Guía de buenas prácticas para la gestión de la calidad de datos de biodiversidad
22 Volver al índice 2. Calidad de datos dispone a los datos aptos para usos potenciales que los usuarios futu- ros quieran darles. En esencia, la GCD busca modificar las fuentes más básicas de cali- dad, es decir, la completitud y veracidad de los datos. 2.2. Referentes de calidad de datos En la informática de la biodiversidad confluyen paradigmas, proyec- tos y recursos que abordan la calidad de los datos desde distintas instancias y etapas del ciclo de vida de los datos. Algunos de estos son puntos de referencia global en calidad de datos, por lo que una GCD que se adapte a ellos es altamente recomendable. 2.2.1. Principios FAIR La gestión y custodia de datos e información puede ser mejorada si- guiendo los principios FAIR (Wilkinson et al., 2016). A partir de los cua- les se establecen los criterios para que los datos sean encontrables, accesibles, interoperables y reutilizables (Figura 3). FAIR representa un grupo de principios concisos y de alto nivel independientes de la disciplina específica, pudiendo ser utilizado en varias áreas. Los cuatro principios aplican para todas las etapas del ciclo de vida de los datos, y para aquellos elementos que interactúan en el ciclo tales como algorit- mos, herramientas, y esquemas de trabajo. Conceptualmente, FAIR funciona como principios para guiar y codifi- car buenas prácticas para recolectores, usuarios y curadores de datos (Hank & Bishop, 2018). Para el caso de los datos de biodiversidad, la estructuración de los conjuntos de datos en el estándar Darwin Core y su preservación en la plataforma GBIF permiten cumplir con estos principios. 2.2.2. Estándar Darwin Core Darwin Core (DwC) es un conjunto de términos con una semánti- ca claramente definida, utilizados para estandarizar la preservación de datos e información de biodiversidad (Darwin Core Task Group, 2009; Wieczorek et al., 2012). Los términos se organizan en 11 categorías de- nominadas clases, y 206 campos, constituyendo un lenguaje particular
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