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En la diferencia está la riqueza. Cuatro informes relatan cuatro casos de gestión de datos de investigación

Fernanda Peset, Instituto Universitario de Matemática Pura y Aplicada-Universitat Politècnica de València
Tomás Saorín, Universidad de Murcia
José Morales Aznar, Universitat Ramon Lull


Bryant, Rebecca; Lavoie, Brian; Malpas, Constance (2017). The realities of research data management. Part one: A tour of the research data management (RDM) service space. Dublin, Ohio: OCLC Research. 17 p. (OCLC Research report). Disponible en: doi:10.25333/C3PG8J. [Consulta: 18/12/2017].

Bryant, Rebecca; Lavoie, Brian; Malpas, Constance (2017). The realities of research data management. Part two: Scoping the University RDM service bundle. Dublin, Ohio: OCLC Research. 35 p. (OCLC Research report). Disponible en: doi:10.25333/C3Z039. [Consulta: 18/12/2017].


Seguiremos con el leitmotiv que parece guiar gran parte de las reseñas para Blok de BiD, la magia de los números. Si hasta ahora la cifra clave era el tres, este año le sumamos uno y resulta un cuatro.

En 2017 han aparecido los dos primeros informes1 sobre gestión de datos de investigación de OCLC Research, de un total de cuatro programados. Y su número de volúmenes coincide con el número de contextos nacionales distintos que analiza, cuatro: Reino Unido, Estados Unidos, Australia y Países Bajos. ¿Corresponderán a los cuatro órdenes tradicionales de tierra, agua, aire y fuego? En fin, no vamos a poder saberlo, pero justamente las diferencias de modelo que se apreciarán en cada uno de los casos son las que otorgan riqueza al análisis. De hecho, una de sus aportaciones es la identificación de un marco de trabajo EEC (Educación, Expertos, Conservación) que permite comprender, comparar y perfilar los contornos del espacio en la gestión de los datos de investigación (en adelante, RDM):

Triple salto mortal de los datos de investigación: sinergias del LEARN toolkit of best practice for research data management

Fernanda Peset, Universitat Politècnica de València
Ana Doñate-Cifuentes, Universidad CEU Cardenal Herrera
Antonia Ferrer-Sapena, Universitat Politècnica de València


LEARN toolkit of best practice for research data management (2017). [S.l.]: UCL [et al.]. Disponible en: http://learn-rdm.eu/wp-content/uploads/RDMToolkit_rev06-17.pdf


“El todo es más que la suma de sus partes” Aristóteles, Metafísica.

Una vez más el número tres protagoniza nuestras reseñas. Número asociado a la creatividad, a la sociabilidad, a la comunicación científica… por no hablar de su relación con la naturaleza, la religión o las artes. No queremos parecer supersticiosos, pero es que de nuevo este informe refleja ese tres: se estructura en tres grandes partes y, como anotamos en título y cita, su suma produce sinergias que van más allá que la pura suma de las partes.
Pasemos ahora a revisarlo desde presupuestos objetivos. Este informe del proyecto LEARN supone un paso más en los temas sobre la gestión de datos de investigación (RDM) que la LERU identificó en su Hoja de ruta para los datos de investigación (2013; Aleixos et al., 2015). Cubre gran parte de las intenciones que LEARN propuso suministrar:

El camino incierto de la gestión de los datos

Alicia García-García
Universidad Católica de Valencia

Fernanda Peset
Universitat Politècnica de València
 

Council on Library and Information Resources (2013). Research Data Management: Principles, Practices, and Prospects. Washington, D.C.: CLIR. ISBN 978-1-932326-47-5 http://www.clir.org/pubs/reports/pub160/pub160.pdf

El Informe del Council on Library and Information Resources examina cómo los organismos de investigación y los profesionales de las bibliotecas y de ciencias de la información (LIS) pueden responder a los requerimientos de las agencias de financiación para la gestión de los datos de investigación (National Science Foundation-NSF y National Institutes of Health-NIH). Recoge seis interesantes estudios que pivotan sobre el proyecto DataRes, que se describe detalladamente en los dos primeros trabajos (Halbert, 2013 y Keralis, et al., 2013). El tercero (Crabtree, et al., 2013) es la Declaración de Denton, que resume los principios e intenciones que surgen de DataRes. El cuarto trabajo (Deards, 2013) proporciona un nuevo estado de la cuestión. El quinto (Jordan, et al., 2013) es una revisión de iniciativas y proyectos. El último (Jahnke y Asher, 2013) aborda los aspectos éticos desde una perspectiva cuasi filosófica, lo que confiere un interés especial a este trabajo.

Los retos de la gestión de datos de investigación

Ángel Borrego
Facultat de Biblioteconomia i Documentació
Universitat de Barcelona
 
 

van der Graaf M, Waaijers L (2011). A surfboard for riding the web: towards a four country action programme on research data. Disponible a:
http://www.knowledge-exchange.info/Admin/Public/DWSDownload.aspx?File=%2fFiles%2fFiler%2fdownloads%2fPrimary+Research+Data%2fSurfboard+for+Riding+the+Wave%2fKE_Surfboard_Riding_the_Wave_Screen.pdf
 
Kotarski R, Reilly S, Schrimpf S, Smit E, Walshe K (2012). Report on best practices for citability of data and on evolving roles in scholarly communication. Disponible a:
http://www.alliancepermanentaccess.org/wp-content/uploads/downloads/2012/08/ODE-ExecutiveSummary-
ReportBestPracticesCitabilityDataEvolvingRolesScholarlyCommunication.pdf
 
Dallmeier-Tiessen S, Darby R, Gitmans K, Lambert S, Suhonen J, Wilson M (2012). Compilation of results on drivers and barriers and new opportunities. Disponible a:
http://www.alliancepermanentaccess.org/wp-content/uploads/downloads/2012/08/ODE-CompilationResultsDriversBarriersNewOpportunities1.pdf
 

Jahnke L, Asher A, Keralis S. (2012). The problem of data. Disponible a: http://www.clir.org/pubs/reports/pub154/pub154.pdf
 

Rufino LasaosaLa gestión de datos primarios de investigación es uno de los temas de actualidad en nuestro ámbito profesional como se pone de manifiesto en la proliferación de informes que sobre esta cuestión se han publicado durante los últimos meses.

En noviembre de 2010 se reseñaban en este mismo Blok (1) las conclusiones de un estudio encargado por la Comisión Europea sobre los costes y beneficios de la puesta en marcha de una infraestructura de datos científicos a nivel europeo. En ese informe los autores proponían diversas acciones para hacer realidad esta infraestructura el año 2030. No ha habido que esperar tanto para ver los primeros resultados y, en noviembre de 2011, ya se publicó un primer trabajo (2) que presentaba la situación de la gestión de datos de investigación en Alemania, Dinamarca, Países Bajos y Reino Unido con vistas a iniciar acciones conjuntas en este ámbito. El informe comenzaba analizando los incentivos que pueden motivar a los investigadores a compartir datos de investigación: la obtención de un reconocimiento similar al que reciben por sus publicaciones, la adopción de esta actitud como parte de la cultura científica, o la obediencia a los mandatos de las agencias de financiación y de las revistas científicas. Un segundo aspecto analizado eran las iniciativas de formación de los profesionales –tanto científicos como bibliotecarios– que deberán gestionar estos datos. Por último, el informe abordaba las características que deberá tener la futura infraestructura de almacenamiento de los datos científicos a partir del análisis de los repositorios nacionales ya disponibles en los cuatro países considerados y sus necesidades de financiación.

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