ESTADO DEL ARTE NACIONAL E INTERNACIONAL EN MATERIA DE GESTION DE DATOS DE
INVESTIGACION E INFORMACION CIENTIFICA Y TECNOLOGICA Y RECOMENDACIONES DE BUENAS
PRACTICAS
Presentación de Resultados del EstudioRonald Cancino Salas
Académico Depto. Cs. SocialesCoord. Investigación IDER-UFRO
Programa de Estudios de la Ciencia y la Tecnología-CISPatricio Padilla
Investigador IDER-UFRO
ESTRUCTURA DE LA PRESENTACIÓN
1. OBJETIVOS DEL ESTUDIO2. CONTEXTO: TENDENCIAS Y CONCEPTOS CLAVES3. METODOLOGIA GENERAL4. BENCHMARKING Y APRENDIZAJES INTERNACIONALES5. CAPACIDADES CHILENAS DE GESTIÓN DE DATOS DE
INVESTIGACIÓN E INFORMACIÓN CIENTÍFICA Y TECNOLÓGICA
6. RECOMENDACIONES DE POLÍTICA
1. OBJETIVOS DEL ESTUDIO
OBJETIVOS DEL ESTUDIO
OBJETIVO GENERAL
Conocer el estado del arte nacional e internacional sobre manejo y políticas de acceso a datos de investigación e información científica financiado con fondos públicos, que permita elaborar una política nacional de gestión de
OBJETIVOS ESPECIFICOS1. Obtener un diagnóstico nacional sobre el estado de la Gestión de Datos e Información
científica y tecnológica financiada con fondos públicos científica y tecnológica financiada con fondos públicos
2. Conocer cuál es el estado del arte internacional en cuanto al manejo, acceso y difusión de datos de investigación e información científica y tecnológica financiados con fondos públicos, y de las políticas nacionales que las rigen
3. Obtener recomendaciones para una política nacional de acceso a datos de investigación e información científica y tecnológica generada con fondos públicos
2. CONTEXTO: TENDENCIAS Y CONCEPTOS CLAVES
TRANSFORMACIONES DEL SISTEMA NACIONAL DE INNOVACIÓN
• Rediseño Arquitectura del SNI• Estrategia Nacional de Innovación• Clusterización selectiva• Conformación Sistemas Regionales de
Innovación• Necesidad de transitar de modelo de gestión
basado en individuos a Grupos de Investigación • Necesidad de contar con Programas Nacionales
de Ciencia, Tecnología e Innovación
CAMBIO EN LA NATURALEZA DEL CONOCIMIENTO CIENTÍFICO Y TECNOLÓGICO
• LOS DATOS DE INVESTIGACION E INFORMACION CIENTIFICA REDEFINEN EL MODO DE GENERACION DE CONOCIMIENTO:
– Creación de conocimiento: interdependencia y actuación en redes no solo organiza la ciencia, sino que deviene en mecanismo de producción de conocimiento
– Distribución de conocimiento: revistas electrónicas, congresos y organizaciones científicas
– Orientación del conocimiento: tensiones entre productividad e impacto científico, productivo y social
REDES DE INFORMACIÓN Y CONOCIMIENTO
MECANISMOS DE CONSTRUCCION DE REDES Confianza como base para la
cooperación Eficiencia colectiva Aprendizaje colectivo Conformación de comunidades
epistémicas creadoras de conocimiento
FALLAS EN LA CIRCULACION DE INFORMACION
Insuficiente apropiabilidad Inconsistencia dinámica Problemas de Captura Problemas de Asimetría
HIPOTESIS PROSPECTIVA
El Acceso a Datos de Investigación e Información Científica y Tecnológica se articulará a:
o Desarrollos emergentes ya instalados en Chile en algunos campos disciplinarios
o Encontrará una vía en el desarrollo de Plataformas Emergentes de Ciencia y Tecnología
o En el marco de Programas Nacionales de Ciencia y Tecnología disciplinarios y/o sectoriales de soporte de los Sectores productivos con potencial de crecimiento, definidos en la Estrategia Nacional de Innovación.
