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investigadores – ¿Qué son los datos de investigación?

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¿Qué son los datos de investigación?

• Todos los datos que son creados por investigadores e investigadoras en el curso de su trabajo, y sobre los cuales la institución tiene una responsabilidad de curatoría, al menos durante el tiempo requerido por regulaciones relevantes de mantenimiento de registros y archivos, y

 

• datos de terceras partes que puedan haberse creado al interior de la institución o que provienen de otro lugar.

¿Por qué son importantes?

La investigación científica cada vez más se basa en datos. El usar y compartir datos de investigación tiene el potencial de cambiar la forma en que la investigación se realiza y disemina. Las universidades e instituciones de investigación que cuentan con un Plan de Gestión de Datos de Investigación pueden hacer un uso óptimo de esta importante revolución en la ciencia.

¿Qué es Gestión de Datos de Investigación?

La gestión de datos de investigación tiene relación con el manejo de los datos, desde su entrada en el ciclo de vida de una investigación hasta la difusión y archivo de resultados valiosos. Uno de los principales objetivos es garantizar la verificación de los resultados de una investigación.

 

En resumen, GDI es la gestión proactiva tanto de los datos generados en el ciclo de vida de una investigación como de sus resultados, a fin de hacerlos visibles, disponibles, seguros, compartibles y útiles.

Pirámide de publicación de datos
Iniciativas a nivel mundial y en Chile, en torno a los datos y la gestión de los datos

• Europa: Horizonte 2020, (H2020) es el principal instrumento de la Unión Europea para financiar actividades de investigación y desarrollo durante el período 2014-2020. El Programa H2020 está abierto a la participación de centros de investigación, universidades o empresas, así como investigadores, ya sea individualmente o a través de un consorcio, de cualquier país del mundo.


• En América Latina, Argentina, Perú y México, son los únicos países que se han hecho cargo del tema, al tener legislaciones que abordan el acceso abierto para las investigaciones realizadas con fondos públicos.


• En Chile: CONICYT: A través de su Programa de Información Científica, busca promover una política nacional de gestión de datos. CEPAL: Con el proyecto LEARN (Leaders Activating Research Networks), iniciativa de la Unión Europea, en el marco de H2020, difunde la Hoja de Ruta LERU (League of European Research Universities) para implementar la Gestión de Datos de Investigación (GDI) a nivel mundial. Además ofrece una Guía para la Gestión de Datos de Investigación, on line.

¿Qué es el Proyecto LEARN (CEPAL)?

• El proyecto funciona principalmente como una guía para universidades y organismos de investigación en cuanto al manejo de los datos y también como motivación a las instituciones para que crean sus propias políticas relacionadas con el tema.

• Hoja de Ruta LERU: Se encuentra dividida en 7 capítulos:

 

– Políticas y Liderazgo: Sostiene que lo que se requiere son políticas institucionales de gestión de datos acompañadas de Hojas de Ruta para su implementación.

 

– Promoción: La Hoja de Ruta menciona incentivos y barreras para compartir datos, junto con sugerencias sobre cómo superar la reticencia de algunos investigadores e investigadoras sobre compartir sus datos. Se promueve la investigación abierta como una meta para todos y todas quienes realizan investigación, siempre que sea posible. Esto requiere liderazgo a nivel institucional.

 

– Gestión de Datos de Investigación: Selección y Recolección, Curatoría, Descripción, Citas y Asuntos Legales. Para la selección y recolección, la Hoja de Ruta toma como punto de partida la Pirámide de Publicación de Datos de la ODE, y recomienda que la comunidad de investigación avance en la identificación de los estratos de la pirámide que puedan ponerse a disposición para ser compartidos y reutilizados, y los que puedan ser abiertos.

 

– Infraestructura de Datos de Investigación: pueden clasificarse en 4 tipos:

datos de investigación

gestión de datos

herramientas de gestión de datos

componentes técnicos y dotación de personal.

 

 

– Costos: No existe un modelo único que pueda ser utilizado para calcular los costos. Se incluyen 2 estudios de caso, para la Universidad de Oxford y UCL (University College London) entregando costos indicativos de la prestación de servicios.

 

 

– Roles, Responsabilidades y Habilidades: Se realiza un análisis de los diferentes roles necesarios/involucrados en la gestión de datos de investigación y las responsabilidades que tienen los titulares. El capítulo también identifica los requisitos de capacitación necesarios para una amplia gama de participantes, tales como estudiantes de postgrado/PhD, investigadores/as avanzados/as, bibliotecarios/as y científicos/as de datos.

 

– Recomendaciones.

 

 

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