Política de datos en Digital.CSIC


   - Políticas de datos de investigación de Digital.CSIC
      - Servicios de DIGITAL.CSIC para la gestión y difusión de datos de investigación
      - Cumplimiento de políticas de revistas para la difusión de datos asociados a artículos
      - Datos aceptados y almacenamiento
      - Aceptación y conversión de formatos
      - Descripción de los conjuntos de datos. Plantilla de Digital.CSIC
      - Denominación de archivos
      - Versiones de los conjuntos de datos
      - Copyright, licencias y reutilización de datos
      - Cómo citar los conjuntos de datos
      - Formación de la Oficina Técnica de DIGITAL.CSIC
      - Recursos de interés

Políticas de datos de investigación de Digital.CSIC   subir

Digital.CSIC acepta datos científicos como tipología de resultado de investigación desde 2010. Los investigadores CSIC que estén considerando la posibilidad de alojar y de dar difusión a sus datos a través del repositorio institucional deben conocer sus políticas de contenidos y colecciones, datos y metadatos y de preservación de registros.

Servicios de DIGITAL.CSIC para la gestión y difusión de datos de investigación   subir

El mandato de acceso abierto del CSIC entró en vigor el 1 de abril de 2019. Además de afectar a las publicaciones con autoría CSIC, el mandato también dispone que las referencias bibliográficas de los datasets asociados a artículos de revistas sean hechas públicas de manera permanente en DIGITAL.CSIC desde el momento de la aceptación para su publicación de los artículos asociados y que tales datasets se ofrezcan en acceso abierto en DIGITAL.CSIC siempre y cuando no se den legítimas razones de confidencialidad, propiedad intelectual y/o seguridad.

DIGITAL.CSIC es un repositorio apto para gestionar y difundir datos de investigación por las siguientes razones:

  • Se encuentra registrado en re3data y cumple con todos sus requerimientos del registro
  • Asigna DOIs a datasets, software asociado, cuadernos de laboratorio y otros resultados de investigación no tradicionales a través de DataCite
  • Fomenta la descripción de datasets según las recomendaciones de DataCite
  • Permite la asignación de distintos tipos de licencias de uso
  • Permite embargar temporalmente datasets
  • A través de la funcionalidad "Petición de copia privada" los revisores de los artículos pueden solicitar acceso a los datasets
  • Tiene la certificación de calidad internacional Data Seal of Approval
  • Se alinea con los Principios FAIR y está incluido en el directorio Repository Finder de repositorios FAIR
  • Participa en diversos proyectos para la construcción de la Nube Europea de la Ciencia Abierta (EOSC)
  • Está indizado por diversos buscadores de datos de investigación como DataCite Search, SHARE, OpenAire, Google Dataset Search etcétera


Cumplimiento de políticas de revistas para la difusión de datos asociados a artículos   subir

Actualmente la mayoría de las revistas científicas internacionales tiene una política que define el modo en que los autores de los artículos deben gestionar y difundir públicamente los datos de investigación que son material suplementario de los artículos. En general, estas políticas son de 2 tipos:

  • Obligación a dar acceso abierto a los datos, como requerimiento previo a la publicación del artículo
  • Recomendación a dar acceso abierto a los datos

En ambos casos, el acceso abierto a los datos se habilita a través de su depósito en un repositorio de acceso abierto. En general, las políticas de datos de las revistas aceptan el depósito en cualquier repositorio adecuado que se encuentre en el directorio re3data.

