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Gestión de datos de investigación (RDM por sus siglas en inglés): Encontrar y re-utilizar datos

Introducción

El ciclo de vida de los datos de investigación comienza con la creación de nuevos datos o reutilizando datos existentes. Además, la ciencia promueve la reproducibilidad de investigaciones a partir de los datos compilados como método para comprobar los hallazgos presentados y promover la transparencia de los procesos investigativos y que dan paso a nuevos avances en el campo. A pesar de que la reutilización de datos es una práctica bastante común, no siempre se puede acceder a estos de forma sencilla. En muchas ocasiones se encuentran dispersos en repositorios o permanencen en las computadoras de los investigadores. En esta sección se presentan varias recomendaciones para acceder a datos de investigación y estrategias para utilizarlos de forma adecuada.

Dónde buscar datos

​Existe una diversidad de lugares donde podemos encontrar datos, entre estos:

  • En un artículo: como parte del texto, en la sección de material suplementario o solicitando los mismos al autor
  • En revistas dedicadas a la publicación de artículos sobre datos, conocidos como Data Journals
  • En las páginas de las agencias de gobierno, ya sean locales o federales
  • En las páginas de los proyectos de investigación
  • En repositorios, ya sean especializados, institucionales o generales

RUM: Datos de proyectos de investigación

Red Sísmica de Puerto Rico

CariCOOS

Caribbean Genome Center

UPR, Mayagüez Herbarium

CIEL

Herramientas

Algunas herramientas para trabajar con datos:

Motores de búsqueda para encontrar datos

Algunos motores de búqueda que pueden utilizar para encontrar datos:

Repositorios de datos

Algunos repositorios generales son:

Algunos repositorios específicos por disciplina son:

  • The Cell Image Library™ by Center for Research in Biological Systems
  • Protein Data Bank by Research Collaboratory for Structural Bioinformatics
  • PubChem by National Center for Biotechnology Information (NIH) 
  • GenBank by National Center for Biotechnology Information (NIH) 
  • DOE by U.S. Department of Energy sponsored projects
  • NEON by the National Ecological Observatory Network of the National Science Foundation (NSF)
  • PANGAEA by Alfred Wegener Institute, Helmholtz Center for Polar and Marine Research (AWI)
  • ICPSR by the Institute for Social Research at the University of Michigan 
  • Qualitative Data Repository by the Center for Qualitative and Multi-Method Inquiry at Syracuse University
  • CERN (European Organization for Nuclear Research)
  • GitHub (for source code)
 

Cómo citar datos de investigación

Si utilizas datos de terceros, debes citar los mismos siguiendo las recomendaciones a continuación:

  • Incluye como mínimo: Identificador, Creador, Título, Casa Publicadora, Fecha de publicación, Tipo de recurso

Ejemplo según lo sugerido por DataCite en el documento DataCite Metadata Schema Documentation for the Publication and Citation of Research Data:

  • Creador (Fecha de publicación): Título. Casa Publicadora. (Tipo de recurso). Identificador
  • Creador (Fecha de publicación): Título. Versión. Casa Publicadora. (Tipo de recurso). Identificador
  • Irino, T; Tada, R (2009): Chemical and mineral compositions of sediments from ODP Site 127-797. V. 2.1. Geological Institute, University of Tokyo. (dataset). https://doi.org/10.1594/PANGAEA.726855  

Intepretando las licencias CC

Las licencias Creative Commons (CC) se asignan con frecuencia a los conjuntos de datos para especificar cómo las personas pueden utilizar los mismos. Es importante saber cómo interpretar estas licencias correctamente.

Pulsa la imagen que aparece abajo para agrandarla y ver explicaciones de cada una de las seis licencias CC.

Licencias Creative Commons

Tomado del website de Creative Commons

Licencias Open Data Commons

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