- Planificar para la Ciencia Abierta
- Diseñar para la apertura
- Caso de estudio: Los resultados de un Plan Abierto
- Pasos para continuar tu viaje hacia la Ciencia Abierta
- Lección 5: Resumen
- Lección 5: Evaluación
- Resumen del Módulo 1: El Ethos de la Ciencia Abierta
Este módulo está casi terminado pero hay mucha más información disponible sobre la Ciencia Abierta, así que nuestra última lección es para quienes quieran aprender más. En esta lección revisaremos formas de comenzar nuestro viaje hacia la Ciencia Abierta, incluyendo una lista de recursos que se pueden usar ahora.
Al finalizar esta lección deberías ser capaz de:
- Reconocer los temas a incluir en una planificación para Ciencia Abierta y definir un plan de Ciencia Abierta y Gestión de Datos (PCAGD) (en inglés, Open Science and Data Management Plan, OSDMP).
- Describir las distintas partes del flujo de un trabajo científico y cómo la Ciencia Abierta puede integrarse a él.
- Diferenciar ejemplos del mundo real sobre cómo un equipo puede practicar Ciencia Abierta.
- Enumerar cuatro pasos que cualquiera puede tomar para tener un enfoque más abierto.
Es importante pensar, discutir y planificar los productos y procesos deseados desde al comenzar tu investigación. Identifica y contacta cuáles son los mejores repositorios para tus materiales, discute sobre créditos y autorías para cada uno de los productos y comienza a usar herramientas de Ciencia Abierta para organizar tu trabajo. Ponte en contacto con repositorios de tu disciplina e institución (como la biblioteca) en caso de que necesites ayuda. Si incluyes esta información en tus planes tendrás más probabilidades de recibir fondos.
Planificar con anticipación los productos de tu trabajo implica:
- Hablar sobre estos productos y organizarlos con tu grupo de investigación
- Decidir qué herramientas usar
- Pensar en autorías y créditos
- Ponerse en contacto con las partes interesadas y equipos de investigación relevantes para la Ciencia Abierta como, por ejemplo, la industria
- Identificar repositorios de software y de datos
- Identificar revistas (u otros medios) para publicaciones
- Resaltar estos enfoques en tus presentaciones de subvención y mucho más
A fines prácticos, existe una fase exploratoria en la que compartir el producto puede no formar parte de tu plan. Durante la investigación activa y exploración de datos, es posible que se creen y eliminen datos, código e ideas cotidianamente. Tal vez no sea eficiente dedicar tiempo a hacer que todos estos materiales sean completamente abiertos (por ejemplo, crear DOIs o escribir documentación) porque sólo estás explorando. Aún así, puedes decidir publicar tu código a través de este proceso ya que, si de cualquier manera éste debe estar en un repositorio con control de versiones, no hace daño que sea público. Parte de esta planificación consiste en empezar a pensar qué sería valioso para la ciencia y descubrir la mejor manera de compartirlo.
Es importante discutir regularmente sobre Ciencia Abierta con tu equipo de investigación, laboratorio o grupo de trabajo. Puede parecer que gran parte de la Ciencia Abierta responsable está relacionada a los productos, como datos, software o publicaciones; pero preparar y organizar el trabajo con anticipación es un proceso clave. Es mucho más difícil aplicar las buenas prácticas de la Ciencia Abierta al final de una investigación, reorganizando los productos cuando ya están terminados. La Ciencia Abierta es tanto una mentalidad como una cultura que empieza junto con tu proyecto.
Los organismos de financiamiento y patrocinadores consideran que la gestión de los datos es crucial para la Ciencia Abierta porque asegura que los datos de la investigación están bien organizados, accesibles y preservados. Durante los últimos años, muchos han incluido un Plan de Ciencia Abierta y Gestión de Datos (PCAGD) como requerimiento para las presentaciones de proyectos. El PCAGD incluye una descripción de los recursos que se van a utilizar, los productos que se van a crear, cómo se compartirán y quién/quiénes serán las personas responsables. Estos planes pueden incluir datos, software, publicaciones y proyectos de gobernanza.