3. METODOLOGÍA GENERAL DEL ESTUDIO
PROCESO METODOLOGICO
• Base bibliográfica• Análisis evolutivo• Identificación políticas
y experiencias internacionales
BENCHMARKING
• Análisis marco normativo
• Identificación y contacto
• Selección instrumentos
• Aplicación• Sistematización y
análisis• Desarrollo
herramienta visualización
CAPACIDADES CHILENAS
(INSTITUCIONES E INVESTIGADORES)
• Entrevistas a expertos• Análisis documental• Análisis de gabinete
RECOMENDACIONES
Instituciones Investigadores
Metodología: análisis en instituciones e investigadores
Identificación de instituciones
Estadísticas Población: 444 Contactadas: 246 Efectivas122
Proceso:1. Encuesta2. Entrevista 3. Validación
Metodología: análisis en instituciones
64
54
4
Caracterización de los Cuestionarios Respondidos
Datos de Investigación
Información Científica
Datos de Investigación e Información Científica
Identificación de investigadores
Estadísticas Población: 4.791 Contactadas: 3.602 Efectivas: 1.189
Proceso:1. Encuesta2. Validación
Metodología: análisis en investigadores
Gestiona Datos de
Investigación15%
Gestiona Datos de
Investigación e Información
Científica75%
Gestiona Información
Científica10%
Distribución de Investigadores que Gestionan efectivamente
4. BENCHMARKING Y APRENDIZAJES INTERNACIONALES
EVOLUCIÓN DE LA GESTIÓN DE DATOS DE INVESTIGACIÓN E INFORMACIÓN CIENTÍFICA Y TECNOLÓGICA
Algunas experiencias disciplinarias
•Prevención, reducción y mitigación de impactos; cambio climático y variablidad; salvaguarad ecosistemas marinos
•Amplia experiencia en planificación para Gestión de datos de investigación
Oceanografía(COI, SCOR, OIDE)
•Caja fuerte de datos
•Acceso restringido a investigadores
Epidemiología(NCHS-RDC
•Compresión de datos
•Desarrollo de cluster
•Captura automática y minería de datos
•Metadatos de imágenes
Computación y Ciencias de la Información
•Administración de datos genómicos
•Desarrollo de secuencias genómicas
•Almacenamiento y distribución de datos genómicos
Genómica
•Datos con uso prioritario del investigador por 1 año
•Sistema de revisión de pares paa puesta a disposición via internet
Ciencias Astronómicas(Hubble)
•Formato de intercambio de datos geoquímicos
•Información en red sobre terremtoso recientes (Shakemap, ShakeCast, Mapas de peligros, Notificaciones, Catálogo, Formas de onda, etc.)
Geología, Vulcanología, Sismología
PRINCIPALES APRENDIZAJES DE LA EXPERIENCIA INTERNACIONAL
POLITICAS DE GESTION •Identificación y priorización de problemas en cada área científica•Institucionalización de la problemática entre actores•Creación de organismos que resguarden datos e información•Cambios en sistemas de incentivos y marco normativo para compartir datos
CAPITAL HUMANO •Desarrollo carreras universitarias especializadas•Incentivos a investigadores para desarrollo de proyectos especializados
INFRAESTRUCTURA TECNOLOGICA
•Internet medio privilegiado para acceso, procesamiento y diseminación•Desarrollo mecanismos de comunicación e interacción entre sistemas de información (interoperabilidad)•Desarrollo estructuras digitales de almacenamiento•Edición de información•Especialización de buscadores
PATRIMONIO •Homologación•Distribución en sistemas madres
VINCULACIONES •Sector público contribuye y/o lidera •Articulación progresiva de investigadores, redes e instituciones•Interoperabilidad permite emergencia de proyectos
5. CAPACIDADES CHILENAS DE GESTIÓN DE DATOS DE INVESTIGACIÓN E INFORMACIÓN CIENTÍFICA Y
TECNOLÓGICA
ANALISIS MARCO NORMATIVO FONDOS PUBLICOS
FONDOS Y VARIABLES ANALIZADAS
Incentivos analizadosi. Derechos de propiedadii. Difusión de la informacióniii. Formación de redes y alianzas entre los agentesiv. Data sharing
Presidente de la Repblica
Consejo Nacional de Innovaci—n para la Competitividad
Comitˇ de Ministros
Secretar’a Ejecutiva
MOP Ministerio de Econom’a
Ministerio de Educaci—n
Programa Infraestructura para la Competitividad
CORFO
Ministerio de Planificaci—n
Ministerio de Agricultura
Divisi—n de
Innovaci—n
CONICYT Iniciativa Cient’fica Milenio
INDAP
Innova-Chile - Astronom’a - Cooperaci—n Internacional - EXPLORA - Investigaci—n Asociativa - Atracci—n/inserci—n de Capital
Humano Avanzado - FONDEF - FONDECYT - Formaci—n de Capital Humano
Avanzado
FIA
- P. tecnol—gico para la agroindustria hortofrut’cola, la industria Vitivin’cola y la Industria de la Carne Bovina y Ovina 2009.
