7,105 Matching Annotations
  1. Jul 2022
    1. (meta)data are associated with detailed provenance

      Los (meta)datos están asociados con la procedencia detallada

    2. (meta)data are released with a clear and accessible data usage license

      Los (meta)datos se publican con una licencia de uso de datos clara y accesible

    3. (meta)data are richly described with a plurality of accurate and relevant attributes

      los (meta)datos se describen detalladamente con una pluralidad de atributos precisos y relevantes

    4. (meta)data include qualified references to other (meta)data

      (meta)datos incluyen referencias calificadas a otros (meta)datos

    5. meta)data use vocabularies that follow FAIR principles

      (meta)datos usan vocabularios que siguen los principios FAIR

    6. (meta)data use a formal, accessible, shared, and broadly applicable language for knowledge representation

      los (meta)datos utilizan un lenguaje formal, accesible, compartido y ampliamente aplicable para la representación del conocimiento

    7. metadata are accessible, even when the data are no longer available

      los metadatos son accesibles, incluso cuando los datos ya no están disponibles

    8. the protocol allows for an authentication and authorization procedure, where necessary

      el protocolo permite un procedimiento de autenticación y autorización, cuando sea necesario

    9. the protocol is open, free and universally implementable

      el protocolo es abierto, gratuito y universalmente implementable

    10. (meta)data are retrievable by their identifier using a standardized communications protocol

      Los (meta)datos son recuperables por su identificador utilizando un protocolo de comunicaciones estandarizado

    11. (meta)data are registered or indexed in a searchable resource

      Los (meta)datos se registran o indexan en un recurso de búsqueda

    12. metadata clearly and explicitly include the identifier of the data it describes

      los metadatos incluyen de forma clara y explícita el identificador de los datos que describen

    13. data are described with rich metadata

      los datos se describen con metadatos enriquecidos

    14. 3.1.1 Principle F1: (meta)data are assigned a globally unique and persistent identifier

      a los (meta)datos se les asigna un identificador global único y persistente

    15. “searchable resource”, “protocol”, “knowledge representation language”, “vocabularies”, “qualified reference”, “usage license”, and “standards”

      Estos conceptos junto con metadatos deben tenerse muy claros y usarse ágilmente "recurso de búsqueda", "protocolo", "lenguaje de representación del conocimiento", "vocabularios", "referencia calificada", "licencia de uso" y "estándares"

    16. (Meta)data: The concepts of “data” and “metadata” occur throughout the 15 FAIR guiding principles. In the original paper

      Los conceptos de “datos” y “metadatos” aparecen a lo largo de los 15 principios rectores de FAIR .

      Los metadatos son impoetantes!

    17. This has implications for all four foundational principles: • Findability: Digital resources should be easy to find for both humans and computers. Extensive machine-actionable metadata are essential for automatic discovery of relevant datasets and services, and are therefore an essential component of the FAIRification process [14].• Accessibility: Protocols for retrieving digital resources should be made explicit, for both humans and machines, including well-defined mechanisms to obtain authorization for access to protected data.• Interoperability: When two or more digital resources are related to the same topic or entity, it should be possible for machines to merge the information into a richer, unified view of that entity. Similarly, when a digital entity is capable of being processed by an online service, a machine should be capable of automatically detecting this compliance and facilitating the interaction between the data and that tool. This requires that the meaning (semantics) of each participating resource – be they data and/or services service – is clear.• Reusability: Digital resources are sufficiently well described for both humans and computers, such that a machine is capable of deciding: if a digital resource should be reused (i.e., is it relevant to the task at-hand?); if a digital resource can be reused, and under what conditions (i.e., do I fulfill the conditions of reuse?); and who to credit if it is reused

      • Encontrabilidad: los recursos digitales deben ser fáciles de encontrar tanto para humanos como para computadoras. Los metadatos extensos procesables por máquina son esenciales para el descubrimiento automático de conjuntos de datos y servicios relevantes y, por lo tanto, son un componente esencial del proceso de FAIRificación [ 14 ].