Los planes de Ciencia Abierta y Gestión de Datos son esenciales porque mejoran la credibilidad y reproducibilidad de la investigación al garantizar que los datos están bien documentados, organizados y preservados en el tiempo. Los PCAGD bien hechos pueden traer beneficios como:
| Transparencia | No sólo genera confianza en los descubrimientos científicos, sino que también permite que otras personas que investigan los validen y construyan sobre ellos, fomentando una cultura de apertura y cooperación. |
| Eficiencia | La gestión de datos puede llevar a procesos de investigación más eficientes y económicamente eficaces. Al reducir el tiempo que se gasta en buscar y organizar los datos, las personas que investigan pueden dedicar más tiempo al análisis e interpretación, acelerando potencialmente el ritmo de descubrimiento e innovación. |
| Reproducibilidad | Un principio clave del método científico es la reproducibilidad y un PCAGD bien desarrollado facilita que otras personas puedan validar tus resultados. |
| Preservación | La investigación producida por fondos públicos representa una gran inversión y es importante que esa investigación se conserve para que las generaciones futuras puedan acceder a ella y comprenderla. |
| Inclusividad | Los PCAGD pueden incluir herramientas y procesos que mejoren significativamente los productos de la investigación a través de colaboraciones y asesorías. |
Aprende más sobre los PCAGD en el Módulo 2.
Hoy en día, cada vez son más las fundaciones y agencias que esperan que las propuestas para subsidios de investigación incluyan una estrategia de Ciencia Abierta. Al incluir un documento de estrategia de Ciencia Abierta en tu proyecto, aseguras la accesibilidad y apertura en cada paso de tu flujo de trabajo. Concluye tu plan integral con pasos claros para que tus productos de investigación se encuentren fácilmente accesibles y abiertamente disponibles. Los pasos definidos en tu estrategia deberían estar integrados en tus procesos y prácticas científicas cotidianas.
Todas las importantes fundaciones de investigación y agencias gubernamentales actualmente requieren que las personas solicitantes envíen un Plan de Gestión de Datos (PGD) junto con su proyecto científico y plan de investigación. Algunas piden detalles adicionales sobre software/código y publicaciones.
Describe tu gestión de flujo de trabajo para datos e investigación relacionada. Otros elementos, como el código o una publicación, tienen su propio ciclo de vida y flujo de trabajo que debe estar presente en el plan.
Los planes exitosos típicamente incluyen terminología clara sobre cómo la información se hace fácil de encontrar, accesible, interoperable y reusable. Esto puede incluir licencias, repositorios, formatos y la gobernanza del proyecto.
Los materiales de investigación son valiosos y reutilizables por un largo período de tiempo luego de que el apoyo financiero del proyecto termina. La reutilización puede extenderse más allá de nuestra vida. Por lo tanto, las personas que investigan deben tomar medidas para la conservación y accesibilidad que aseguren que el trabajo no se pierda cuando termine la investigación.
Fuente: Fases del flujo de trabajo de la Ciencia Abierta, OpenSciency
Independientemente de tu disciplina científica o de la metodología que utilices, el flujo de trabajo sigue siendo relativamente el mismo. Cuenta con una fase de planificación, una fase de implementación y una fase de lanzamiento. Dentro de estas fases, hay hitos que varían en función del flujo de trabajo que sigas. Para el propósito de nuestra discusión en esta lección, y los otros módulos en este programa, hemos adoptado el flujo de trabajo científico con hitos generales descritos en el programa de OpenSciency. Los detalles de tu flujo de trabajo pueden variar, pero los conceptos generales son los mismos. Lo importante aquí es que cuando se adopta la Ciencia Abierta, ésta impregna todas las etapas del flujo de trabajo. Te preparas para ello en la fase de planificación, pero luego continúa integrando los principios de la misma a lo largo de las fases de implementación y de lanzamiento.
Los productos creados a lo largo del proceso científico son necesarios para que otras personas puedan reproducir los hallazgos. Quienes investigan y deseen hacer que sus resultados sean reproducibles deben poner los elementos clave de su estudio abiertamente a disposición de los demás.