- Proyectos y Estudios de Innovaci—n 2008/2009
- P. de innovaci—n territorial por rubros o cadenas productivas 2008/2009
- Instrumentos complementarios 2008/2009 - Convocatorias especiales 2008/2009
FIC-R
- Creaci—n de unidades regionales - Fortalecimiento de capacidades
cient’fico tecnol—gicas de los Centros Regionales
SÍNTESIS DE RESULTADOS
Derechos de Propiedad
• Innova-Chile, Corfo y FIC-R alta indefinición
• Definición difusa de propiedad conjunta (FIA)
• Conicyt atribuye propiedad a beneficiarios
Difusión de Información
• Falta de standard en definición de responsabilidad (normalmente Beneficiaria)
• Desigual definición de libertad de difusión e información
• Falta planificación en las actividades de difusión
Redes y Alianzas
• FIC-R, Innova y Conicyt incentivan formación de redes
• FIA carece de incentivo explícito
Data Sharing
• Conicyt e Innova Chile definen formatos y soportes de entrega de resultados, FIA en menor medida, FIC-R no indica
• Carencia en definición de formatos y soportes de procesos
ENCUESTA A INSTITUCIONES E INVESTIGADORES
I. INSTITUCIONALIDAD
¿Qué tan institucionalizadas se encuentran las prácticas de gestión de datos de investigación e información científica
en Chile?
Nivel de institucionalidad de las unidades o departamentos con labores de gestión de datos de investigación y/o información científica, además del nivel
de exclusividad que posee estas labores en relación con otras tareas y funciones.
Las instituciones estudiadas, gestionan mayormente datos de investigación que información científica y corresponden a Centros de Investigación.
Universidades e Institutos son las instituciones que tienen una mayor gestión de información científica.
Las instituciones en su mayor parte realizan labores de gestión de datos y/o información científica de forma no centralizada ni exclusiva.
Institucionalidad: análisis en instituciones
Un porcentaje altísimo de instituciones chilenas que gestionan datos de investigación y/o información científica lo hacen carentes unidades especializadas en estas labores traspasando esas responsabilidades a los propios investigadores.
Existe una ausencia de formalización en este tipo de labores en las instituciones estudiadas lo que impide planes de mejoramiento.
0% 25% 50% 75% 100%
Información
Datos
93%
87%
7%
13%
Exclusividad de la Gestión de Datos de Investigación / Información Científica
Exclusiva
No Exclusiva
0% 25% 50% 75% 100%
Información
Datos
66%
83%
34%
17%
Centralización de la Gestión de Datos de Investigación / Información Científica
Centralizada
No Centralizada
Institucionalidad: análisis en instituciones
De los investigadores a los que se aplicó la encuesta, el 67% declara gestionar tanto datos investigación como información científica.
Un 13% realiza gestión de datos de investigación . Un 9% realiza gestión de información científica.
Institucionalidad: análisis en investigadores
II. CAPITAL HUMANO
¿Cuáles son las capacidades del capital humano en Chile para la realización de labores en gestión de datos de
investigación e información científica?
Características de los recursos humanos responsables de la gestión de datos de investigación y/o información científica, pertinencia de profesionales,
capacidades, habilidades técnicas, etc.
Las labores de gestión de datos de investigación e información científica requieren competencias que se obtienen en programas de magister y doctorado específicos. Sin embargo, la situación que ocurre en la mayor parte de las instituciones que se estudiaron, es que los mismos profesionales, sin poseer necesariamente estas habilidades, son los encargados de realizar la gestión.
De las razones aludidas por las propias instituciones estudiadas para explicar lo bajos estándares en la gestión de datos e información, es la carencia de recursos para continuar el trabajo de personas y unidades que aborden este tipo de gestión. En este sentido, existen falencias en las propia normativas, en los fondos y en las prioridades emanadas del Estado en materia de ciencia y tecnología para crear y fortalecer iniciativas que vayan en beneficio de la gestión de datos de investigación e información científica en Chile.