A la hora de comprobar la política de datos de una revista es importante tener en cuenta:

  • Si la negativa del autor a difundir públicamente los datasets puede derivar en la no aceptación del artículo
  • Si la política abarca también programas informáticos desarrollados por los autores y necesarios para el uso de los datasets
  • Si existen excepciones a la política
  • Si existen requerimientos específicos en el modo de describir los datasets y/o en la elección de licencia de uso para los datasets
  • Si los datasets tienen que depositarse obligatoriamente en un repositorio específico

Datos aceptados y almacenamiento   subir

Se entienden como datos susceptibles de ser depositados y difundidos a través de Digital.CSIC las siguientes categorías, según la definición de la Universidad de Melbourne:

Los datos de la investigación son hechos, observaciones o experiencias en que se basa el argumento, la teoría o la prueba. Los datos pueden ser numéricos, descriptivos o visuales. Los datos pueden ser en estado bruto o analizado, pueden ser experimentales u observacionales. Los datos incluyen: cuadernos de laboratorio, cuadernos de campo, datos de investigación primaria (incluidos los datos en papel o en soporte informático), cuestionarios, cintas de audio, videos, desarrollo de modelos, fotografías, películas, y las comprobaciones y las respuestas de la prueba. Las colecciones de datos para la investigación pueden incluir diapositivas; diseños y muestras. En la información sobre la procedencia de los datos también se podría incluir: el cómo, cuándo, dónde se recogió y con qué (por ejemplo, instrumentos). El código de software utilizado para generar, comentar o analizar los datos también pueden ser considerados datos.

DIGITAL.CSIC acepta las siguientes tipologías de datos de investigación:

  • Datos numéricos en forma de tablas en Excel, Access o similar
  • Imágenes
  • Fotografías, fotogrametrías
  • Videos
  • Modelos 3D
  • Bases de datos
  • Fragmentos audiovisuales
  • Grabaciones sonoras
  • Tablas
  • Dataciones
  • Bibliografías
  • Estadísticas
  • Transcripciones de entrevistas
  • Mapas
  • Datos de excavaciones arqueológicas
  • Cuadernos de laboratorio, cuadernos de campo
  • Diseños
  • ¿Tus datos de investigación son de otro tipo? Contáctanos.

Aunque la mayoría de los datos que generan los proyectos de investigación CSIC se encuadran en las tipologías mencionadas arriba, existe un número notable de proyectos CSIC que generan datos estructurados, semiestructurados o puros que se caracterizan por su gran volumen (desde varios terabytes a muchos petabytes), su rápida transformación y su potencial para ser objeto de minería computacional.

Se trata de big data que requieren una arquitectura escalable para su correcta captura, manipulación y análisis y cuyos ficheros deben almacenarse en infraestructuras especiales. Para este tipo de datasets, el CSIC solicita a los investigadores CSIC que depositen sus referencias bibliográficas de acuerdo a los principios FAIR en DIGITAL.CSIC para que puedan generarse los DOIs correspondientes y desde donde crear enlaces permanentes a las infraestructuras en que se encuentran alojados.

Además, el CSIC pondrá a disposición de la comunidad científica institucional otras infraestructuras para almacenar, acceder y preservar a largo plazo este tipo de datos de investigación.

Digital.CSIC acepta el depósito de datos de investigación en las siguientes condiciones:
  • Los datos deben ser producidos por la comunidad científica CSIC.
  • Tienen que estar completos y preparados para su distribución pública (es decir, su difusión pública no supondría una violación legal).
  • Los autores de los datos han de estar en condiciones de conceder al CSIC el derecho a preservar y distribuir los datos a través de su repositorio institucional. La política de conservación, retención y eliminación de registros para los conjuntos de datos refleja la general para todos los contenidos de Digital.CSIC
  • Cada conjunto de datos debe incluir un fichero “readme” con el listado de los contenidos del conjunto de datos (nombre, formato y tamaño de cada fichero), una lista del software utilizado para producir, representar y comprimir los datos (cuando sea aplicable), la categoría de datos (crudos, procesados, visualizados…).
  • Los conjuntos de datos pueden contener múltiples ficheros..
  • Se desaconsejan los archivos comprimidos, con la única excepción de los casos en que el conjunto de datos sea demasiado grande o contenga muchos ficheros que deban distribuirse juntos (contactar con la Oficina Técnica de Digital.CSIC en estos casos).

