investigación.

Principios FAIR – Ser recuperable, accesible, interoperable, reutilizable.

Reuso de datos – uso de los datos por alguien diferente de quien lo originó

Servicios de Gestión de Datos de investigación – se refieren a servicios (en línea) que ayudan en el proceso de gestión de datos

TOP Guidelines – Transparency and Openness Promotion. Incluyen ocho patrones modulares, cada uno con 3 niveles de rigor. Las revistas seleccionan cuáles de los 8 estándares pretenden adoptar y seleccionan el nivel de implementación de cada patrón:

• Estándares de citación
• Diseño y Análisis
• Transparencia de los datos, métodos analíticos (código) y materiales de búsqueda
• Replicación
• Pre-registro de estudios
• Pre-registro de los planes de análisis

Fuente: https://osf.io/9f6gx/wiki/Guidelines/?_ga=2.29074296.534388759.1532548354-488636257.1532548354

Uso de datos datos recopilados por un individuo, para un proyecto de Investigación específico

Bibliografía

DUDZIAK, Elisabeth A. Gestão de dados de pesquisa: o que precisamos saber hoje! 2018. Available from: <https://www.sibi.usp.br/?p=17574>

Irene V. Pasquetto, Ashley E. Sands, Peter T. Darch, and Christine L. Borgman. 2016. Open Data in Scientific Settings: From Policy to Practice. In Proceedings of the 2016 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI ’16). ACM, New York, NY, USA, 1585-1596. DOI: https://doi.org/10.1145/2858036.2858543

Pasquetto, I.V., Randles, B.M. & Borgman, C.L., (2017). On the Reuse of Scientific Data. Data Science Journal. 16, p.8. DOI: http://doi.org/10.5334/dsj-2017-008

Sayão, Luis Fernando. Guia de Gestão de Dados de Pesquisa para Bibliotecários e Pesquisadores / Luis Fernando Sayão, Luana Farias Sales. – Rio de Janeiro : CNEN/IEN, 2015. 90 p

Wilkinson, M. D. et al. The FAIR Guiding Principles for scientific data management and stewardship. Sci. Data 3:160018. DOI: 10.1038/sdata.2016.18 (2016).

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Posts

ANAND, S. Geo for All – Open Principles in GeoEducation and Science [online]. SciELO in Perspective, 2018 [viewed 13 July 2018]. Available from: https://blog.scielo.org/en/2018/07/13/geo-for-all-open-principles-in-geoeducation-and-science/

MEDEIROS, C.B. Gestión de Datos Científicos – de la recolección a la preservación [online]. SciELO en Perspectiva, 2018 [viewed 22 June 2018]. Available from: https://blog.scielo.org/es/2018/06/22/gestion-de-datos-cientificos-de-la-recoleccion-a-la-preservacion/

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