dati scientifici

Lingua Italiano

Tre erano le figlie del re: pianificazione, sviluppo e sfruttamento sui dati scientifici

Inma Aleixos. Universitat Politècnica de València

Ricardo Albiñana. Universitat Oberta de Catalunya

José Morales. Universitat Ramon Llull

Fernanda Peset. Universitat Politècnica de València

- Erway, Ricky. 2013. Starting the Conversation: University-wide Research Data Management Policy. Dublin, Ohio: OCLC Research. http://www.oclc.org/content/dam/research/publications/library/2013/2013-08.pdf
- LERU Research data Working group / LERU Roadmap for research data // LERU, 2013. Advice paper; 14. http://www.uzh.ch/research/LERU_Roadmap_for_Research_data.pdf
- Sergey Filippov / Mapping Text and Data Mining In academic and Research Communities in Europe // Lisbon Council 2014; special briefing issue 16. http://www.lisboncouncil.net/publication/publication/109-mapping-text-and-data-mining-in-academic-and-research-communities-in-europe.html

Sembra che continuiamo con la tradizione di riunire in una sola rassegna tre relazioni di tematica comune (Peset, 2013; Fenoll 2014). È questa la terza volta, raggiungendo il tre con tre. Cercando di trovare un filo conduttore alle relazioni di questo articolo, potremmo leggerle seguendo l'ordine seguente: si inizia da Erway, si prosegue con LERU per terminare con Filippov. Lo abbiamo dedotto dopo averli letti, in quanto il primo identifica gli stakeholders nell'ambito dei dati di ricerca e presenta il ruolo di primo piano che può assumere la biblioteca, il secondo informa ampiamente su ciò che deve essere gestito ed infine Filippov dà esempio di come l'analisi dei dati con tecniche di mining possa evidenziare il valore dei datasets, unica giustificazione alla frase “i dati sono il nuovo petrolio dell'economia”.

Tre in uno, tre resoconti sulla gestione dei dati di investigazione

Alicia García-García

Universidad Católica de Valencia

Fernanda Peset

Universitat Politècnica de València

Grupo de Trabajo de "Depósito y Gestión de datos en Acceso Abierto" del proyecto
RECOLECTA (2012). La conservación y reutilización de los datos científicos en España. Informe del
grupo de trabajo de buenas prácticas. Madrid: Fundación Española para la Ciencia y
la Tecnología, FECYT. <http://www.recolecta.net/buscador/documentos/informe_datos_cientificos_en_esp.pdf>. [Consultato il: 4 agosto 2013].

The Royal Society (2012). Science as an open enterprise: open data for open science. London: The Royal Society. <http://royalsociety.org/uploadedFiles/Royal_Society_Content/policy/projects/sape/2012-06-20-SAOE.pdf>. [Consultato il: 4 agosto 2013].

Tenopir, Carol; Birch, Ben; Allard, Suzie (2012). Academic Libraries and Research Data Services: Current Practices and Plans for the Future. Chicago: Association of College and Research Libraries. <http://www.ala.org/acrl/sites/ala.org.acrl/files/content/publications/whitepapers/Tenopir_Birch_Allard.pdf>. [Consultato il: 4 agosto 2013].

Il filo conduttore di queste relazioni è la gestione dei dati derivati dalla ricerca. Tre lavori, affrontati da tre punti di vista differenti. Come iniziava una famosa barzelletta, "un inglese, uno spagnolo e un americano…" che affrontano lo stesso argomento, i dati di investigazione, sono essenzialmente differenti tra di loro.

Tutti e tre si avvicinano al tema da una prospettiva a scala nazionale. Però i dati della ricerca come molti altri aspetti della comunicazione scientifica, hanno una dimensione internazionale inevitabile. Per questa ragione si osservano punti in comune ai tre documenti. Come esempio, vediamo che la definizione usata per i dati di ricerca utilizzati nello spagnolo proviene dall'università di Melbourne.

I dati della ricerca sono fatti, osservazioni o esperienze su cui si basa l'argomento, la teoria o la prova. I dati possono essere numerici descrittivi o visuali. I dati possono essere allo stato grezzo o analizzato, sperimentali o basati sulle osservazioni. I dati includono: quaderni di laboratorio, quaderni di campo, dati di ricerca primaria (incluso i dati in formato cartaceo o su supporto informatico) questionari, cassette audio, video, sviluppo di modelli, fotografie, film e le verifiche e le risposte della prova. I dati raccolti per la ricerca possono includere diapositive, disegni e prototipi. Nell'informazione sulla provenienza dei dati si potrebbe inoltre includere: il come, il quando, il dove si raccolsero e con che cosa (per esempio, con che strumenti). Il codice del software utilizzato per generare, commentare o analizzare i dati può anche essere considerato un dato.