Aceptación y conversión de formatos   subir

Formatos recomendados

La opción más segura para garantizar el acceso a los conjuntos de datos a largo plazo es convertirlos a formatos estándar que la mayoría de los softwares sean capaces de interpretar y que sean adecuados para el intercambio y la transformación de datos. Digital.CSIC recomienda el depósito de los conjuntos de datos en su formato específico según la disciplina y también su versión en un formato estándar, preferiblemente abierto. Además, la ausencia de barreras legales en el acceso a los conjuntos de datos que caracteriza a los formatos abiertos facilita la gestión y las posibles manipulaciones de los datos (migraciones, emulaciones, reutilización de datos).

Se recomienda el uso de formatos abiertos o estándar, documentados, sin cifrar ni comprimir. Entre ellos, destacan Open Document Format (ODF), ASCII, CSV, formato delimitado por tabuladores, XML. Algunos formatos propietarios, muy populares como Microsoft.doc, xls. y ppt, SPSS se utilizan ampliamente y es probable que sean accesibles durante un periodo de tiempo razonable, pero no ilimitado.

Ejemplos de opciones de formatos generales preferidos:

  • PDF/A mejor que Word.
  • ASCII mejor que Excel.
  • MPEG-4 mejor que QuickTime.
  • TIFF o JPEG2000, mejor que GIF o JPG.
  • XML o RDF, mejor que RDBMS.

No obstante, hay que tener en cuenta que hay disciplinas con formatos preferidos para la gestión, difusión y reutilización de datos, por ejemplo:

Formatos recomendados para datos geoespaciales:

  • GeoTIFF/TIFF.
  • ASCII Grid.
  • Binary image files.
  • NetCDF.
  • HDF o HDF-EOS.

Formatos usuales para datos visuales (en estos casos, se tratan principalmente de formatos propietarios, por lo que hay que documentar el software, su versión, el propietario y la plataforma nativa etc).

  • ARCVIEW.
  • ENVI.
  • ESRI Arc/Info export file.

Cualquier formato puede ser enviado a Digital.CSIC. Sin embargo, es importante saber que podría haber limitaciones en la preservación a largo plazo si se trata de un formato no soportado completamente por DSpace, el software de Digital.CSIC. DSpace clasifica los formatos en 3 categorías:

  • Soportado: el formato es soportado completamente para uso futuro.
  • Conocido: el formato es reconocido pero un soporte completo no es garantizado.
  • No soportado: DSpace no puede reconocer el formato.

Listado de formatos según la clasificación de DSpace: http://digital.csic.es/dc/politicas/#politica9

Como recursos de interés, UK Data Archive y DANS mantienes listados de formatos recomendados para los datos científicos.

Conversión de formatos

Es recomendable que los propios autores de los datos hagan la conversión de formatos, para asegurar su integridad durante el proceso. Ello es así porque cuando los datos se convierten de un formato a otro – a través de exportaciones o mediante un conversor- pueden ocurrir pequeñas variaciones, por ejemplo, en los datos organizados en paquetes estadísticos, spreadsheets o bases de datos, pueden perderse total o parcialmente datos relativos a definición de valores, decimales, fórmulas o etiquetas variables.Para los datos textuales, pueden perderse aspectos de edición como negrita, encabezamiento y pie de páginas, destacados.

Por otra parte, es conveniente hacer la conversión cuando los datos se han empaquetado en formatos propietarios a formatos estándares para la preservación digital, ya que ello facilitará la apertura de los ficheros en el futuro. Los servicios de gestión de datos de la Universidad de Edimburgo mantiene un listado de recomendaciones de conversión de formatos para estos casos.

Digital.CSIC recomienda estas herramientas para la conversión de formatos:

Si fuera necesario, pueden depositarse en DIGITAL.CSIC los mismos datos en distintos formatos, como ocurre con SPEIbase: http://digital.csic.es/handle/10261/23051, http://digital.csic.es/handle/10261/22449, http://digital.csic.es/handle/10261/23139


Descripción de los conjuntos de datos. Plantilla de DIGITAL.CSIC   subir

Los productores de datos son responsables de la calidad de la descripción de su obra y es importante describir tanto la estructura y las características del conjunto de datos como sus contenidos.

