Dataverse: Repositorios de datos abiertos para la ciencia y la investigación
La plataforma líder en gestión, preservación y acceso abierto a datos de investigación.
Dataverse es un software de código abierto diseñado para la gestión de repositorios de datos de investigación, facilitando el almacenamiento, organización, descubrimiento y acceso a conjuntos de datos científicos. Permite a los investigadores, instituciones y bibliotecas compartir, preservar y reutilizar datos con un alto nivel de seguridad y estándares FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable).
Dataverse: Repositorios de datos abiertos para la ciencia y la investigación
Dataverse es un repositorio de datos de investigación de código abierto diseñado para la gestión, almacenamiento, publicación y preservación de datos científicos y académicos. Facilita el acceso abierto y la reutilización de conjuntos de datos mediante estándares FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable), asegurando que la información sea fácilmente localizable y accesible para investigadores, universidades e instituciones. Con soporte para metadatos estructurados, control de versiones, interoperabilidad y APIs personalizables, Dataverse impulsa la transparencia y reproducibilidad en la ciencia.
Dataverse es una plataforma robusta y escalable que permite a las instituciones académicas y gubernamentales gestionar y compartir datos de manera segura. Su integración con herramientas de análisis, control de permisos avanzados y compatibilidad con estándares abiertos lo convierten en la mejor opción para la preservación y publicación de datos de investigación. Además, su comunidad global y constante desarrollo garantizan mejoras continuas en seguridad, accesibilidad y gestión de datos científicos.
Funcionalidades Dataverse
Dataverse permite a los investigadores almacenar, organizar y compartir conjuntos de datos científicos con metadatos estructurados, asegurando el cumplimiento de los principios FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable).
Cada conjunto de datos puede contar con múltiples versiones, permitiendo el seguimiento de cambios y actualizaciones. Además, la plataforma garantiza la preservación a largo plazo de los datos científicos, cumpliendo con los estándares de acceso abierto y reutilización de la información.d entre autores dentro del repositorio.
Dataverse es compatible con protocolos y formatos estándar de la industria, facilitando la integración con otras herramientas y plataformas de gestión de datos como OAI-PMH, DOI, ORCID y JSON APIs. Esto permite un fácil intercambio y descubrimiento de datos dentro de la comunidad científica.
Ofrece un sistema de permisos personalizables, lo que permite a los administradores definir roles de acceso y gestionar la visibilidad de los conjuntos de datos. Los investigadores pueden elegir entre acceso público o restringido, asegurando la privacidad y confidencialidad cuando sea necesario.
Dataverse permite la integración con software de análisis estadístico y procesamiento de datos como R, Python, Stata y SPSS, facilitando el trabajo colaborativo y la reutilización de datos en proyectos científicos.
Cuenta con APIs RESTful que permiten a desarrolladores e instituciones personalizar y automatizar flujos de trabajo, integrando Dataverse con otros sistemas de gestión de datos o plataformas de publicación académica.
Los conjuntos de datos en Dataverse son fácilmente indexados por motores de búsqueda y repositorios de datos abiertos, permitiendo que los investigadores aumenten la visibilidad y el impacto de sus investigaciones a nivel global.
Dataverse permite la creación de múltiples Dataverses dentro de una misma instalación, lo que facilita la organización de conjuntos de datos en diferentes niveles. Cada Dataverse puede representar una institución, departamento o grupo de investigación, con configuraciones personalizadas de permisos, metadatos y políticas de acceso. Esto permite a las organizaciones estructurar sus repositorios de manera eficiente y adaptada a sus necesidades específicas.
Dataverse proporciona automáticamente citas formateadas para cada conjunto de datos en varios estilos (APA, Chicago, MLA, etc.), lo que facilita su uso en publicaciones científicas. Además, integra la asignación de DOI (Digital Object Identifier) para cada dataset, garantizando su identificación única, persistencia y reconocimiento en la comunidad académica y científica.
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