Rúbricas educativas

A. Capacidad para identificar el tipo de datos digitales que se pueden extraer de una fuente de datos de biodiversidad (es decir, que se pueden publicar utilizando la red GBIF)

Puede identificar solo los tipos de datos más evidentes de fuentes comunes de datos de biodiversidad (p. ej., registros biológicos de especímenes de colecciones de historia natural). Muestra poca comprensión del potencial de la publicación en línea con GBIF.

Puede identificar correctamente, con frecuencia, al menos un tipo de datos digitales que se pueden extraer de fuentes comunes de datos. Tiene dificultad para identificar cuáles se pueden publicar actualmente usando GBIF.

Puede identificar siempre uno (o más) tipos de datos digitales que pueden extraerse de fuentes de datos comunes. Puede identificar cuál de esos tipos puede publicarse actualmente usando GBIF.

Puede identificar siempre uno o más tipos de datos digitales que pueden extraerse de fuentes de datos comunes y no comunes. Puede identificar cuál de esos tipos puede ser publicado actualmente usando GBIF y cuáles están en discusión. Puede identificar los núcleos de datos y las extensiones utilizadas para publicar esos tipos de datos.

B. Capacidad para extraer información relevante de una fuente de datos de biodiversidad en estructuras de datos simples (p. ej., hojas de cálculo) que siguen los estándares internacionales.

Solo puede extraer grandes fragmentos de información obvia (por ejemplo, toda la información geográfica como una sola unidad) que son evidentes en la fuente de datos. Muestra poco conocimiento de los estándares actuales para el registro de datos de biodiversidad.

Puede recuperar varios elementos de información de la fuente de datos (pero no todos) y puede desglosarlos en partes significativas. Muestra algunos conocimientos básicos de los estándares más comunes (p. ej., DwC) y los campos de datos más utilizados en esos estándares.

Puede identificar toda la información valiosa en una fuente de datos y extraer los elementos obligatorios en una estructura de datos estándar (p. ej., una hoja de cálculo basada en Simple DwC). Puede identificar la información que falta e inferir de la información existente (p. ej., deducir el nombre de un país a partir de una provincia).

Puede identificar toda la información valiosa en una fuente de datos compleja y dividirla en partes significativas que luego se traducen directamente en estándares internacionales. Puede identificar la información crítica que falta en la fuente e inferirla de los datos existentes o de información adicional sobre la fuente (metadatos).

C. Capacidad para comprender y aplicar los principios básicos de la calidad de los datos al proceso de captura de datos.

Muestra una comprensión limitada de cómo la aplicación de principios simples de calidad de datos puede tener un gran impacto en el producto final, evitando una limpieza adicional necesaria después.

Conoce algunos de los principios más genéricos de la calidad de los datos (p. ej., evitar errores ortográficos) pero muestra un conocimiento limitado sobre cómo aplicar principios más específicos al proceso de captura de datos.

Conoce todos los principios básicos de la calidad de los datos y cómo aplicarlos de forma sencilla al proceso de captura de datos. Utiliza formatos de manera consistente durante el proceso de captura de datos (p. ej., en fechas, nombres de países). Documenta todos los procedimientos y cambios relacionados con la calidad de los datos de una manera sencilla.

Demuestra un buen conocimiento de todos los principios comunes de la calidad de los datos y cómo utilizarlos para mejorar el proceso de captura de datos. Utiliza formatos de datos de forma coherente y puede utilizar nomenclaturas, listas de referencias o funciones específicas del software para mejorar la calidad del original. Documenta claramente todos los cambios y decisiones tomadas en relación con la calidad de los datos.

A. Capacidad para evaluar la calidad (es decir, identificar problemas y sus tipos) de un conjunto de datos de biodiversidad.

Solo utiliza controles visuales para analizar la calidad. No se puede diferenciar entre tipos de errores. Puede detectar valores faltantes en los campos obligatorios y graves inconsistencias de datos.

Solo puede utilizar técnicas muy básicas (por ejemplo, clasificación) para analizar la calidad de los datos. Puede detectar discrepancias entre los nombres de campo y el contenido. Puede identificar errores técnicos de manera consistente, pero solo los errores de coherencia más típicos en un conjunto de datos.