Fuente: Fases del flujo de trabajo de la Ciencia Abierta, OpenSciency
Continuando con el flujo de trabajo, este diagrama actualizado muestra ahora los tipos de productos científicos que son creados en cada hito. Los productos especializados que crees pueden variar o ser completamente diferentes, pero el foco en el descubrimiento para el público sigue siendo el mismo. Cualquier tipo de productos que crees puede ser modificado para apoyar los principios y los conceptos de la Ciencia Abierta. El propósito del plan de estudios de esta Introducción a la Ciencia Abierta es identificar dónde y cómo integrar conceptos de Ciencia Abierta en tus productos.
La idea de que la Ciencia Abierta puede afectar a todo tu flujo de trabajo científico puede parecer abrumadora e inalcanzable pero recuerda, la Ciencia Abierta se da a través de todo un espectro –incluso los pequeños pasos hacia la apertura conducen a una ciencia más accesible, inclusiva y reproducible. Y el plan de estudios de Introducción a la Ciencia Abierta está aquí para ayudarte a atravesar este proceso.
En esta sección, presentamos el sistema "Usar, Hacer, Compartir" que puede empezar a aumentar gradualmente tu adopción de la Ciencia Abierta dependiendo de la naturaleza y el alcance de tu proyecto. ¡A lo largo del curso exploraremos cómo puede ser utilizado este marco de trabajo para hacer tu ciencia más abierta!
¡Ya existen muchos recursos de Ciencia Abierta para que los utilices! La Ciencia Abierta cuenta ya con una larga historia. Por ejemplo, la ley que creó la NASA estipula que debe compartir sus descubrimientos con toda la humanidad y la NASA ha estado compartiendo sus datos abiertamente en Internet desde la década de 1980. Ahora, ya hay más de 100 Petabytes de datos de la NASA abiertamente disponibles para que busques, descargues, y utilices, y ejemplos de estos servicios se proporcionan en el Módulo 3. Se han desarrollado tecnologías y prácticas alrededor del código que facilitan la colaboración en la construcción de soluciones complejas, cuyos ejemplos se verán en el Módulo 4. Una serie de servicios facilitan el intercambio y el descubrimiento de publicaciones con acceso abierto, que son discutidos en el Módulo 5.
En el Módulo 2, te presentaremos algunas de las herramientas que no sólo hacen posible la Ciencia Abierta, sino que también son fáciles de utilizar.
A lo largo del proceso de investigación, habrá diferentes productos y resultados obtenidos. Estos pueden ir desde conjuntos de datos, muestras, código, informes, manuscritos, actas de conferencia, entradas de blog y videos. Cada uno de ellos tiene diferentes consideraciones sobre cómo crearlos incluyendo cómo pueden hacerse de formas abiertas y colaborativas.
También hay diferentes maneras de dirigir un proyecto científico. ¿Tu proyecto va a ser abierto desde el comienzo o abierto en la publicación? Hay razones válidas para ambas aproximaciones, pero generalmente mientras antes abras los datos, el código y los resultados, más oportunidades tendrás para hacer crecer las redes de colaboración y construir con otras personas (lo que es bastante divertido). A menudo los investigadores eligen ser abiertos dentro de sus equipos de proyecto durante el desarrollo, el intercambio de datos, el código, y los resultados, pero sólo abren el proyecto al mundo una vez que sienten que tienen un resultado en el que pueden confiar. Si bien este enfoque ha sido la “norma” cultural en muchas comunidades, esto está cambiando a medida que los grupos se sienten más cómodos con la apertura temprana en los proyectos y obtienen contribuciones valiosas de otras personas, y se construyen nuevas redes de colaboración.
Los módulos 3, 4 y 5 abordarán cómo generar tus datos, código y resultados abiertos.
Crédito de la imagen: Freepik.com
El lugar que elijas para compartir tus materiales y tus resultados de investigación tendrá una gran influencia en su impacto en qué tan fácil será para los demás encontrarlo, cuánto tiempo estará disponible, y lo fácil que será reutilizarlo.
¿Compartirás datos en un archivo lleno de columnas con números no etiquetados sin ninguna unidad o explicación o, en cambio, estará en un formato abierto y estándar, y siguiendo los principios FAIR (Fácil de encontrar, Accesible, Interoperable y Reusable)? El Módulo 3 cuenta con más detalles para ayudarte a entender mejor cómo compartir tus datos y explica las ideas como FAIR, y buenas prácticas a la hora de compartir datos. Esto incluye diferentes consideraciones sobre dónde compartir tus datos, así como la manera de hacerlos accesibles y preservarlos.