Capital Humano: análisis en instituciones
Capital Humano: análisis en instituciones
Mayor conocimiento Menor conocimiento
Open source Derecho de autor
OAI- PMH OAI- PMH
E-repositories Tecnología aplicada a datos
Tecnología y aplicaciones web Metadatos
En la mayor parte de los investigadores que se les aplicó la encuesta, se detectó un alto nivel de desconocimiento en los conceptos de Open Acces, y Ley de Transparencia y un mediano conocimiento en Derechos de Autor .
Los tres muy relevantes en lo que implica la gestión de datos de investigación e información científica.
Capital Humano: análisis en investigadores
III. INFRAESTRUCTURA TECNOLÓGICA
¿Cuáles son las características de la infraestructura y el equipamiento para la gestión de datos de investigación e
información científica en Chile?
Características y pertinencia del equipamiento asociado a la gestión de datos de investigación y/o información científica, computadores, servidores, PDA,
software, etc.
La disponibilidad de Infraestructura es diferenciada. En las Universidades y centros de investigación estudiados se identifica un volumen de equipos razonables y pertinentes a las labores de gestión de datos de investigación e información científica.
Escaso equipamiento se identificó en organismos estatales, centros de salud e institutos.
Infraestructura Tecnológica: análisis en instituciones
Bajo número de administradores de bases de datos. Carencia de protocolos para los procedimientos de respaldo. Formatos manuales y semiautomáticos para el tratamiento de datos de
investigación e información científica, escaseando métodos automáticos o más avanzados.
Infraestructura Tecnológica: análisis en instituciones
Existe una clara ausencia de procesos formales, protocolos y normativas internas para definir, estandarizar y ejecutar procesos de respaldo de datos de investigación e información científica.
Existe una incapacidad de las mismas instituciones estudiadas para detectar cuáles son sus requerimientos pensando en los estándares internacionales.
Un alto porcentaje de instituciones estudiadas señalan no disponer de profesionales competentes para el uso de tecnologías pertinentes para la gestión de datos de investigación e información científica.
Infraestructura Tecnológica: análisis en instituciones
IV. PATRIMONIO
¿Cuáles son las características del patrimonio de datos de investigación e información científica que se gestiona en
Chile?
Características del patrimonio generado con fondos públicos y las prácticas de diseminación asociado a éste.
Los datos de investigación e información científica generada en las instituciones estudiadas son mayormente financiados con fondos públicos.
Patrimonio: análisis en instituciones
En la mayor parte de los casos, las instituciones señalaron que el cobro en dinero de ciertos datos de investigación e información científica responde a las características del patrimonio solicitado.
Estos casos refieren a patrimonio de “carácter estratégico” que es entregado a otros actores, previa firma de convenios, para así resguardar un uso apropiado
Patrimonio: análisis en instituciones
Los investigadores encuestados ofrecen mayormente acceso a su patrimonio de forma parcial y restringida
Patrimonio: análisis en investigadores
¿Cuáles son las razones de los investigadores para restringir el patrimonio?
Patrimonio: análisis en investigadores
Las razones más aludidas tienen que ver con: Protección de privacidad Por falta de normativas Por competitividad científica Para tener mayor control Por restricciones de normativas
Razones de las instituciones para no realizar prácticas de diseminación
No ser prioridad de la unidad/institución.Por ser una labor de reciente implementación.Por respetar las cláusulas de confidencialidad de los
contratos.
Patrimonio: análisis en instituciones
Ventajas de la diseminación Desventajas de la diseminación
Posicionamiento y/o reconocimiento institucional.
Limitaciones por el mal uso de información.
Contribución al desarrollo del campo científico tecnológico.
Limitaciones a la competitividad y/o patrimonio.
Generación de redes de intercambio y procesos de retroalimentación.
Limitaciones presupuestarias y de financiamiento.
Permite la transparencia efectiva del gasto público.
Limitaciones temporales.
Generación de ventajas a sectores productivos.
Limitaciones en el interés de la difusión.
Vinculación del medio con la institución. Limitaciones en la interpretación de la información.
Mayores exigencias a la calidad de la información diseminada.Conocimiento al servicio de la sociedad.
Patrimonio: análisis en instituciones
V. VINCULACIÓN
¿Existen redes, convenios, o programas de vinculación interinstitucionales relacionados con la gestión de datos de
investigación e información científica en Chile?
Características de los proyectos, programas y/o convenios de cooperación con otras instituciones ligadas a la gestión de datos de investigación y/o
información científica, además de la percepción respecto a los beneficios que otorgan las vinculaciones interinstitucionales para estas labores.
