Infraestructura y servicios de gestión de datos de investigación: una evaluación en el ámbito de la Universidad Estadual Paulista (Unesp)
DOI:
https://doi.org/10.5007/1518-2924.2022.e85188Palabras clave:
Dados de Pesquisa, Gestão de Dados de Pesquisa, Research Infrastructure Self-Evaluation, RISEResumen
Objetivo: comprender el proceso de autoevaluación de la infraestructura y prestación de servicios de gestión de datos de investigación, a través del diagnóstico de la Universidade Estadual Paulista utilizando la herramienta de autoevaluación Research Infrastructure Self-Evaluation.
Método: la investigación exploratoria, aplicada y cualitativa, que consistió en la autoevaluación realizada en la Universidad Estadual Paulista, utilizando la Research Infrastructure Self-Evaluation, generando un gráfico de araña, con el objetivo de evaluar la infraestructura y la oferta de servicios de datos de investigación administración. La recolección de datos consistió en la aplicación de Research Infrastructure Self-Evaluation, teniendo como resultado el mapeo de las prácticas de gestión de datos de investigación en la Institución.
Resultado: a partir del mapeo, fue posible analizar las fortalezas y necesidades para mejorar la infraestructura de apoyo a la gestión de datos de investigación en la Universidad Estadual Paulista, lo que permitió a la Institución verificar aspectos que demandan inversiones, con el objetivo de mejorar la infraestructura y los servicios de apoyo al investigador.
Conclusiones: a partir de la autoevaluación y análisis de aspectos relacionados con la gestión de datos de investigación, fue posible identificar las fortalezas, entre las que destacan la atención institucional a las políticas que, aunque generales, pueden ser aplicadas a la gestión de datos de investigación. Por otro lado, para que la infraestructura y los servicios de gestión de datos de investigación estén debidamente estructurados, es necesaria una visión global de la Universidad Estadual Paulista para todos los aspectos que componen la gestión de datos de investigación, tal como se estructura en la Research Infrastructure Self-Evaluation y, a través del resultado de la autoevaluación, invertir en llenar los vacíos que actualmente existen y subsanarlos en beneficio del investigador, sus resultados de investigación, la comunidad científica, la sociedad y la propia institución.
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