En el caso del software, ya que a menudo se actualiza y modifica, quienes investigan lo comparten primero en una plataforma con control de versiones como GitHub o GitLab, pero luego archivan una versión de la misma en un repositorio que tiene capacidades de preservación a largo plazo. ¡Aprende más sobre esto en el Módulo 4!
En el caso de los resultados, las publicaciones de Acceso Abierto y los servidores de preimpresiones (preprints) son lugares comunes para compartirlos. El Módulo 5 aborda todas estas opciones.
Tómate un momento para responder las siguientes preguntas sobre tu investigación actual o sobre la investigación que te gustaría hacer:
- ¿Qué datos, software o publicaciones utilizas actualmente o desearías utilizar? ¿Son abiertos o cerrados?
- ¿Cuáles son las herramientas y los procesos que actualmente utilizas? ¿Es fácil incluir a otras personas en la colaboración?
- ¿Cómo se comparte o se planea compartir tu trabajo? ¿Puede alguien acceder a tus resultados?
"Las pautas de la Ciencia Abierta de la NASA están centradas en nuestro trabajo de Ciencia de Temprana Liberación (ERS, por sus siglas en inglés), apoyando un proceso científico inclusivo, transparente y colaborativo."
Coautora Dra. Natasha Batalha
Uno de los primeros descubrimientos del telescopio espacial James Webb (JWST, por sus siglas en inglés) fue la primera detección de dióxido de carbono en la atmósfera de un planeta que orbitaba a otra estrella. Este descubrimiento fue posible gracias a los principios de la Ciencia Abierta adoptados tanto por el proyecto como por el equipo.
Crédito de la imagen: @AdobeStock 2023, dimazel
Crédito de la figura: NASA, ESA, CSA, Joseph Olmsted (STScI)
Esto se llevó a cabo como parte del Programa de Ciencia de Liberación Temprana (ERS) del JWST como parte del programa de la Comunidad de Exoplanetas en Tránsito del JWST ERS (ERS-TRANSIT). Se trata de algunos de los primeros datos científicos que se tomaron con esta instalación y que se hicieron disponibles de forma abierta. Sin embargo, el equipo comenzó su trabajo años antes de las observaciones e incluyó la Ciencia Abierta en cada etapa del proceso. El equipo trabajó en un formato abierto desde la ideación hasta el análisis, pasando por la publicación y la comunicación.
Veamos qué resultados abiertos fueron producidos y, mientras lo hacemos, echemos un vistazo a las ventajas de hacerlo en cada etapa.
| Oportunidad | Crear un plan de "gobernanza": Un código abierto de conducta y una política de publicación que resalten las reglas del compromiso con el resultado final. |
| Beneficio | Incorporación de nuevos miembros y facilitación de la colaboración. |
| Resultado | Código de conducta y política de publicación. |
| Disponibilidad |
En la página web del equipo y GitHub.
La imagen muestra la política de publicación del Programa en su versión 1.0 de marzo de 2018. Se indica que todas las personas que integran el Programa están sujetas a esta política. A su vez la política aplica a las actividades núcleo del Programa, que detallan más abajo pero no forman parte de la imagen |
Una de las partes más importantes de la puesta en marcha de un proyecto es pensar quienes van a trabajar en él y cómo trabajarán juntos. Antes de que se recojan las muestras, antes de que se descarguen los datos, antes de que se escriba el código, ¿cómo trabajarán todos juntos, cuáles serán los roles y responsabilidades, y cómo y cuándo se compartirán los materiales?. Esa fue una parte clave en la que este proyecto del JWST acertó.
El equipo inicial, durante la fase de planificación, desarrolló y publicó abiertamente información en forma de código de conducta y política de publicación.
Básicamente, puedes trabajar con este equipo, pero aquí están nuestras normas. Y luego las personas a cargo del proyecto hablaron de esto regularmente con el equipo, especialmente a medida que este se expandió, para que todo el mundo supiera lo que se esperaba de ellos y lo que obtendrían a cambio (¡crédito!).
El resultado y el beneficio de publicar esta información fue la incorporación de nuevos miembros al equipo y una cultura colaborativa e inclusiva acordada y establecida entre quienes participaron del equipo.
