Datos de investigación: Cómo citar datos de investigación

DataCite es una organización cuyo objetivo es conseguir "datos más accesibles y más útiles". Sus miembros se encargan de desarrollar métodos para localizar, identificar y citar datos y otros objetos de investigación. Para identificar los articulos de investigación utilizan principalmente DOI (Digital Object Identifier), aunque hacen uso también de otro tipo de identificadores.

Nos será útil para encontrar repositorios de datos ( re3data.org)

Para obtener tus estadísticas DOI (DataCite Metadata Stats Service)

Para ayudar a citar los datos de investigación: DOI Citation Formatter. Es un servicio ofrecido por Data Cite que construye automáticamente las citas conforme al estilo que seleccionemos. Recomiendan el siguiente formato

Creator (PublicationYear): Title. Version. Publisher. ResourceType. Identifier (DOI)

• Creator/ Autor: puede ser un autor individual, colectivo (grupo de personas) o una organización.
• Fecha de publicación: año de publicación del dataset o fecha en que fue accesible online
• Título: denominación del dataset
• Edición: etapa del procesamiento de datos, indicando si son datos en bruto o refinados
• Versión: aumenta de número según cambian los datos, fruto de revisiones y actualizaciones
• Editor/Productor: entidad responsable de producir y/o distribuir el dataset. El productor es la organización que patrocina la investigación; y el distribuidor es la organización que da accesibilidad al dataset para su descarga y uso.
• Tipo de recurso: “database”, “dataset”
• Ubicación: URL persistente que permita acceder al conjunto o subconjunto de datos (DOI, Handle …)

En los últimos años se ha hecho cada vez más relevante la necesidad e importancia de que las fuentes de datos (datasets) que articulan los trabajos académicos, puedan ser correctamente citables. Dicha citación hará más fácil la identificación, la recuperación de los mismos, su inclusión en indicadores de impacto, plataformas y recursos y, en definitiva, su difusión y visibilidad en general.

De estos asuntos comienzan a preocuparse organismos e instituciones. Destacamos la Declaración Conjunta de los Principios de Citación de Datos (DC) .

Esta Declaración relaciona algunos de los beneficios de la citación de datos de investigación:

• La infraestructura editorial debe asegurar que las referencias electrónicas a los datos se mantengan en el futuro y puedan ser reutilizadas.
• Los servicios de publicación electrónica deberán construir controles para que disminuya el peligro que investigadores “roben” datos ajenos (plagio de datos).
• Podrá medirse el impacto tanto de los datasets como el de los creadores de esos datos.
• Los investigadores podrán obtener reconocimiento profesional de la misma manera que se obtiene por las publicaciones tradicionales.

Los datos básicos que se incluirán serán: la referencia bibliográfica, con los sufientes metadatos para su identificación, así como una estrategia de identificador persistente tipo Handle o DOI. Nuestro repositorio científico de la UHU "Arias Montano" utiliza handle.

Ejemplo de cita de un dataset depositado en Arias Montano: 

Ferri Fuentevilla, Elena; Muñoz Moreno, Rocío; Vallejo Andrada, Ana; Vázquez Aguado, Octavio. 2023. Development of a risk assessment tool for social services using a modified Delphi technique [Dataset]. Arias Montano Repositorio Institucional de la Universidad de Huelva  https://rabida.uhu.es/dspace/handle/10272/21834
 

Grupo de Expertos sobre citación de datos de investigación

https://www.force11.org/group/dcip

Los servicios DataCite Search & Link y Auto-Update permiten a los investigadores buscar en el DataCite Metadata Store para encontrar sus conjuntos de datos de investigación, imágenes y otros trabajos, y vincularlos a un registro ORCID.
 Los investigadores también pueden dar permiso a DataCite para agregar automáticamente trabajos recién publicados con un DOI de DataCite que contenga su identificador ORCID a su registro ORCID.

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