• Aumento de confianza en la ciencia y en la fiabilidad de los resultados científicos.
• Disposición de infraestructura tecnológica para almacenar las investigaciones y sus resultados.
• Facilita la visibilidad al ser localizables, accesibles, interoperables y reutilizables mejorando el impacto y las citas.
• Permite la reutilización y redistribución de los datos, promoviendo la colaboración y nuevas investigaciones.
• Permite el acceso a fondos públicos, que exigen datos abiertos.
• Contar con identificadores únicos para el investigador y para los datos de investigación, haciendo vinculables todos los trabajos del investigador y lograr referencias cruzadas entre varias investigaciones.
• Los investigadores reciben apoyo y capacitación, para mejorar la calidad de los metadatos, utilizando las buenas practicas en formatos de archivos y licenciamientos.
• Es una buena instancia para implementar un claro plan de gestión de datos dentro de la comunidad.
• En muchos casos facilita las investigaciones colaborativas.

No es así, el termino si bien pareciera no incluir todas las áreas del conocimiento, es inclusivo y también se le podría llamar “Investigación Abierta” o “Academia Abierta” incluyendo áreas del conocimiento tales como Humanidades y las Ciencias Sociales.

En ese caso, no es necesario utilizar el repositorio institucional, pero quizás contener los metadatos de la investigación en el repositorio institucional, ayudaría a generar mayor visibilidad.

El formato de datos abiertos se refiere a un estándar o especificación técnica que permite la publicación de datos de manera accesible, legible y reutilizable por cualquier persona y por lo general no requieren software propietario para su lectura. Por ejemplo:

• Formato Texto: TXT, ODT, PDF/A, XML
• Datos tabulares: CSV, TSV
• Imagen: TIFF, PNG, JPG 2000, SVG, WebP
• Audio: WAV, FLAC, OPUS
• Video: MPEG2, Theora, VP8, VP9, AV1, Motion JPG 2000 (MJ2)
• Datos jerárquicos binarios: HDF5

Los entornos virtuales de investigación son plataformas o infraestructuras tecnológicas que permiten a los investigadores acceder y colaborar en proyectos de investigación de manera remota. Estos entornos están diseñados para facilitar la gestión, el análisis y el intercambio de datos, así como el desarrollo y la ejecución de experimentos y análisis computacionales.

No es así, ya que el creador puede conservar la propiedad y recibir reconocimiento por su trabajo, a través de licencias abiertas, que a su vez permiten maximizar la reutilización y citación de los datos.

No necesariamente, por ejemplo: el DOAJ informa que el 71% de las 11,001 revistas de acceso abierto listadas en sus indexadores, no requieren cargo de publicación. (31/01/2018).

No, las licencias más utilizadas para contenido científico son las licencias Creative Commons, en cambio, los desarrolladores de software pueden usar licencias recopiladas por Open Source Initiative o Free Software Foundation. Las opciones se pueden consultar en choosealicense.com, también para el caso de base de datos, podría utilizar licencias desde Open Data Commons.

No necesariamente, la recomendación de buenas prácticas es que los datos de investigación sean tan abiertos como sea posible, pero siempre teniendo en cuenta limitaciones de confidencialidad, embargos, principios comerciales o de tipo ético.

Debe identificar la versión del documento que se puede depositar y cuándo puede estar disponible públicamente.