El equipo creció hasta casi 400 personas, todas trabajando juntas, todas sabiendo qué esperar y esto creó confianza.
Lee más sobre documentos de colaboración y reconocimiento de autoría en OpenSciency
| Oportunidad | Colaboración en un ciclo de producción de Software Abierto para procesamiento de datos |
| Beneficio | Disminución de esfuerzos duplicados, quienes colaboran reciben reconocimiento por su trabajo y se acelera el proceso de preparación de datos |
| Resultados | Ciclo de procesamiento de datos |
| Disponibilidad |
Código en GitHub, lanzamiento en Zenodo, documentos publicados en Journal of Open Source Software (una revista de acceso abierto)
La imagen muestra la portada del artículo donde se muestran la revista, el título ("Eureka! Un flujo de procesamiento de punta a punta para las series temporales de las observaciones de JWST") y las autorías. |
Como la mayoría de los datos, JWST es complicado y necesita procesamiento y ciclos de producción de datos. La precisión necesaria para lograr este tipo de detección requiere un análisis detallado de las observaciones y una amplia gama de conocimientos.
Durante la fase de implementación, el equipo colaboró en la creación del software de procesamiento de datos, para que todas las personas se beneficiaran. Imagínate el esfuerzo malgastado si las 400 personas hubieran escrito el software ellas mismas por separado. El beneficio y el resultado fue que, gracias a este esfuerzo de colaboración, el equipo disminuyó los esfuerzos duplicados, quienes colaboraron obtuvieron crédito por su trabajo, el software fue más preciso, y se aceleró el proceso de generación de datos. ¡EUREKA!, el software fue creado de forma abierta con documentación y publicado con una revisión por pares del paquete de software.
¡Pero no tuvieron que empezar de cero! El equipo ERS-TRANSIT fue capaz de construir sobre el trabajo de otras personas. El software construido con el ciclo de procesamiento de software de JWST fue desarrollado de forma abierta por el equipo de la misión JWST. Además, fueron capaces de construir un ecosistema de software de código abierto mucho más grande usando Python y Astropy.
| Oportunidad | Productos de investigación registrados en archivos públicos y disponibles abiertamente |
| Beneficios | Permite que las personas colaboradoras reciban crédito individual por sus contribuciones, lo que proporciona un mayor incentivo para su participación |
| Resultado | Productos intermedios, modelos y datos finales |
| Disponibilidad |
Todos recopilados en la Comunidad de Zenodo con el reconocimiento a quienes contribuyeron y los DOIs
|
Durante la fase de lanzamiento, el equipo etiquetó de forma adecuada productos de investigación para su reutilización y reproducibilidad, también se publicaron en foros y repositorios públicos. Los beneficios y resultados incluyeron que quienes colaboraron recibieran crédito por los datos, software y otros productos de investigación digital que benefician a la comunidad científica. Los datos y el software fueron archivados abiertamente en el repositorio general de datos Zenodo y la publicación quedó disponible como preimpresión (preprint) y en una publicación de Acceso Abierto.
Al hacer que tus resultados estén disponibles de forma abierta, también accedes a formas más claras de obtener reconocimiento y puedes reducir el riesgo de apropiación (ya que cada resultado puede ser referenciado individualmente tan pronto como esté disponible). Aplicar prácticas de reproducibilidad por separado en diferentes partes del proyecto como documentos de preparación, conjuntos de datos, software, y reportes permite a otras personas investigadoras probar y reutilizar tu trabajo en su investigación. De esta forma se citarán más a menudo tus investigaciones, aportando así un reconocimiento justo a tu trabajo. Las personas que colaboran pueden estar más motivados para contribuir porque pueden obtener fácilmente reconocimiento en términos de autoría por sus contribuciones hechas para cada uno de los resultados obtenidos en la investigación.
Más información sobre cómo abrir los resultados a lo largo del proceso de investigación en OpenSciency
Aquí vamos a explorar los pasos hacia la Ciencia Abierta que todo el mundo puede dar. La idea de que la Ciencia Abierta puede afectar a todo tu flujo de trabajo científico puede parecer abrumadora e inalcanzable, pero no es así. Puedes comenzar lentamente y poco a poco aumentar su adopción en función de la naturaleza y el alcance de tu proyecto. Aquí hay algunas maneras para empezar a participar, de forma inmediata, en Ciencia Abierta.