      • Accesibilidad: Se deben hacer explícitos los protocolos para la recuperación de recursos digitales, tanto para humanos como para máquinas, incluyendo mecanismos bien definidos para obtener autorización de acceso a datos protegidos.

      • Interoperabilidad: cuando dos o más recursos digitales están relacionados con el mismo tema o entidad, las máquinas deberían poder fusionar la información en una vista más rica y unificada de esa entidad. De manera similar, cuando una entidad digital puede ser procesada por un servicio en línea, una máquina debe ser capaz de detectar automáticamente este cumplimiento y facilitar la interacción entre los datos y esa herramienta. Esto requiere que el significado (semántica) de cada recurso participante, ya sean datos y/o servicios, sea claro.

      • Reutilización: los recursos digitales están suficientemente bien descritos tanto para humanos como para computadoras, de modo que una máquina es capaz de decidir: si un recurso digital debe reutilizarse (es decir, ¿es relevante para la tarea en cuestión?); si un recurso digital se puede reutilizar y bajo qué condiciones (es decir, ¿cumplo las condiciones de reutilización?); y a quién acreditar si se reutiliza.

    18. There are several alternative routes towards the implementation of the FAIR principles, some specialized for different types of digital resources. Communities have already published documents that can guide implementation choices. Examples are: “the FAIR metrics” [9] and the follow-up Maturity Indicators [10], “the FAIRy tale” [11], “Top 10 FAIR Data & Software Things” [12], the RDA FAIR Data Maturity Model①, the EC report on “turning FAIR into reality” [13], and the “FAIR principles explained” described on the GO

      Implementaciones de FAIR

    19. it has also brought the inherent risk of incompatible solutions between stakeholder communities.

      también ha traído la inherente riesgo de soluciones incompatibles entre las comunidades de partes interesadas.

    20. The FAIR principles are intended as a guide to enable digital resources to become more Findable, Accessible, Interoperable and Reusable for machines and thus also for humans. These four foundational principles are more explicitly and measurably described by 15 FAIR guiding principles.

      Los principios FAIR pretenden ser una guía para permitir que los recursos digitales se vuelvan más Encontrables, Accesibles, Interoperables y Reutilizables para las máquinas y, por lo tanto, también para los humanos. Estos cuatro principios fundamentales se describen de manera más explícita y medible en los 15 principios rectores de FAIR

    21. infrastructure supporting machine-actionable data reuse, i.e., reuse of data that can be processed by computers

      respalda la reutilización de datos accionables por máquinas, es decir, la reutilización de datos que pueden ser procesados ​​por computadoras

    22. Here, we provide interpretations and implementation considerations (choices and challenges) for each FAIR principle.

      Aquí, proporcionamos interpretaciones y consideraciones de implementación (opciones y desafíos) para cada principio FAIR

    23. e introduce the concept of FAIR implementation considerations to assist accelerated global participation and convergence towards accessible, robust, widespread and consistent FAIR implementations.

      Introducimos el concepto de consideraciones de implementación FAIRayudar a acelerar la participación global y la convergencia hacia implementaciones FAIR accesibles, robustas, generalizadas y consistentes.

    24. the 15 FAIR guiding principles do not dictate specific technological implementations, but provide guidance for improving Findability, Accessibility, Interoperability and Reusability of digital resources.

      Los 15 principios rectores FAIR no dictan implementaciones tecnológicas específicas, sino que brindan orientación .para mejorar la Encontrabilidad, Accesibilidad, Interoperabilidad y Reutilización de los recursos digitales.

      Son 15!

  2. Jun 2022
    1. El bit es una partículafundamental de una especie diversa: no es solo diminuto, sino también abstracto(un dígito binario, un biestable, un «sí o no»). Es insustancial, aunque cuando loscientíficos por fin comprenden la información, se preguntan si es tal vezprimario: más fundamental que la mismísima materia. Sugieren que el bit es elnúcleo irreducible, y que la información constituye el mismísimo centro de laexistencia

      Bit

    2. Lo mismo ocurrió con información. Fue necesario realizar un rito depurificación.

      La importancia del lenguaje‼️

    3. Vivimos en el mundo de la información y el conocimiento, pero, aunquemanejamos cotidianamente móviles y ordenadores, no entendemos deltodo lo que esto significa.