Puede utilizar herramientas y técnicas específicas para evaluar la calidad. Reconoce el nivel mínimo de desagregación / normalización necesario para el uso común y la publicación. Puede identificar consistentemente errores técnicos y la mayoría de los errores de coherencia en un conjunto de datos.

Utiliza un enfoque sistemático para el análisis de conjuntos de datos que cubre todos los dominios de datos principales. Puede identificar consistentemente errores técnicos y de coherencia en un conjunto de datos. Puede utilizar otras fuentes de datos (por ejemplo, metadatos u otros conjuntos de datos) para identificar o inferir errores de coherencia en un conjunto de datos.

B. Capacidad para realizar corrección de formato de datos.

Solo se pueden realizar correcciones manualmente en las tablas. Muestra conocimientos genéricos sobre el uso de tipos de formato en datos digitales (por ejemplo, fechas, cadenas, números)

Puede identificar al menos una herramienta específica para corregir automáticamente errores de formato, pero solo puede usarla en casos específicos. De lo contrario, utiliza mecanismos simples (por ejemplo, "buscar y reemplazar") para resolver problemas.

Puede utilizar al menos una herramienta para corregir automáticamente los errores de formato.

Puede utilizar funciones avanzadas de más de una herramienta para corregir errores de formato.

C. Capacidad para realizar corrección de datos nomenclaturales.

Solo se pueden realizar correcciones manualmente en las tablas. Solo utiliza el conocimiento personal de grupos taxonómicos conocidos.

Puede identificar al menos una herramienta específica para corregir automáticamente errores de nomenclatura, pero solo puede usarla en casos específicos. De lo contrario, utiliza mecanismos simples (por ejemplo, "buscar y reemplazar") para resolver problemas.

Puede utilizar al menos una herramienta para corregir automáticamente errores de nomenclatura. Puede encontrar y utilizar información de nomenclatura de referencia adecuada para los grupos taxonómicos con los que trabaja habitualmente.

Puede utilizar más de una herramienta para corregir errores de nomenclatura. Puede encontrar y utilizar información de nomenclatura de referencia adecuada para grupos taxonómicos fuera de sus áreas de especialización.

D. Capacidad para realizar corrección de datos geográficos.

Solo se pueden realizar correcciones manualmente en las tablas. Solo utiliza el conocimiento personal de áreas geográficas conocidas.

Puede identificar al menos una herramienta específica para mapear y / o corregir automáticamente errores en la información geográfica, pero solo puede usarla en casos específicos. De lo contrario, utiliza mecanismos simples (por ejemplo, "buscar y reemplazar") para resolver problemas.

Puede utilizar al menos una herramienta para mapear y / o corregir automáticamente errores en la información geográfica. Puede encontrar y utilizar información geográfica de referencia adecuada en un formato adecuado para las áreas con las que trabaja habitualmente.

Puede utilizar más de una herramienta para mapear y / o corregir automáticamente errores en la información geográfica. Puede encontrar y utilizar información geográfica de referencia en un formato adecuado para áreas fuera de sus áreas de especialización.

E. Capacidad para utilizar software específico (por ejemplo, OpenRefine) como herramienta para la limpieza de datos.

Puede identificar al menos una herramienta de limpieza de datos. Puede identificar las características principales de una herramienta de limpieza de datos (por ejemplo, OpenRefine).

Puede identificar varias herramientas de limpieza de datos. Puede usar una o algunas de las características básicas del software de limpieza de datos para limpiar un conjunto de datos (por ejemplo, crear un proyecto OpenRefine, usar facetado, filtrado, agrupamiento o reconciliación).

Puede utilizar todas las funciones básicas de un software de limpieza de datos para limpiar un conjunto de datos (por ejemplo, en OpenRefine: facetado, filtrado, agrupación, reconciliación).

Puede usar las funciones avanzadas de uno o más paquetes de software de limpieza de datos para limpiar conjuntos de datos (por ejemplo, en OpenRefine: usar API, expresiones regulares, Google Refine Expression Language).