- Participa: Forma parte de una comunidad científica abierta en tu disciplina o tema.
- Empieza a usar/compartir las herramientas de Ciencia Abierta de tu comunidad.
- Aprende cómo utilizar/archivar datos en repositorios, herramientas comunitarias y recursos.
- Breve declaración del Ethos de la Ciencia Abierta: ¡Busca, colabora y comparte!
Estos son los pasos que puedes dar para encontrar tu propia comunidad científica:
- Habla con tus colegas.
- Lee literatura de tu campo.
- Realiza búsquedas en áreas generales y específicas de la disciplina.
- Investiga comunidades en línea que fomentan la Ciencia Abierta, como:
- El programa "Foster Open Science" de la Unión Europea (en inglés),
- El manual online "The Turing Way" (en inglés),
- FORRT (en inglés),
- MetaDocencia (en español).
Únete a comunidades de Ciencia Abierta. Existen algunas genéricas como las listadas aquí, o puedes buscar comunidades que no sólo estén dentro de tu dominio sino también dentro de tu área geográfica.
- Tablero de discusión en GitHub sobre TOPS (en inglés)
- OpenSciency: lista comunitaria en línea de recursos de Ciencia Abierta (en inglés).
Existen muchos repositorios que albergan datos abiertos, software y resultados. Compartiremos muchos de estos recursos en módulos posteriores, pero aquí hay dos repositorios de NASA que te permiten buscar colecciones de datos existentes que pueden ser relevantes para tus intereses:
- Buscador de descubrimientos científicos (Science Discovery Engine)
- https://data.nasa.gov/
- Continúa buscando las mejores prácticas para Ciencia Abierta y desarrolla planes para hacer más abierta tu ciencia o investigación.
- Piensa en los diferentes tipos de revisiones en las que participas y en cómo mejorarlas con el objetivo de lograr su apertura.
- Pregunta a tus colegas sobre actividades científicas abiertas y otórgales crédito por ellas en las evaluaciones.
- Involúcrate en comunidades subrepresentadas para garantizar que la ciencia fomente un futuro más equitativo, impactante y positivo.
El plan de estudios de TOPS Introducción a la Ciencia Abierta es un buen lugar para una introducción más profunda de los diversos elementos de Ciencia Abierta. Cada uno de los siguientes 4 módulos proporciona detalles y ejercicios prácticos para ayudar a quienes participan del programa a desarrollar una mejor comprensión de este tema específico.
Pero, si quieres hacer también un taller presencial o virtual, ¡es posible!
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| Curso en línea autoguiado | Talleres virtuales | Talleres presenciales |
Créditos de imágenes: freepik.com
¡NASA TOPS está coordinando talleres de Ciencia Abierta en línea y presenciales!
¡Estos eventos te brindan la oportunidad de tomar Introducción a la Ciencia Abierta con otras personas e interactuar con quienes forman parte de la comunidad de Ciencia Abierta! ¡Aprende más aquí!
Además de los recursos mencionados en otras partes de esta capacitación, los siguientes recursos comunitarios ofrecen excelente información sobre Software Abierto.
Referencias y guías
- OpenSciency
- Guía de ciencia de código abierto para investigadores elaborada por NASA.
- Manual de Turing Way para la ciencia de datos reproducible, ética y colaborativa.
No hay una única forma de hacer Ciencia Abierta y cualquier paso que se dé para hacer que la ciencia sea más abierta es extremadamente valioso, especialmente a medida que hacemos la transición a un ecosistema científico más abierto en el futuro. Queremos que las personas puedan identificar las cosas más importantes que "pueden" compartir abiertamente, pero con el objetivo final de una total apertura.
- La preparación y la organización anticipadas son componentes cruciales para garantizar la eficacia del trabajo científico abierto.
- Los Planes de Ciencia Abierta y Gestión de Datos (OSDMP, por sus siglas en inglés) proporcionan un plan sobre cómo se integra la Ciencia Abierta en un proyecto, incluido el intercambio de datos, software y resultados.
- Diseñar para la apertura es un aspecto fundamental para garantizar que la Ciencia Abierta se integre en todo el flujo de trabajo científico, de principio a fin. Esto incluye desde los recursos que serán utilizados, los productos que se harán y cómo se compartirá la ciencia.
