Caracterización de datos de investigación: caso línea de ciencia, universidad y sociedad del COLAV de la Universidad de Antioquia

RESUMEN: El presente proyecto desarrolla un modelo para caracterizar los datos de investigación del CoLaV de la Universidad de Antioquia para facilitar la gestión de los datos de investigación. Para esto se realizaron revisiones documentales y una exploración de los datos del CoLaV a través de tres...

Full description

Autores:
Almario Cadavid, Laura Carolina
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2021
Institución:
Universidad de Antioquia
Repositorio:
Repositorio UdeA
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/18849
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/10495/18849
Palabra clave:
Investigación social
Social research
Gestión de proyectos
Universidad de Antioquia - Grupos de Investigación
Gestión de proyectos de investigación
Datos abiertos
Investigación en la universidad
Gestión de datos
Producción de conocimiento
Investigación en ciencias sociales
Investigación en ciencias humanas
http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept378
Rights
openAccess
License
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia (CC BY-NC-ND 2.5 CO)
Description
Summary:RESUMEN: El presente proyecto desarrolla un modelo para caracterizar los datos de investigación del CoLaV de la Universidad de Antioquia para facilitar la gestión de los datos de investigación. Para esto se realizaron revisiones documentales y una exploración de los datos del CoLaV a través de tres entrevistas. De esta manera, la investigación fue de tipo descriptiva y se emplearon instrumentos como la matriz de búsqueda y análisis de información, una matriz de conceptos sobre la gestión de datos de investigación y tres entrevistas estructuradas dirigidas a tres actores: investigador, coordinador y científico de datos del CoLaV. Se tienen en cuenta conceptos como: gestión de proyectos de investigación, gestión de datos de investigación, gobierno de datos, caracterización de datos de investigación, datos abiertos, Principios FAIR y Ciclo de vida de los datos. Se espera que el modelo para caracterizar datos de investigación pueda ser replicado por otras instituciones.