Datos Científicos y Transferencia de

Conocimiento

Ricardo Alía, Felipe Bravo

SmartOpenData

Instituto Nacional de Investigación y Tecnología Agraria y Alimentaria

Madrid, 29 de Octubre de 2015

Instituto Mixto Universitario de Gestión Forestal

Sostenible INIA-Uva

Importancia de los datos

procedentes de actividades de I+D+i • Se obtienen mediante metodologías reconocidas y

publicadas

• Son objeto de validación y verificación en distintas

etapas:

– Obtención

– Análisis estadístico

– Publicación de resultados

• Son contrastables

• Permiten avanzar en el conocimiento o generar valor

(e.g. patentes, registro variedades)

• No caducan => pueden ser re-analizados con otros

objetivos, incluidos en meta-análisis, etc.

Tipos de datos

• Datos brutos de resultados de mediciones

experimentales y de seguimiento científico (e.g. altura,

diámetro, genotipo)

• Datos elaborados a partir de estas mediciones (e.g.

series temporales de crecimiento, respuesta a factores)

• Datos de monitorización operativa en el sector

agroalimentario (e.g. Inventario Forestal, Clima,

Producciones,…)

• Datos georefenciados

Proceden/Se relacionan con

• Proyectos de I+D+i

• Publicaciones científicas

• Publicaciones técnicas

No se tratan de

una base de

datos única y

consistente

Pero..

• En I+D+i no todos los datos proceden de proyectos

de Investigación:

• Datos del inventario Forestal para desarrollo de

modelos de gestión, modelos de nicho de especies

forestales

• Redes de monitorizacion

• Estadisticas Forestales

• Proyectos de Ordenacion /Repoblacion

• => posibilidad de integrar datos de distintas fuentes o

en el tiempo

Ejemplos de integración de datos:

Recomendaciones de uso de MFR

• Catalogo Nacional de materiales de base

• Modelos climáticos (Gonzalo et al. 2010)

• Datos edáficos

• Datos genéticos (www.genfored.es)

• Datos fenotipicos

Necesidad de actualizar la información. Bases de datos

vivas.

Posibilidad de incorporar otras fuentes de información

(ej, experiencias repobladoras)

Nuevos productos contrastables por una metodologia

testada y pública

Ejemplos de integración de datos: IBERO-Modelo de crecimiento de árbol individual

• Datos del Inventario Forestal Nacional

• Red de parcelas permanentes de gestión forestal

• Integración de datos de ordenaciones y

aprovechamientos forestales

• Integración de herramientas open-acces: SIMANFOR y

CUBIFOR

• Posibilidad de integración futuras con datos abiertos:

LiDAR, Clima, Suelo,…

Las actividades de I+D+i contribuyen a

la mejora de bases de datos existentes • Distribución de especies forestales (distinción masas

naturales / repoblaciones)

• Determinación de edades y crecimientos en parcelas del

IFN

• Medición de otras variables en estas parcelas (ej.

producción de setas, fijación de carbono en suelo, datos

edáficos.

muchos de estos datos nunca son públicos o se

pierden

Los datos científicos para la

transferencia

• Una forma eficiente de transferir los resultados de I+D+i

es poner a disposición del sector los datos y

metodologías desarrolladas.

• ¿Debemos cambiar nuestro esquema de transferencia

para permitir que el sector pueda decidir en algunos

casos cuál es la información relevante?

Principales problemas

• Ausencia de repositorios públicos de datos de I+D+i

forestal

• No conexión con datos públicos mediaombientales (ej.

Banco de datos del patrimonio Natural): Ej, poblaciones

naturales vs repoblaciones, etc,

• Indefinición de la política de acceso y utilización de los

datos.

– Dudas sobre los derechos de propiedad sobre los

datos

– Ausencia de políticas de datos explicitas por parte de

las agencias financiadoras y de los centros de I+D+i y

las Universidades

– Riesgo de privatización posterior de los datos al ser

re-elaborados

Repositorio de datos

• Un repositorio es un sitio centralizado donde se almacena

y mantiene información digital, habitualmente bases de

datos o archivos informáticos.

• Los datos pueden distribuirse a través de una red

informática, como Internet, o de un medio físico, como un

disco compacto.

• Pueden ser de acceso público o estar protegidos y

necesitar de una autentificación previa.

• Depositar no debe confundirse con publicar. El depósito en

los repositorios es una manera de comunicar públicamente

los trabajos de los investigadores, aumentando su difusión.

• Los sistemas de repositorios suelen integrarse e

interoperar con otros sistemas y aplicaciones

¿Por qué hacen falta los

repositorios de datos científicos?

• Evitar la perdida de datos

• Evitar la redundancia en la toma de datos.

• Favorecer la investigación multidisciplinar (e.g.

gestión forestal multifuncional) mediante la incorporación

de datos existentes y mejorados por distintos grupos de

investigación

• Generar valor añadido a las investigaciones

realizadas mediante su utilización en otros contextos,

otras relaciones.

• Poner en valor las series de datos disponibles

La utilización de datos como

combustible del desarrollo

Los datos bien documentados son fuente de desarrollo

para el sector científico (Universidades, Centros de

Investigación)

Pero …

.. mas aun para otros usuarios finales:

Empresas de base tecnológica

Centros tecnológicos

que pueden re-utilizar estos datos con otros fines

Los repositorios públicos un problema

de política científica

• Ley de la ciencia. Artículo 37. Difusión en acceso

abierto.