- La Ciencia Abierta ya está sucediendo. Ya hay equipos que están llevando a cabo sus investigaciones de manera abierta y pueden utilizarse muchos recursos disponibles para hacer que tu investigación sea más abierta.
- Hay más oportunidades para participar y aprender acerca de Ciencia Abierta, ¡esto es sólo el comienzo!
Responde las siguientes preguntas para poner a prueba lo que has aprendido hasta ahora.
Pregunta
01/04
Aplicar prácticas de reproducibilidad por separado en diferentes partes del proyecto, ¿Qué les permite hacer a otras personas que investigan?
Selecciona todas las opciones que correspondan.
- Ampliar el enfoque de investigación.
- Considerar oportunidades para obtener mayor ventaja colaborativa.
- Probar y reutilizar tu trabajo en sus investigaciones.
- Citar tu investigación con más frecuencia para brindar un reconocimiento justo a tu trabajo.
- Comprender nuevos descubrimientos.
Pregunta
02/04
Lee esta afirmación y decide si es verdadera o falsa.
El Plan de Ciencia Abierta y Gestión de Datos (OSDMP) describe cómo se gestionará y se pondrá a disposición de manera abierta la información científica que se producirá a partir de las actividades científicas.
- Verdadero
- Falso
Pregunta
03/04
Lee esta afirmación y decide si es verdadera o falsa.
Antes de comenzar un proyecto, es importante que quienes investigan consideren cómo colaborarán con otras personas investigadoras, cuáles son los roles y responsabilidades, y cómo y cuándo compartirán los materiales.
- Verdadero
- Falso
Pregunta
04/04
¿Qué ítem NO es uno de los cuatro pasos que cualquiera puede dar para abrir la ciencia?
Selecciona todas las opciones que correspondan.
- Involúcrate con comunidades subrepresentadas para garantizar que la ciencia fomente un futuro más equitativo, impactante y positivo.
- Pregunta a tus colegas sobre actividades científicas abiertas y otórgales crédito en las evaluaciones.
- Piensa en los diferentes tipos de revisiones en las que participas y en cómo mejorarlas con el objetivo de lograr la apertura.
- Crea una nueva revista que requiera una costosa suscripción para su lectura.
- Continúa buscando las mejores prácticas para Ciencia Abierta y desarrolla planes para una mayor apertura de tu ciencia o investigación.
¡Felicitaciones! Ahora, deberías ser capaz de:
- Explicar qué es la Ciencia Abierta y por qué se la entiende como una práctica positiva. También deberías poder enumerar algunos de los beneficios y los desafíos que supone la adopción de las prácticas de Ciencia Abierta.
- Describir las prácticas de Ciencia Abierta, incluyendo las consideraciones que se deben tener a la hora de redactar un plan de gestión y las tareas enmarcadas en el enfoque de "Usar, Hacer, Compartir".
- Evaluar las diferentes opciones disponibles al determinar si los productos de investigación deben estar o no abiertos.
- Enumerar formas de conectarse con otras comunidades que forman parte de la comunidad científica abierta.
Masuzzo y Martens (2017). ¿Hablas 'en' Ciencia Abierta? Recursos y consejos para aprender el lenguaje
HAZ CLIC PARA APRENDER MÁS (en inglés)
Principios guía para datos Fáciles de encontrar, Accesibles, Interoperables y Reusables. Versión publicada B1.0, Force 11
HAZ CLIC PARA APRENDER MÁS (en inglés)
Fecher y Friesike (2014). Ciencia Abierta: un término, cinco escuelas de pensamiento
HAZ CLIC PARA APRENDER MÁS (en inglés)
Grupo de Trabajo de la Comisión Europea sobre Educación y Habilidades en Ciencia Abierta (2017). Proveyendo a quienes investigan con las habilidades y competencias que necesitan para practicar Ciencia Abierta
HAZ CLIC PARA APRENDER MÁS (en inglés)
"¿Qué es la Ciencia Abierta?"
HAZ CLIC PARA APRENDER MÁS (en inglés)
Recursos para Ciencias de la Tierra
HAZ CLIC PARA APRENDER MÁS (en inglés)