Guía de buenas prácticas para la gestión de la calidad de datos de biodiversidad

18 Volver al índice 1. Ciclo de vida de los datos repositorio, en el cual puedan estar disponibles para cualquier perso- na que los requiera, y donde puedan ser verificados, replicados y acti- vamente curados a través del tiempo (Gadelha et al., 2020; Michener & Jones, 2012). La preservación de los datos es una contribución im- portante para la comunidad científica, ya que dispone los datos a otras personas, quienes pueden reutilizarlos para sus propios objetivos. En este sentido, compartir los datos significa un avance y mejora para la ciencia y gestión de la biodiversidad, ya que permite verificar resulta- dos y repetir experimentos, y conlleva a nuevos proyectos a través de la reutilización de los datos en las etapas de descubrimiento e integra- ción (Pryor, 2012). Idealmente, la preservación se debe hacer en una base de datos pú- blica y gratuita que siga los principios FAIR, de forma que los costos en recursos y tiempo para quienes desean acceder a ella sean mínimos. Los procedimientos para la publicación de conjuntos de datos en una base de datos son diversos, dependiendo del protocolo particular utilizado. El flujo de trabajo con la estructura más desarrollada para estos fines es Darwin Core (DwC, J. Wieczorek et al., 2012). DwC es un es- tándar para la estructuración y publicación de datos de biodiversidad, consistente en una lista de términos relacionados a la biodiversidad y sus definiciones (ver subcapítulo 2.2.2) . 1.1.6. Descubrimiento El descubrimiento de datos refiere a la búsqueda de datos de bio- diversidad valiosos y usables para una pregunta de investigación, pro- blemática o proyecto. El descubrimiento de datos y metadatos significa que estos son encontrables y accesibles. Lo anterior implica que los datos han sido preservados en un repositorio, e idealmente tienen un identificador persistente como un identificador de objeto digital (DOI) . 1.1.7. Integración La integración de datos refiere a la unión de conjuntos de datos des- de distintas fuentes, resultando en un conjunto de datos nuevo y más amplio. La motivación para integrar datos puede venir desde el descu- brimiento de un conjunto de datos valioso para complementar o com- plejizar una pregunta de estudio, o para verificar resultados obtenidos con un conjunto de datos propio, entre otros casos.