1. Los agentes públicos del Sistema Español de

Ciencia, Tecnología e Innovación impulsarán el

desarrollo de repositorios, propios o

compartidos, de acceso abierto a las

publicaciones de su personal de investigación,

y establecerán sistemas que permitan

conectarlos con iniciativas similares de ámbito

nacional e internacional”.

• El programa H2020 ha establecido unas “Guidelines

on Open Access to Scientific Publications and

Research Data in Horizon 2020”.

Los repositorios públicos un problema

de política científica

• “paradoja del recolector de datos”: Si recoge datos

muy buenos puede publicar menos que utilizando

datos existentes ya obtenido por otros invesigadores

• Necesidad de integrar la obtención y difusión de

datos como un mérito científico

Política de publicación de datos

Ventajas de la publicación de datos

• Son datos publicados: se reconoce y cita la autoría.

• Tienen identificación para su uso

• Datos públicos

• Posibilidad de uso a largo plazo (según un estudio

cada año se pierde el acceso a 17% de los datos

obtenido por contacto a los autores)

• Reconocer a los autores que realmente obtienen los

datos y desarrollan los protocolos de toma de datos

Política de publicación de datos

Inconvenientes

• Necesidad de tiempo para documentar los datos:

Para evitar esta dificultad, sería necesario valorar

este trabajo (el sistema de valoración de

productividad debería considerar la publicación de

datos en repositorios públicos, y también se debería

incluir como requisito de proyectos la convocatoria la

necesidad de subir los datos a un repositorio publico)

• Resistencia de algunos investigadores (uso libre de

los datos).

• Necesidad de desarrollar políticas de buenas

prácticas incluyendo salvaguardas para los

estudiantes en formación

Dryad , LabArchives.. E

jem

plo

de r

epositori

o

de

da

tos

Red de Excelencia Evoltree

● Repositorio de datos de ISS (Intensive Sampling

Sites)

● Datos georeferenciados relacionados con todos los

datos disponibles en estos sitios de muestreo

Eje

mplo

de r

epositori

o

de

da

tos

Eje

mplo

de r

epositori

o

de

da

tos

eResearch Archive

¿Hacia un repositorio de datos medio-

ambientales-forestales-

agroalimentario?

Com

ponente

s

po

sib

les

● Repositorio de proyectos y resultados de proyectos forestales

● Repositorio de datos forestales- Combinación con otros organismos/entidades

● Artículos y Datos de Publicaciones científicas

● Data Journal (complementa las revistas. Permite animar a publicar los datos al ser un sistema internacionalmente reconocido)

● Bases datos de los grupos de Investigación (e.g. GENFORED, SELVIRED, Recursos Genéticos Forestales, Herbario, Identificación maderas, Suelos)

¿Hacia un repositorio de datos? Administración General del Estado

MINECO:

- MINECO- Direccion General de Investigacion Cientifica y Técnica

o Datos de resultados de proyectos agroalimentarios dependientes del Plan

Nacional

o Datos de resultados de proyectos agroalimentarios dependientes de

proyectos Europeos

- CSIC

o Datos de resultados de proyectos agroalimentarios

o Repositorio de datos agroalimentarios (Comprobar si existe)

o Publicaciones Agroalimentarias

MAGRAMA.

- Banco de datos de la Naturaleza

o Mapa Forestal de España

o Inventario Forestal Nacional

o Mapa de Propiedades y Montes

o Parques Naturales y Zonas protegidas

o Catálogo de Materiales de Base

o Mapas de Regiones de Procedencia

o Mapa de Zonas de Utilización de MFR

o Registro de Unidades de Conservación de Recursos Genéticos

o Mapa de Suelos Forestales

o Datos climáticos

o Red de seguimiento de daños en los bosques

o Estadística Forestal

- Oficina de Variedades Vegetales

o Registro de Variedades Vegetales

- Direccion General de Desarrollo Rural

o SIGPAC. Cartografía Básica.

Comunidades Autónomas

- Centre Tecnológic de Catalunya

- CREAF

- CETEMAS

- CITA

- CIFA-Lourizan

- IRTA

o Repositorio de publicaciones agroalimentarias

o Repositorio datos agroalimentarios

Universidades

Sociedades Científicas

Otros??

Posib

les f

uente

de

da

tos

¿Hacia un repositorio de datos? P

ublic

acio

nes

cie

ntíficas

● Repositorios de artículos científicos (open-access) y de monografías (e.g. Forest systems, Cuadernos de la SECF)

● Exigir la publicación de datos?

● Crear un Data Journal Forestal?

¿Hacia un repositorio de datos? R

edes d

e e

nsayos

¿Hacia un repositorio de datos? F

edera

ció

n d

e

serv

idore

s

El repositorio a

desarrollar sería el

resultado de federar

múltiples repositorios

existentes mediante

la recolección de

metadatos y la

centralización de los

mismos junto al

sistema de búsqueda

y navegación

correspondiente.

Nuevos métodos. Nuevas necesidades

• Debemos prepararnos para poder utilizar bases de

datos masivas

• Solo una visión integrada nos puede permitir

aprovechar el potencial del uso de datos para

abordar los retos del sector forestal

• Pero unos estándares de datos de calidad requiere

un esfuerzo de todos los agentes implicados y un

reconocimiento

• Nuevos métodos de investigación y análisis de datos

requieren nuevos métodos en política científica

¡Gracias!

Felipe Bravo

Universidad de Valladolid

Avda. Madrid s/n

E-34004 Palencia, España

e-mail: fbravo@pvs.uva.es

Página electrónica: http://www.research4forestry.org

Ricardo Alía

INIA-CIFOR

Avda. A Coruña s/n

E-28040 Madrid, España

e-mail: alia@inia.es