Re-curación
La re-curación consiste en volver a los registros ya publicados para mejorar su conectividad — añadiendo ORCIDs, RORs e identificadores relacionados.
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Principios FAIR
Los metadatos FAIR son un continuo, no una lista de verificación. El historial de actividad muestra cómo los repositorios avanzan a lo largo de él con el tiempo.
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Metadatos de financiadores
Las siglas de los financiadores no bastan. Los identificadores persistentes como ROR permiten rastrear los productos de investigación hasta las agencias que los financiaron.
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Procedencia en DataCite
Cada actualización de un DOI desde marzo de 2019 queda registrada por DataCite como un evento de procedencia — eso es lo que Re-Curation Watch visualiza.
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Misión de MGC
Mejor documentación conduce a mejor descubrimiento de datos, más reutilización y mayor integridad de la investigación.
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Conectividad
Los identificadores conectan la investigación. ORCIDs para las personas, RORs para las organizaciones, DOIs para los productos — juntos hacen posible el grafo global de la investigación.
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Completitud
La completitud aquí mide presencia — la proporción de registros que contienen cada concepto — no si el valor es correcto o rico.
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Casos de uso FAIR
Los cuatro casos de uso FAIR agrupan los conceptos por propósito: Texto para el descubrimiento, Identificadores, Conexiones y Contactos.
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Campos obligatorios
DataCite exige unos pocos campos (título, creador, editor, tipo, año), así que algunos conceptos rondan el 100% por diseño — la señal interesante está en todo lo demás.
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Índice total
El Total FAIR es un promedio ponderado por conceptos de los cuatro casos de uso FAIR. Projects y Extras se puntúan por separado y no lo afectan.
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Muestreo
Para repositorios grandes, una muestra aleatoria de unos cientos de registros da una puntuación de completitud representativa en segundos.
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Conectividad
Las afiliaciones estructuradas (ROR) y los identificadores (ORCID, DOI) conectan el grafo de la investigación mucho mejor que los nombres y títulos en texto libre.
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Relaciones
relatedIdentifiers — Cites, IsPartOf, IsSupplementTo… — convierten registros aislados en una red conectada. Vea el caso de uso DataCite Relations.
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En su navegador
Cada puntuación se calcula en su navegador con las mismas consultas jq que usa Metadata Game Changers — nada se sube ni se almacena.
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Subconjunto por ROR
Para recuperar de un repositorio los registros asociados a una organización, ponga el "ROR" entre comillas en la consulta.
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Conectividad
La conectividad mide si los elementos de sus metadatos llevan los identificadores que los conectan — ORCIDs en las personas, RORs en las organizaciones.
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Entidades distintas
Las barras cuentan entidades distintas, no ocurrencias — un creador que aparece en 50 registros es una sola persona que identificar una vez.
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Logros rápidos
Los segmentos amarillos son logros rápidos: un identificador ya conocido para una entidad que solo hay que copiar a los registros que carecen de él — sin necesidad de buscarlo.
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ORCID
Un ORCID en un creador o colaborador enlaza todos sus productos entre repositorios — el identificador de mayor impacto que se puede añadir.
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ROR
Los identificadores ROR en las afiliaciones desambiguan las organizaciones mucho mejor que los nombres en texto libre como “Univ. of Colorado”.
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Duplicados
La misma persona u organización aparece con muchas grafías. El panel de posibles duplicados agrupa las coincidencias probables — incluso entre creadores y colaboradores.
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Haga clic en una barra
Haga clic en cualquier barra para listar sus entidades distintas — primero los logros rápidos (un identificador conocido que copiar a los registros que lo omiten), después las que aún carecen de identificador.
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En su navegador
Todo se calcula en su navegador con datos en vivo de DataCite — nada se sube ni se almacena.
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Estrategia de afiliación
Cada nombre se empareja con la estrategia de afiliación de ROR — prueba subcadenas de su texto contra los nombres registrados y solo elige una coincidencia cuando está segura.
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¿Por qué este ritmo?
Cada afiliación es una petición independiente a la API, dosificada para mantenerse dentro del límite de ROR — los resultados aparecen a medida que llegan, y puede pulsar Stop en cualquier momento y conservar lo ya hecho.
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Colores
Verde = elegido por el algoritmo (fiable). Ámbar = una sugerencia — mejor puntuación o búsqueda por palabras clave — verifíquela a ojo. Rojo = nada utilizable.
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Alternativa QUERY
Los nombres que el algoritmo no puede ubicar se reintentan con la búsqueda por palabras clave de ror.org; su mejor resultado aparece en ámbar con QUERY en la columna Match.
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Nombres con “(País)”
Algunos nombres registrados llevan un sufijo como “Metadata Game Changers (United States)” sin alias corto — una solicitud de curación a ROR lo corrige para todos.