La Oficina Técnica de Digital.CSIC recomienda el uso de esta plantilla para una descripción básica. La carga de la descripción y el depósito del conjunto de datos pueden delegarse en la Oficina Técnica y/o en la biblioteca del instituto en cuestión a través del Servicio de Archivo Delegado.

La plantilla de descripción de Digital.CSIC incluye una referencia bibliográfica completa, información sobre el contenido del conjunto de datos, el contexto y la fuente, información sobre su metodología, instrumentos y técnicas empleadas en la creación o recolección de datos, así como referencias a publicaciones y/o sitios web relativos.

Es muy importante que los autores del conjunto de datos preparen documentación que describa los datos con más detalle que en el registro bibliográfico de Digital.CSIC, y que esta documentación se deposite como información suplementaria en formato readme.txt en inglés. Especialmente relevante es la descripción de la metodología en que se ha basado la generación de los datos ya que sin ella la reutilización del conjunto de datos podría quedar muy limitada.

Información que puede facilitar la reutilización del conjunto de datos por parte de los usuarios:

  • Títulos de las columnas y encabezamientos de datos tabulares.
  • Ajustes y calibración de los instrumentos empleados en la generación de datos.
  • Información sobre otros usuarios que han reutilizado los datos.
  • Información sobre el sistema de medida empleado.
  • Información sobre cualquier restricción de reutilización en alguna parte o la totalidad del conjunto de datos.
  • Información sobre el software (versión y sistema operativo) necesario para leer y trabajar con las partes integrantes del conjunto de datos.
  • Información sobre el procedimiento de generación y tratamiento de datos.
  • Licencia de uso de datos

La Oficina Técnica de Digital.CSIC también recomienda el uso de su plantilla para software de investigación que se deposita en el repositorio.


Denominación de archivos   subir

  Nombres de los ficheros

Los nombres de los ficheros deben reflejar los contenidos de los mismos e incluir suficiente información para hacerlos unívocos.

La mejor práctica es:

  • Mantener una coherencia interna y seguir siempre el mismo criterio de denominación para cada fichero.
  • Crear nombres significativos pero cortos.
  • Conservar las extensiones de 3 letras específicas a códigos de aplicaciones como wrl, .mov, o .tif.
  • Evitar espacios y caracteres especiales.
  • Identificar la actividad o proyecto en el nombre del archivo.
  • Enumerar las versiones de los archivos es útil para indicar las revisiones o la edición de archivos, especialmente en los proyectos de colaboraciones.

Los ficheros también pueden contener el acrónimo del proyecto, el nombre de los investigadores, el tipo de datos y el lugar de estudio.

Ver las recomendaciones de Digital.CSIC para cualquier tipo de fichero y disciplina: ¿Cómo debo llamar a los ficheros de los registros?

Muchas disciplinas tienen recomendaciones específicas, por ejemplo:
DOE's Atmospheric Radiation Measurement (ARM) program
DDI Data Documentation Initiative. A metadata specification for the social and behavioral sciences

Redenominación de ficheros

Existen herramientas que ayudan a redenominar grupos de ficheros. Se recomienda hacerlo ANTES de su depósito en Digital.CSIC, para no modificar sus nombres una vez que entren en la base de datos del repositorio.


Versiones de los conjuntos de datos   subir

A la hora de versionar conjuntos de datos, es recomendable definir lo que constituye una nueva versión de la obra (por ejemplo, nuevos algoritmos en los procesos de captura de datos, añadidos o eliminación de valores, nuevos parámetros y/o formatos, cambios en la cobertura espacial/cronológica).

Se recomienda que cada versión constituya un registro en sí, debidamente referenciado y documentado, con su propio identificador persistente y que se respete el criterio utilizado en la denominación de archivos.

