Artículo de datos: tipo de publicación cuyo objetivo principal es describir una colección o conjunto de datos de investigación. Solo contienen información sobre los datos, no extendiéndose a hipótesis, argumentos, interpretaciones, deducciones y conclusiones.
Checksum: Checksum o suma de verificación es una secuencia de números y letras que se utiliza para verificar la integridad de los datos, es decir, si un archivo es exactamente el mismo después de una transferencia, verificar que no ha sido alterado por un tercero o no está dañado.
Conjunto de datos: término utilizado para referirse a los archivos de datos de búsqueda y sus metadatos.
Curaduría: proceso de revisión de datos y metadatos realizado por un curador que garantiza que los conjuntos de datos se describan correctamente y cumplan con los criterios definidos por el repositorio de datos de investigación.
Datos abiertos: datos que pueden ser utilizados por cualquier persona sin restricciones técnicas o legales. El uso abarca tanto el acceso como la reutilización.
Datos compartidos: datos de investigación cuyo acceso, reutilización y redistribución se limita a determinadas personas o grupos.
Datos de investigación: son registros de hechos que se utilizan como fuentes primarias para la investigación científica. Son comúnmente aceptados en la comunidad científica como necesarios para validar los resultados de la investigación.
Datos embargados: datos de investigación a los que se permitirá acceder y reutilizar después de un período de tiempo predeterminado.
Datos cerrados: datos de investigación que no se pueden utilizar, reutilizar ni redistribuir libremente.
Dataverse: Plataforma para almacenar conjuntos de datos. En el contexto de SciELO Data, es el espacio (contenedor) de la revista dentro del repositorio de SciELO Data donde se depositan y almacenan los datos relacionados con los manuscritos o artículos de la revista.
Metadatos: información sobre un conjunto de datos de investigación con fines de atribución de autoría, descripción, gestión, verificación y descubrimiento.
Principios FAIR (del inglés Findable, Accessible, Interoperable e Reusable): conjunto de principios rectores para la gestión y administración de datos científicos. El propósito de los principios FAIR es servir como una guía para aquellos que desean aumentar la reutilización de datos tanto por parte de individuos como de computadoras.
Replicabilidad: es el logro de resultados consistentes entre estudios que tienen como objetivo dar respuesta a una misma pregunta científica, cada uno con sus respectivos datos. Dos estudios pueden considerarse replicados si obtienen resultados consistentes dado el nivel de incertidumbre inherente al sistema estudiado.
Reproducibilidad: es obtener resultados consistentes utilizando los mismos datos de entrada (entrada), pasos computacionales, métodos, código y condiciones de análisis.
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