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Más allá de las afiliaciones
ROR absorbió el Open Funder Registry, así que los RORs también identifican financiadores y editores — no solo afiliaciones de autores.
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Candidatos
Haga clic en una afiliación o en su número de resultados para ver todos los candidatos que devolvió la API — puntuaciones, tipos de coincidencia y cuál fue elegido.
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En su navegador
El emparejamiento se ejecuta en su navegador contra la API pública de ROR — nada se sube ni se almacena, y el CSV coincide con RORRetriever.py.
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Curación necesaria
Las búsquedas en ROR funcionan muy bien en la mayoría de los casos, pero a veces hace falta curación manual. Use las casillas Valid para los resultados correctos; se guardan como True en el archivo CSV.
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¿Sin datos públicos?
Avise a sus colegas — tener un ORCID es estupendo, pero hacer públicos los datos es necesario para que sean visibles y localizables.
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La búsqueda
Cada nombre se separa en apellidos y nombre y se busca en el registro público de ORCID — la misma búsqueda que usa getORCIDs.py de MGC.
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¿Por qué este ritmo?
Cada iD candidato es una consulta de registro independiente (de ahí salen el empleo y la revista), dosificada para respetar la API pública de ORCID — los resultados aparecen a medida que llegan.
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Elija uno
Las filas ámbar indican que varias personas comparten el nombre — una fila por candidato. Use las columnas de empleo y revista para elegir a la persona correcta.
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¿Columnas vacías?
Los datos de un perfil ORCID solo aparecen si el investigador los hizo públicos — una columna de empleo vacía no significa desempleo, solo un dato privado o sin rellenar.
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Nombres comunes
Max matches / name limita cuántos candidatos se consultan — la columna Matches sigue mostrando el total real, p. ej. “first 5 of 137”.
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Formas del nombre
“Nombre Apellido” y “Apellido, Nombre” funcionan por igual — los sufijos (Jr, III) y los apodos los maneja el analizador portado de getORCIDs.py.
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¿Por qué ORCIDs?
Un ORCID en un creador o colaborador enlaza todos sus productos entre repositorios — el identificador de mayor impacto que se puede añadir.
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En su navegador
Todo se ejecuta en su navegador contra la API pública y anónima de ORCID — sin token, nada se sube ni se almacena.
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Curación necesaria
Las búsquedas en ORCID funcionan muy bien en la mayoría de los casos, pero a veces hace falta curación manual. Use las casillas Valid para los resultados correctos; se guardan como True en el archivo CSV.
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Cohortes, no una máquina del tiempo
Cada año puntúa los registros registrados ese año tal como están hoy — un buen año temprano puede significar buenos metadatos entonces, o re-curación posterior. Compare con Re-Curation Watch para distinguirlos.
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Año de registro
Registered es cuando DataCite vio el DOI por primera vez — lo asigna el sistema, a diferencia de publicationYear, que los autores pueden rellenar retroactivamente a voluntad.
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Años con pocos datos
Los primeros años suelen tener solo un puñado de registros, así que sus porcentajes oscilan mucho — los puntos huecos marcan años con menos de 10 registros. Lea las tendencias en los puntos sólidos.
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Líneas ascendentes
Una línea ascendente significa que los registros más recientes están mejor documentados — o que las cohortes antiguas nunca se revisaron. Las líneas descendentes son más raras y merecen investigarse: ¿cambió algún flujo de trabajo?
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Enfoque con una consulta
El filtro Query se combina con cada año — p. ej. types.resourceTypeGeneral:Dataset sigue solo los metadatos de datasets, excluyendo registros de texto o software.
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En su navegador
Cada año se obtiene de DataCite y se puntúa en su navegador con las mismas consultas jq de casos de uso que Metadata Completeness — nada se sube ni se almacena.
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Dónde viven los registros
La mayoría de los datos de investigación de una organización vive con los grandes clientes generalistas de DataCite — figshare, Zenodo, Dryad, OSF — no en el repositorio institucional. Esta herramienta mide los metadatos en cada uno de esos lugares.
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El subconjunto bien identificado
Seleccionar registros por ROR encuentra los que ya llevan el identificador de la organización — un subconjunto bien curado. Las poblaciones por nombre son mayores; las basadas en ROR, más limpias.
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Cliente, no virtud
Los registros de una misma organización puntúan distinto en clientes distintos — sobre todo porque los formularios de depósito y los flujos de cada plataforma difieren, no porque difieran los depositantes.
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En su navegador
Cada cliente se obtiene de DataCite y se puntúa en su navegador con las mismas consultas jq de casos de uso que Metadata Completeness — nada se sube ni se almacena.
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Profundice por cliente
Los enlaces Completeness y Connectivity de cada fila abren la muestra exacta de ese cliente en las herramientas hermanas — los mismos registros, medidos más a fondo.
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