Ejemplos: http://digital.csic.es/handle/10261/48169, http://digital.csic.es/handle/10261/72264


Copyright, licencias y reutilización de datos   subir

  Las bases de datos en la legislación española

¿Son objeto de propiedad intelectual los conjuntos de datos? La propiedad intelectual se aplica sobre las manifestaciones de las ideas, no sobre las ideas, los procedimientos, métodos de operación o conceptos matemáticos y los hechos en sí. En el caso de las bases de datos y datasets, la legislación española de propiedad intelectual protege la manifestación concreta de ideas y la información contenida en una base de datos específica.

Según la Ley 5/1998 de 6 de marzo, de incorporación al Derecho español de la Directiva 96/9/CE, del Parlamento Europeo y del Consejo, de 11 de marzo de 1996, sobre la protección jurídica de las bases de datos (BOE n.º 57, de 7 de marzo de 1998):

Art. 12 Colecciones. Bases de datos

1. También son objeto de propiedad intelectual, en los términos del Libro I de la presente Ley, las colecciones de obras ajenas, de datos o de otros elementos independientes como las antologías y las bases de datos que por la selección o disposición de sus contenidos constituyan creaciones intelectuales, sin perjuicio, en su caso, de los derechos que pudieran subsistir sobre dichos contenidos. La protección reconocida en el presente artículo a estas colecciones se refiere únicamente a su estructura en cuanto forma de expresión de la selección o disposición de sus contenidos, no siendo extensiva a éstos.

2. A efectos de la presente Ley, y sin perjuicio de lo dispuesto en el apartado anterior, se consideran bases de datos las colecciones de obras, de datos, o de otros elementos independientes dispuestos de manera sistemática o metódica y accesibles individualmente por medios electrónicos o de otra forma.

3. La protección reconocida a las bases de datos en virtud del presente artículo no se aplicará a los programas de ordenador utilizados en la fabricación o en el funcionamiento de bases de datos accesibles por medios electrónicos.

Por otra parte, la ley 5/1998 introduce en la legislación española el concepto de derecho “sui generis” sobre las bases de datos en la siguiente medida:

Título VIII Derecho “sui generis” sobre las bases de datos

Art. 133 Objeto de protección

1. El derecho “sui generis” sobre una base de datos protege la inversión sustancial, evaluada cualitativa o cuantitativamente, que realiza su fabricante ya sea de medios financieros, empleo de tiempo, esfuerzo, energía u otros de similar naturaleza, para la obtención, verificación o presentación de su contenido.

El plazo de protección de las bases de datos asciende a 15 años a partir de su finalización o su puesta a disposición pública y es susceptible de renovación si se suceden modificaciones sustanciales.

Art. 136 Plazo de protección

1. El derecho contemplado en el artículo 133 nacerá en el mismo momento en que se dé por finalizado el proceso de fabricación de la base de datos, y expirará quince años después del 1 de enero del año siguiente a la fecha en que haya terminado dicho proceso.

2. En los casos de bases de datos puestas a disposición del público antes de la expiración del período previsto en el apartado anterior, el plazo de protección expirará a los quince años, contados desde el 1 de enero siguiente a la fecha en que la base de datos hubiese sido puesta a disposición del público por primera vez.

3. Cualquier modificación sustancial, evaluada de forma cuantitativa o cualitativa del contenido de una base de datos y, en particular, cualquier modificación sustancial que resulte de la acumulación de adiciones, supresiones o cambios sucesivos que conduzcan a considerar que se trata de una nueva inversión sustancial, evaluada desde un punto de vista cuantitativo o cualitativo, permitirá atribuir a la base resultante de dicha inversión un plazo de protección propio. Actualmente en el marco de la Agenda Digital europea y en otros grupos de interés existen varias iniciativas para reformar la Directiva europea de bases de datos y la Directiva de la Información del Sector Público, orientadas a mejorar el acceso a la información y a reconsiderar las condiciones de reutilización de datos con fines de investigación y educación en el medio digital.

Licencias para la reutilización de datos

A la hora de sujetar un conjunto de datos a una licencia de uso los autores de los datos deben considerar:

  • La identificación del material que debe cubrir la licencia.
  • La identificación de material que haya sido usado como fuente en la elaboración de los datos.
  • La identificación de cualquier tipo de restricción de uso que pudiera existir en el material original a partir del cual se han originado los datos.