      Así es!

    1. Impact factor (IF) and H-index

      Técnicas:Indicadores bibliométricos

    2. 1998 to 2018

      Periodo

    3. Keywords with Citation Bursts

      Variable

    4. Keywords Analysis

      Variable

    5. Co-cited Reference

      Variable

    6. scientometric analysis and a historical review

      Método

    7. scientometric analysis and a historical review

      Método

    8. Journal and Co-cited Journal

      Variable

    9. Cooperation Map of Country/region and Institute

      Variable

    10. 231,270

      Registros

    11. “depression” or “depressive disorder” as topical retrieval terms and time span limited to 1998-2018

      Consulta

    12. science citation index expanded (SCI-E) database on Web of Science (WOS)

      Base de datos

    13. VOSviewer

      Herramienta

    14. CiteSpace

      Herramienta

  3. May 2022
    1. SeminarioBIOinformación

      25 de mayo del 2022

      Análisis de un artículo bibloiométrico de interés para BIOciencias

      🐦https://twitter.com/infovestigacion/status/1529602570775187456

      👩🏻‍🏫Presentación: https://docs.google.com/presentation/d/1Q4JkKktrtHz9C7qRAFHCrznpXjH-D3TI_PE_7bzsZJU/edit?usp=sharing

      🖍Ejercicio: https://debonair-porch-3c5.notion.site/Biologymetrics-26a69631f59f49e58a2edf5829a734ff

      📹Vídeo: https://youtu.be/ij8IDohbabY

    2. Co-authorship

      Coautoría

    3. Co-occurrence analysis of keywords

      Análisis bibliométrico

    4. Citation analysis

      Análisis de citación

    5. number of publications (in total and per year), authors, and journals; open access status; publications per journal; journals publishing the highest volume of literature and their impact factors, language of publication; document type; publication country; author affiliations; funding sponsors; most highly cited publications; and most highly published authors.

      14 Variables obtenidas para los artículos

    6. USA

      País de adscripción de los autores

    7. 1829 to 2021

      Tendencia temporal, el primer artículo que encontraron es de 1829!!!!

    8. 10 214

      Casi un tercio es de acceso abierto

    9. 29 802

      Publicaciones analizadas

    10. VOSviewer

      Software

    11. Bibliometric networks

      Tipo de indicadores y análisis métricos

    12. Trends

      Procedimiento

    13. “article” and “review”

      Cobertura tipológica: tipos de artículos analizados y criterio de incluisón

    14. April 02, 2021

      Fecha de la consulta

    15. “(TITLE (cannabi* OR hashish OR marijuana OR marihuana)) AND ( LIMIT-TO ( DOCTYPE,"ar" ) OR LIMIT-TO ( DOCTYPE,"re" ) )”

      Consulta

    16. Scopus

      Base de datos

    1. At FAIRsharing, one of our roles is to help you find the right database to upload your data. Try browsing our complete subject hierarchy or searching our database records to find an appropriate database for your data type. Alternatively, you could look at our collection of Generalist Repositories or browse all subject-agnostic records, which may provide you with a location to store data from a wider range of research areas. If you are submitting to a particular journal, you can also search for that journal or its publisher; if they are registered with us, then their FAIRsharing data policy record may contain a list of recommended databases and/or standards.

      ¿Cuál es la mejor base de datos para subir tus datos?

    1. We are pleased to include 1645 entries in this 29th release of the NAR online Molecular Database Collection (available at http://www.oxfordjournals.org/nar/database/c/). We have updated 317 entries, 89 new resources were added and 80 entries were removed in our ongoing effort to provide an up-to-date collection

      Nos complace incluir 1645 entradas en esta versión número 29 de la Colección de bases de datos moleculares en línea de NAR (disponible en http://www.oxfordjournals.org/nar/database/c/ ). Hemos actualizado 317 entradas, se agregaron 89 nuevos recursos y se eliminaron 80 entradas en nuestro esfuerzo continuo por proporcionar una colección actualizada.