Las instituciones e investigadores estudiados tienen un alto nivel de vinculación en redes, programas o convenios de cooperación que permiten compartir el patrimonio.
Vinculación: análisis en instituciones e investigadores
Razones para no participar en redes
Unidad de reciente creación. Inexistencia de unidades para interactuar. Existe otro canal destinado a esto. Desconocimiento. Ausencia de sistematización.
Vinculación: análisis en instituciones
VI. POLÍTICAS DE GESTIÓN
¿Existen políticas de gestión en las instituciones chilenas?, ¿Cómo funcionan en el caso de que existan?, ¿Cuáles son las razones para que no dispongan de ellas en el caso que no existan?, ¿Qué beneficios, perjuicios y sugerencias tienen las
instituciones para con las políticas de gestión?
Existencia y características de políticas o procedimientos internos que regulen y estandaricen la gestión de datos de investigación y/o información científica.
Brecha entre realidad nacional y las buenas prácticas internacionales.
Instituciones estudiadas que disponen de políticas de gestión: Estas políticas son aplicadas por pocas personas En ocasiones los funcionarios desconocen su existencia Son de carácter indicativo Existe ausencia de protocolos, manuales de operaciones, etc.
Políticas de Gestión: análisis en instituciones
Las áreas científicas donde mayormente se detectó la disposición de políticas de gestión son ciencias naturales, ciencias médicas y humanidades. Las tres pertenecientes a instituciones que gestionan información científica.
0% 20% 40% 60% 80% 100%
Multidisciplinar
Humanidades
Ciencias Sociales
Ciencias Médicas
Ciencias Agrícolas
Ingeniería y Tecnología
Ciencias Naturales
0%
0%
17%
20%
38%
27%
30%
64%
100%
50%
60%
31%
45%
50%
36%
0%
33%
20%
31%
27%
27%
Instituciones que poseen una Política de Gestión de Datos
Si
No
No Sabe/No Responde
Políticas de Gestión: análisis en instituciones
0% 20% 40% 60% 80% 100%
Multidisciplinar
Humanidades
Ciencias Sociales
Ciencias Médicas
Ciencias Agrícolas
Ingeniería y Tecnología
Ciencias Naturales
21%
50%
46%
50%
33%
50%
21%
50%
0%
15%
0%
33%
38%
36%
29%
50%
38%
50%
33%
13%
43%
Instituciones que poseen una Política de Gestión de Información
Si
No
No Sabe/No Responde
Políticas de Gestión: análisis en investigadores
Existencia de Política de Gestión de Datos de investigación y/o Información Científica
Nivel de aplicación de la política de gestión de los investigadores/académicos
Existe una menor disponibilidad de políticas, y nivel de implementación de las mismas, en aquellas áreas científicas donde se gestionan mayormente datos de investigación que información científica.
¿Qué pasaría si en Chile se instalara una política nacional de gestión de datos de investigación e información científica?
Políticas de Gestión: análisis en instituciones
Beneficios identificados Perjuicios identificados
Mejoramiento del rendimiento y eficiencia de los recursos.
Aumento de la burocracia.
Facilitación de conformación de redes de intercambio y difusión de resultados.
Imposible homogeneizar los datos.
Facilitación de acceso a datos e información. Limitaciones a partir del investigador.
Potenciaría el desarrollo de la investigación. Inexistencia de interés institucional.
Propensión a un modelo de estandarización y mejoramiento del modelo de gestión.
Aspectos que pueden desencadenar beneficios y/o perjuicios
Depende si constituye una desventaja comparativa.
Dependería de los costos, financiamiento y estructura del diseño.
Protocolos y política de intercambio/protección de datos/información.
Depende si potencia el desarrollo de la investigación.
Depende si tiene una propensión a un modelo de estandarización y mejoramiento del modelo de gestión de datos e información.
Políticas de Gestión: análisis en instituciones
ENTREVISTAS: PERCEPCIONES DE LOS AGENTES
SINTESIS ANALISIS DE PERCEPCIONES DE INVESTIGADORES
POLITICA NACIONAL
No incorporada en imágenes de
investigadores
Reconocimiento de carencia en standares,
regulaciones e incentivos
Preocupación sobre su dependencia, financiamiento e implicancias para
procesos de investigación
ESTADO ACTUAL
No existen protocolos
institucionales (criterios de
investigadores)
No se comprende que significaría un
protocolo
Comprensión de parte de la cadena de gestión (no hay
planificación)
Carencias en capital humano e
infraestructura
MARCO NORMATIVO
No se observa claridad en
normativas y regulaciones de fondos (quien,
como, restricciones)
No existen incentivos para
conformar redes que compartan
datos e información
REDES
Las redes se orientan a
mantener o incrementar el financiamiento
Para finalizar….
