Ciencia abierta: compartir datos, código y materiales para impulsar la transparencia en la investigación

Fernando Tonini

doi:10.24215/2422572Xe180

Autores/as

Fernando Tonini Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET), Universidad de Palermo, Argentina https://orcid.org/0000-0001-6435-8923

DOI:

https://doi.org/10.24215/2422572Xe180

Palabras clave:

datos abiertos, código abierto, materiales abiertos, buenas prácticas de investigación

Resumen

A través de esta presentación busco familiarizar, específicamente, a estudiantes de grado con la ciencia abierta. Mi experiencia se centra en compartir datos, código y materiales como parte esencial de la investigación. Por un lado, planteo cómo descubrí la ciencia abierta de manera casual y cómo, posteriormente, encontré recursos valiosos que destacan su importancia. Por otro lado, incluyo recursos para facilitar la promoción de la transparencia y la verificación de resultados. Concluyo haciendo énfasis en la idea de que, aunque adoptar prácticas de ciencia abierta puede parecer abrumador, es posible empezar de a poco. Espero inspirar a otros y contribuir a una comunidad científica más transparente y colaborativa.

Descargas

Métricas

Visualizaciones del PDF

25

|

Biografía del autor/a

Fernando Tonini, Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET), Universidad de Palermo, Argentina

Es licenciado en psicología por la Universidad de Palermo (UP). Doctorando en psicología (UP), becado por el Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Realizó un posgrado, Especialización en Bioestadística básica aplicada, mediada con entorno R. Es docente UP en las materias Psicología General y Psicología de la Motivación y la Emoción. Se desempeña como editor técnico en la Revista Argentina de Ciencias del Comportamiento (RACC) y colabora en la Revista de Psicología de la Universidad Nacional de la Plata.

Citas

Allen, C. y Mehler, D. M. (2019). Open science challenges, benefits and tips in early career and beyond. PLoS Biology, 17(5), e3000246. https://doi.org/10.1371/journal.pbio.3000246

Brodeur, A., Cook, N., Hartley, J. y Heyes, A. (2022). Do pre-registration and pre-analysis plans reduce p-hacking and publication bias? SSRN Electronic Journal. http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4180594

Broman, K. W. y Woo, K. H. (2018). Data organization in spreadsheets. The American Statistician, 72(1), 2-10. https://doi.org/10.1080/00031305.2017.1375989

Cannell, B. (2022). codebookr: Create codebooks from data frames. (Versión 0.1.8) [R package]. https://github.com/brad-cannell/codebookr

Ferguson, C. J. y Brannick, M. T. (2012). Publication bias in psychological science: Prevalence, methods for identifying and controlling, and implications for the use of meta-analyses. Psychological Methods, 17(1), 120. https://doi.org/10.1037/a0024445

Gomes, D. G., Pottier, P., Crystal-Ornelas, R., Hudgins, E. J., Foroughirad, V., Sánchez-Reyes, L. L., Turba, R., Martinez, P. A., Moreau, D., Bertram, M. G., Smout, C. A. y Gaynor, K. M. (2022). Why don't we share data and code? Perceived barriers and benefits to public archiving practices. Proceedings of the Royal Society B, 289(1987), 20221113. https://doi.org/10.1098/rspb.2022.1113

Kidwell, M. C., Lazarević, L. B., Baranski, E., Hardwicke, T. E., Piechowski, S., Falkenberg, L. S., Kennett, C., Slowik, A., Sonnleitner, C., Hess-Holden, C., Errington, T. M., Fiedler, S. y Nosek, B. A. (2016). Badges to acknowledge open practices: A simple, low-cost, effective method for increasing transparency. PLoS Biology, 14(5), e1002456. https://doi.org/10.1371/journal.pbio.1002456

Martins, H. C. (2020). Tutorial-articles: The importance of data and code sharing. Revista de Administração Contemporânea, 25(1), e200212. https://doi.org/10.1590/1982-7849rac2021200212

Pennington, C. (2023). A student's guide to Open Science: Using the replication crisis to reform psychology. Open University Press.

Tedersoo, L., Küngas, R., Oras, E., Köster, K., Eenmaa, H., Leijen, Ä., Pedaste, M., Raju, M., Astapova, A., Lukner, H., Kogermann, K. y Sepp, T. (2021). Data sharing practices and data availability upon request differ across scientific disciplines. Scientific Data, 8(1), 192. https://doi.org/10.1038/s41597-021-00981-0

Vanpaemel, W., Vermorgen, M., Deriemaecker, L. y Storms, G. (2015). Are we wasting a good crisis? The availability of psychological research data after the storm. Collabra, 1(1), 3. https://doi.org/10.1525/collabra.13

Vicente-Saez, R. y Martinez-Fuentes, C. (2018). Open Science now: A systematic literature review for an integrated definition. Journal of Business Research, 88, 428-436. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2017.12.043

Wilkinson, M. D., Dumontier, M., Aalbersberg, I. J., Appleton, G., Axton, M., Baak, A., Blomberg, N., Boiten, J.-W., Bonino da Silva Santos, L., Bourne, P. E., Bouwman, J., Brookes, A. J., Clark, T., Crosas, M., Dillo, I., Dumon, O., Edmunds, S., Evelo, C. T., Finkers, R., … y Mons, B. (2016). The FAIR guiding principles for scientific data management and stewardship. Scientific Data, 3(1), 1-9. https://doi.org/10.1038/sdata.2016.18