La naturaleza de los conjuntos de datos científicos en repositorios sudamericanos: una encuesta de formatos y extensiones
DOI:
https://doi.org/10.5007/1518-2924.2022.e85148Palabras clave:
Dados científicos, Conjuntos de dados, Repositórios de dados, Formatos e extensões, LevantamentoResumen
Objetivo: identificar los repositorios de datos científicos creados y administrados por instituciones de educación superior y/o agencias de investigación y desarrollo de América del Sur; identificar y describir los formatos y extensiones de los archivos que componen los conjuntos de datos científicos depositados en estos repositorios.
Método: se seleccionaron para la investigación ocho repositorios recuperados por RE3DATA. Se obtuvo una población (N) de 1.115 conjuntos de datos científicos. Con base en el Muestreo Aleatorio Estratificado, se alcanzó el valor de la muestra (n) igual a 258 conjuntos de datos, lo que corresponde al 23,15% de la población (N). Los datos tomados de las muestras se condensaron en tablas y gráficos.
Resultado: se observó que la naturaleza de los conjuntos de datos científicos investigados se centra en datos textuales y numéricos, guardados en archivos de texto y en tablas, respectivamente. Se notó que los conjuntos de datos pueden ser homogéneos (uno o más archivos guardados en un solo formato y extensión, por ejemplo, formato de imagen en .jpg) o heterogéneos (archivos guardados en diferentes formatos y extensiones, por ejemplo, el mismo formato de imagen guardado en .jpg y .tiff) en su composición. También se constató que algunas extensiones permiten identificar la naturaleza, el dominio y el contenido de los datos, como se observa en las extensiones .gpx y .gdb, que se refieren a datos de geolocalización, por tanto, de carácter alfanumérico.
Conclusiones: existe una creciente necesidad de describir la naturaleza de los datos, así como los formatos y extensiones de sus archivos. Este tipo de metadatos descriptivos sería valioso para los usuarios potenciales, ya que les permitiría obtener una mejor comprensión del contexto de los datos con un enfoque en su reutilización.
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