Existen diferentes opciones de licencia y han de ser los propios autores de los datos quienes decidan en qué términos de uso desean poner a disposición pública su conjunto de datos. La Oficina Técnica de Digital.CSIC ofrece asistencia en la elección y asignación de licencias. De todos modos, es importante tener en cuenta que un número creciente de editores de revistas tienen políticas de difusión de datos de investigación asociados a artículos científicos y en estos casos los autores de los datos deben cumplir con estos requerimientos editoriales que están publicados en las webs de las revistas.

Las licencias más frecuentes son las siguientes:

Licencias Creative Commons

Existen 6 licencias posibles. Todas permiten amplios usos de los objetos digitales a las que van sujetas, pero presentan matices de acuerdo con los tipos de actividades permitidas:

Atribución. Está permitida la reutilización del conjunto de datos, sin necesidad de pedir permiso expreso a los autores, para estos usos: reproducción, distribución, difusión, y transformación (obras derivadas) siempre y cuando se reconozca la autoría y se cite el conjunto de datos tal y como se indica en la licencia.

No comercial. Está permitida la reutilización del conjunto de datos, sin necesidad de pedir permiso expreso a los autores, para estos usos: reproducción, distribución, difusión, y transformación siempre y cuando no sea para fines no comerciales. El reconocimiento de autoría y la citación del conjunto de datos es también obligatoria.

Sin obras derivadas. Está permitida la reutilización del conjunto de datos, sin necesidad de pedir permiso expreso a los autores, para estos usos: reproducción, distribución, difusión de la obra en sí, no de obras derivadas. El reconocimiento de autoría y la citación del conjunto de datos es también obligatoria.

La Oficina Técnica de Digital.CSIC recomienda el uso de las licencias CC 4.0 Internacional. Más información sobre estas licencias en la página de FAQs de DIGITAL.CSIC

No se recomienda el uso de las licencias CC para los programas informáticos. En estos casos es preferible el uso de las licencias ofrecidas por la Free Software Foundation y la Open Source Initiative. Un catálogo de licencias para programas informáticos se encuentra en https://tldrlegal.com/

Licencias OpenData Commons

Existen 2 tipos de licencias que pueden utilizarse dentro del marco de la legislación de propiedad intelectual española:

  • 1.- Open Data Commons Open Database License (ODbL)

Esta licencia permite a cualquier usuario de Internet reproducir, distribuir y usar el conjunto de datos, y adaptar y transformar el conjunto de datos siempre y cuando:

  • Se haga reconocimiento explícito a la autoría del conjunto de datos originales y a sus términos de uso expresados en la licencia;
  • Si se realizan obras derivadas, ofrecerlas bajo la misma licencia de uso (oDbL);
  • Si se realizan versiones o adaptaciones con restricciones de acceso, seguir garantizando la disponibilidad de una copia en acceso abierto.

  • 2.- Open Data Commons Attribution License

Esta licencia permite a cualquier usuario de Internet reproducir, distribuir y usar el conjunto de datos, y adaptar y transformar el conjunto de datos siempre y cuando:

  • Se haga reconocimiento explícito a la autoría del conjunto de datos originales y a sus términos de uso.

Las licencias Creative Commons y las Open Data Commons son las más utilizadas a nivel internacional para los datos de investigación que se quieren difundir en acceso abierto y para los que se quiere promocionar su reutilización. Si un autor decide utilizar una de las licencias Creative Commons, se recomienda usar las de la versión 4.0.

Por su parte, existen licencias estándar para regular la explotación de los programas informáticos. Las más habituales se encuentran disponibles en https://choosealicense.com/ y en https://tldrlegal.com/

La herramienta gratuita License Selector es muy útil para decidir qué licencia de uso se ajusta mejor a cada tipo de dataset o software.

Por último, es importante tener en cuenta que a la hora de crear obras derivadas de otros trabajos no todas las licencias de uso son compatibles entre sí, y por tanto, no siempre está permite mezclar sus contenidos.