F. Capacidad para documentar procedimientos de transformación de datos.

Rara vez describe los cambios realizados durante la conservación, el formato o la transformación de los datos.

Describe los cambios realizados la mayor parte del tiempo. No describe los cambios de manera consistente o completa (por ejemplo, describe el cambio, pero no el autor).

Recuerda siempre describir los cambios realizados. Siempre describe los cambios de forma coherente, de modo que todas las ediciones del mismo tipo se puedan identificar fácilmente.

Puede describir con precisión y coherencia los cambios realizados de forma repetible.

A. Conocimiento sobre estándares de datos de información sobre biodiversidad (IBD).

Muestra conocimiento limitado o nulo sobre los estándares de datos IBD y cuáles son aceptados por GBIF.

Puede identificar los estándares IBD y sabe cuáles son aceptados por GBIF, pero no sabe dónde encontrar información sobre cómo utilizarlos. No puede identificar qué términos son obligatorios.

Conoce los estándares IBD aceptados por GBIF. Puede encontrar una lista de los núcleos y extensiones de datos aceptados. Publica conjuntos de datos de acuerdo con los estándares GBIF requeridos y / o recomendados para términos de datos y metadatos y sabe cómo encontrar las definiciones de los términos.

Demuestra comprensión sobre las características y limitaciones de los distintos estándares IBD.

B. Capacidad para analizar la idoneidad de un conjunto de datos de biodiversidad para su publicación a través de GBIF.

Muestra un conocimiento limitado o nulo de los criterios formales que debe cumplir un conjunto de datos para poder publicarse a través de GBIF.

Conoce los criterios formales que debe cumplir un conjunto de datos para poder publicarse a través de GBIF, pero no puede evaluar si un conjunto de datos determinado los cumple.

Puede evaluar correctamente si un conjunto de datos se puede publicar actualmente a través de GBIF. Puede asignar al menos un tipo de datos válido (= núcleo) a un conjunto de datos según la descripción proporcionada por el titular de los datos y después de haber analizado el conjunto de datos.

Puede identificar más de una opción de publicación para un conjunto de datos (cuando sea posible).

C. Uso de IPT: capacidad para producir/analizar metadatos de alta calidad.

Muestra un conocimiento limitado o nulo sobre las características de los buenos metadatos.

Conoce las características de los buenos metadatos, pero tiene dificultades para reconocerlos.

Conoce las características de los buenos metadatos y cómo reconocerlos. Puede producir recomendaciones sobre cómo mejorar los metadatos existentes.

Conoce las características de los metadatos de alta calidad y cómo producirlos.

D. Uso de IPT: capacidad para cargar/conectar datos y asignarlos a núcleos y extensiones existentes.

Puede cargar conjuntos de datos de un solo archivo en un IPT, pero no puede asignarlos a ningún núcleo.

Solo puede cargar conjuntos de datos de un solo archivo en un IPT y asignarlos a un solo tipo de núcleo sin extensiones.

Puede cargar varios archivos en un IPT como parte de un único conjunto de datos y asignarlos correctamente a un núcleo y al menos una extensión. Puede utilizar la función de valor constante del IPT.

Puede cargar varios archivos en un IPT como parte de un único conjunto de datos y asignarlos correctamente a un núcleo y a varias extensiones. Puede utilizar la función de traducción de datos del IPT.

E. Uso del IPT: capacidad de usar la herramienta para publicar y registrar conjuntos de datos.

Puede ver un conjunto de datos publicado y los metadatos asociados en un IPT. Puede descargar un archivo DwC-A de un IPT. Puede navegar por un conjunto de datos registrado desde el IPT al portal de GBIF.

Puede actualizar un conjunto de datos existente y publicado cargando un nuevo archivo de origen. Puede volver a publicar el archivo sin errores.

Puede publicar y registrar correctamente un nuevo conjunto de datos. Puede comprender y actuar sobre la publicación de mensajes de error en el IPT.

Muestra comprensión del control de versiones de conjuntos de datos en el IPT.