    2. As ever, many databases straddle multiple categories and readers are encouraged to check the full list of papers.

      Como siempre, muchas bases de datos abarcan múltiples categorías y se anima a los lectores a consultar la lista completa de artículos.

    3. Our latest update to the NAR online Molecular Biology Database Collection brings the total number of entries to 1645. Following last year's major cleanup, we have updated 317 entries, listing 89 new resources and trimming 80 discontinued URLs.

      Nuestra última actualización de la colección de bases de datos de biología molecular en línea de NAR eleva el número total de entradas a 1645. Luego de la limpieza importante del año pasado, hemos actualizado 317 entradas, enumerando 89 recursos nuevos y recortando 80 URL descontinuadas.

    4. The 2022 Nucleic Acids Research Database Issue contains 185 papers, including 87 papers reporting on new databases and 85 updates from resources previously published in the Issue. Thirteen additional manuscripts provide updates on databases most recently published elsewhere. Seven new databases focus specifically on COVID-19 and SARS-CoV-2, including SCoV2-MD

      La investigación de ácidos nucleicos de 2022El número de la base de datos contiene 185 artículos, incluidos 87 artículos que informan sobre nuevas bases de datos y 85 actualizaciones de recursos publicados anteriormente en el número. Trece manuscritos adicionales brindan actualizaciones sobre las bases de datos publicadas más recientemente en otros lugares. Siete nuevas bases de datos se enfocan específicamente en COVID-19 y SARS-CoV-2, incluido SCoV2-MD,

    5. 185

      La versión del 2022 tiene 185 bases de datos nuevas

  4. Apr 2022
    1. Armado con esta comprensión de la causalidad, será más fácil captar la atención del biólogo, por ejemplo, al demostrar cómo un análisis conceptual deLa causalidad genética puede revelar que algunas características de los genes que los biólogos suelen dar por sentadas son, de hecho, muy dudosas (KampourakisReferencia Kampourakis2017 ).

      Plantear preguntas!

  5. Mar 2022
    1. Este requisito tiene sentido dado que tales métodos y compromisos se han adaptado durante siglos al estudio de las características específicas de los fenómenos de interés y, sin embargo, dificulta que los investigadores acuerden estándares y normas comunes.

      Es dificil la colaboración

    2. Una de las razones de este crecimiento es la insistencia de los investigadores que trabajan dentro de diferentes tradiciones para adaptar sus prácticas de datos y herramientas relacionadas lo más cerca posible de sus métodos y compromisos existentes.

      Piensan individualmente!

    1. TimCaro

      https://wfcb.ucdavis.edu/people/emeriti/caro-tim/caro-lab

      Biólogo interesado en coloración y conservación

      Internalista

    2. nature

      ConceptoClave

    3. animal and plants

      ConceptosClave

    4. Google Scholar

      Usando esta función pude acceder a la fuente original de Wallace https://www.journals.uchicago.edu/doi/abs/10.1086/271979

    5. A.R. WallaceThe colours of animals and plants. Part IAmer. Nat., 11 (1877), pp. 384-406View Record in Scopus

      Obra principal

    6. 1877

      Época: a partir de que se publicó esta obra

    7. functional questions about coloration that still demand investigation

      tema

    8. These categories are: protective colors; warning colors; mimicry; sexual colors; ‘typical colours’; and attractive colors in flowers and fruits.

      argumento

    9. ix biological categories of coloration of animals and plants

      argumento

    10. Alfred Russel Wallace's

      Personaje

    1. http://proteininformationresource.org/iPTMnet

      Hay un error en el registro, la página web está incorrecta como http://proteininformationresource.org/iPTMnet y debe ser https://www.ebi.ac.uk/ena/browser/home

  6. Feb 2022