¿Qué sugerencias tienen las instituciones y los investigadores para la posible construcción de una política de gestión en datos de investigación e información científica?
Políticas de Gestión: análisis en instituciones
Sugerencias de instituciones Sugerencias de investigadores
Subcontratar una institución especializada.
Acceso restringido.
Formar una red disciplinaria. Acceso total con restricciones.
Plataforma centralizada. Alinear con estándares internacionales.
Financiamiento permanente para la gestión y difusión.
Necesidad de hacer capacitaciones.
Eliminar las cláusulas de confidencialidad. Elaboración participativa de la política de gestión .
Elaboración participativa de la política de gestión.
Evitar trabas burocráticas.
Necesidades previas a la elaboración de la política de gestión.
Gestión descentralizada.
Alinear estándares internacionales. Implementar marcha blanca.
Incentivar trabajo en red.
Reglas claras y uniformes.
Políticas de Gestión: análisis en instituciones e investigadores
6. RECOMENDACIONES DE POLÍTICA
RECOMENDACIONES SOBRE POLITICAS DE GESTION
• Institucionalizar y sensibilizar a comunidad científica sobre el carácter de bien público de los datos de investigación e información científica financiada con fondos públicos y su relevancia para potenciar el desarrollo y la competitividad
• Priorizar campos de I&D&i para el desarrollo de Políticas (soporte a Programas Nacionales de Ciencia, Tecnología e Innovación)
• Necesidad de resguardo de datos de investigación e información científica, y definición de “tratamiento especial”
• Promover diseños disciplinarios y transdisciplinarios
RECOMENDACIONES SOBRE CAPITAL HUMANO
• Definición de Política de Grupos de Investigación como soporte para la Gestión de Datos de Investigación e Información Científica y Tecnológica
• Diseñar Planes de atracción, formación y retención de Capital Humano Avanzado pertinente para la Gestión de Datos de Investigación e Información Científica y Tecnológica
RECOMENDACIONES SOBRE INFRAESTRUCTURA TECNOLOGICA
• Identificar requerimientos tecnológicos especializados por área científica
• Generar repositorios web por área científica (del proyecto, a la información, a los datos)
• Mejoramiento de comunicación e interacción entre sistemas de información
• Creación de nuevos tejidos institucionales para el traspaso de estructuras físicas para la captura, almacenamiento, procesamiento y diseminación
• Diseñar buscadores especializados
RECOMENDACIONES SOBRE EL PATRIMONIO
• Estandarizar metadatos accesibles y no accesibles en las áreas científicas
• Diferenciar procesos de homologación y heterogeneidad de los datos
RECOMENDACIONES PARA LAS VINCULACIONES Y REDES
• Generación de plataformas para la interacción de instituciones y redes de investigación de una misma área científica y tecnológica (Ej. Sectores con Potencial de Crecimiento)
• Generación de estándares de intercambio de datos en un área científica
HIPOTESIS PROSPECTIVA
El Acceso a Datos de Investigación e Información Científica y Tecnológica se articulará a:
o Desarrollos emergentes ya instalados en Chile en algunos campos disciplinarios
o Encontrará una vía en el desarrollo de Plataformas Emergentes de Ciencia y Tecnología
o En el marco de Programas Nacionales de Ciencia y Tecnología disciplinarios y/o sectoriales de soporte de los Sectores productivos con potencial de crecimiento, definidos en la Estrategia Nacional de Innovación.
ESTADO DEL ARTE NACIONAL E INTERNACIONAL EN MATERIA DE GESTION DE DATOS DE
INVESTIGACION E INFORMACION CIENTIFICA Y TECNOLOGICA Y RECOMENDACIONES DE BUENAS
PRACTICAS
Presentación de Resultados del EstudioRonald Cancino Salas
Académico Depto. Cs. SocialesCoord. Investigación IDER-UFRO
Programa de Estudios de la Ciencia y la Tecnología-CISPatricio Padilla
Investigador IDER-UFRO
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