Licencias restrictivas

Sin embargo, pueden darse circunstancias que limiten el acceso abierto a los datos. Entre las situaciones más frecuentes pueden mencionarse:

Por motivos de confidencialidad o de tratamiento especial de datos, los autores de los conjuntos de datos pueden limitar la reutilización de su trabajo. El código ético CSIC en materia de gestión y tratamiento de datos científicos y las principales normativas pueden ser consultados en: https://www.csic.es/es/el-csic/etica/etica-en-la-investigacion.

Existen varias licencias restrictivas para datos científicos con información personal o confidencial que son un modelo a seguir:
http://ukdataservice.ac.uk/get-data/how-to-access/conditions.aspx#/tab-end-user-licence

Interuniversity Consortium for Political and Social Research (ICPSR) proporciona información sobre acceso restringido a datos:
https://www.icpsr.umich.edu/icpsrweb/content/ICPSR/access/restricted/

Para saber más: Presentación Servicios de DIGITAL.CSIC a la comunidad científica y técnica institucional: Gestión de Copyright


Cómo citar los conjuntos de datos   subir

Hasta hace poco, los datos puros se citaban sin seguir ninguna pauta clara y sin una referencia bibliográfica ni reconocimientos. Sin embargo, es muy importante citarlos correctamente, para su fácil identificación, recuperación e inclusión en indicadores de impacto.

Como norma general, los requisitos mínimos para citar datos puros son una referencia bibliográfica completa comprensible a las personas, además del identificador unívoco y permanente en que está accesible (por ejemplo, su handle / DOI).

La fuente que aloja los datos (por ejemplo, el repositorio) es tan importante como los autores de los datos y su referencia debe ser unívoca y permanente (a través del handle y del DOI del registro). Los identificadores persistentes tienen la ventaja de seguir funcionando, de modo invariable, incluso cuando un objeto digital cambia de localización.

Ejemplo de citación bibliográfica:

Mazarrasa, Inés; Marbà, Núria; Lovelock, Catherine E.; Serrano, Oscar; Lavery, Paul S.; Fourqurean, James W.; Kennedy, Hillary; Mateo, Miguel Ángel; Krause-Jensen, Dorte; Steven, Andy D. L.; Duarte, Carlos M., "Sediment inorganic carbon (PIC) deposits in seagrass meadows and adjacent sand-patches (v. 2)". 2018, DIGITAL.CSIC, http://dx.doi.org/10.20350/digitalCSIC/8555


Formación de la Oficina Técnica de DIGITAL.CSIC   subir

A través del Gabinete de Formación del CSIC y de las peticiones bajo demanda de los institutos CSIC la Oficina Técnica del repositorio imparte talleres y cursos de formación sobre diversos aspectos relativos a la gestión y publicación de datos de investigación.

Entre los talleres generales ya impartidos, pueden resultar útiles los siguientes:


Recursos de interés   subir

Planes de gestión y difusión de datos. Buenas prácticas
RDA Active Data Management Plans
DCC
Australian Nacional Data Service
DataONE
CESSDA
ANDS

Metadatos
Research Data Alliance (RDA) Metadata Directory
COMEDETA
PARTHENOS
Nesstar Publisher

Softwares para gestión y análisis de datos
Listado DataONE
DIRT DIrectory
DDI Tool
Comparación de herramientas para Cuadernos de Laboratorio, Harvard Medical School

Citación de datos
Dataverse Network
FORCE11
Data Citation of Evolving Data: Recommendations of the Working Group on Data Citation (WGDC)

Iniciativas y organizaciones de interés
Research Data Alliance
Open Data Institute
Datos.gob.es
Science as an Open Enterprise, Royal Society (2012)
23 Things: Libraries for Research Data
La conservación y reutilización de los datos científicos en España. Informe del grupo de trabajo de buenas prácticas, FECYT (2012)
CODATA
DataCite
Digital Curation Centre
GO FAIR
Center for Open Science
Australian Research Data Commons
OAD Data repositories