ARRIBA: © ISTOCK.COM, PIXELFIT<\/p>\n
Es hora de que los investigadores agr\u00edcolas aprovechen mejor la enorme cantidad de datos que producen y entren en una era de \u00abgran ciencia\u00bb. Los datos abiertos (datos que est\u00e1n disponibles p\u00fablicamente y que han sido preparados intencionalmente para su reutilizaci\u00f3n e innovaci\u00f3n por parte de otros) son el camino hacia los avances en investigaci\u00f3n del futuro. Pero para dar ese paso, la ciencia agr\u00edcola debe cambiar de manera significativa. Eso es lo que concluy\u00f3 nuestro grupo de trabajo de siete personas en un informe publicado el 11 de marzo para el Consejo de Ciencia y Tecnolog\u00eda Agr\u00edcolas. <\/p>\n
Ciencia peque\u00f1a: investigadores que trabajan solos o en peque\u00f1os grupos, analizando, interpretando, y compartir solo sus resultados m\u00e1s importantes, ya no es adecuado para mejorar la producci\u00f3n mundial de alimentos, la mejora de la nutrici\u00f3n, la seguridad alimentaria y la prevenci\u00f3n de enfermedades, todo mientras se protege el medio ambiente. Equipos de diferentes disciplinas, que trabajan con conjuntos de datos s\u00f3lidos e informaci\u00f3n ampliamente disponible y compartida son lo que se requiere hoy para lograr un progreso sustancial en…<\/p>\n
\nPedimos la creaci\u00f3n de bases de conocimiento centralizadas que vinculen repositorios institucionales y disciplinarios para datos de investigaci\u00f3n agr\u00edcola.<\/p>\n<\/blockquote>\n
Pero existen impedimentos para implementar la gran ciencia en la investigaci\u00f3n agr\u00edcola. Una es la falta de acceso a los datos que ya existen. Se producen muchos datos, pero no se comparten. La falta de acceso a los datos disminuye el valor de la inversi\u00f3n p\u00fablica en ciencia, ya que es una barrera para tomar mejores decisiones en la agricultura. Sin una toma de decisiones basada en evidencia, la pol\u00edtica se apoya demasiado y con demasiada frecuencia en la opini\u00f3n de expertos y en informaci\u00f3n parcial.<\/p>\n
En la investigaci\u00f3n agr\u00edcola, los enfoques para el dise\u00f1o de la investigaci\u00f3n y la recopilaci\u00f3n de datos rara vez se estandarizan entre los estudios, y el acceso y uso de los datos por otros sigue dependiendo de acuerdos individuales y soluciones \u00fanicas de prueba y error para la transferencia de datos.<\/p>\n
Necesitamos una infraestructura para respaldar el intercambio de datos y su s\u00edntesis rutinaria en pr\u00e1cticas y pol\u00edticas agr\u00edcolas. Esto potenciar\u00eda un enfoque estad\u00edstico para combinar m\u00faltiples estudios y conducir\u00eda a una mejor comprensi\u00f3n de los resultados experimentales. El concepto no es nuevo. La medicina y otras disciplinas lo hacen rutinariamente para traducir la ciencia en una pr\u00e1ctica efectiva. Deber\u00eda suceder tambi\u00e9n en la agricultura.<\/p>\n
Con ese fin, pedimos la creaci\u00f3n de bases de conocimiento centralizadas que vinculen los repositorios institucionales y disciplinarios emergentes para los datos de investigaci\u00f3n agr\u00edcola. En el Centro Nacional de Informaci\u00f3n Biotecnol\u00f3gica, por ejemplo, se albergan datos de secuencias gen\u00e9ticas de miles de especies y las herramientas desarrolladas para buscarlas. Como resultado, los investigadores est\u00e1n identificando r\u00e1pidamente las funciones de los genes, las causas de las enfermedades y las firmas evolutivas humanas. Esto simplemente no podr\u00eda hacerse si los datos gen\u00e9ticos\/gen\u00f3micos estuvieran dispersos en cientos de computadoras de laboratorio de investigadores individuales. El desaf\u00edo es extender este modelo a los diversos m\u00e9todos y escalas de estudios dise\u00f1ados para comprender las interacciones de la gen\u00e9tica vegetal y animal con las variadas y cambiantes tecnolog\u00edas de manejo y los entornos en los que se utilizan.<\/p>\n
Aunque desafiante Para lograrlo, el establecimiento de una infraestructura de base de conocimiento similar para las ciencias agr\u00edcolas facilitar\u00eda la organizaci\u00f3n de los datos de investigaci\u00f3n de acuerdo con los principios articulados en el acr\u00f3nimo FAIR: los datos deben ser localizables, accesibles, interoperables y reutilizables. Dichas bases de conocimiento servir\u00edan no solo como portales para la reutilizaci\u00f3n de datos, sino que tambi\u00e9n crear\u00edan productos de datos de valor agregado basados en intereses y objetivos anticipados de cient\u00edficos e innovadores que buscan datos para nuevos proyectos. Ejemplos de estos incluyen fusiones de datos de experimentos de campo similares con datos de mapeo regional de las propiedades del suelo y monitoreo en la corriente de la calidad del agua para respaldar las m\u00e9tricas de sostenibilidad para las cadenas de suministro de alimentos. Pero, \u00bfc\u00f3mo podemos hacer esto? <\/p>\n
Primero, los investigadores agr\u00edcolas deber\u00e1n asociarse con cient\u00edficos de datos que sepan c\u00f3mo reunir informaci\u00f3n en formas que puedan extraerse para detectar tendencias, filtrarse para obtener ideas prometedoras y traducirse para usuarios finales. Los colegios y universidades deber\u00e1n reorientarse para apoyar la ciencia en equipo y el intercambio de datos. Los planes de estudios de pregrado y posgrado deben incluir cierta comprensi\u00f3n de las ciencias de la informaci\u00f3n y su uso en la investigaci\u00f3n de los sistemas alimentarios. Los sistemas de evaluaci\u00f3n profesional y recompensa para los profesores tienen que tener en cuenta la gama m\u00e1s amplia de actividades docentes asociadas con la ciencia en equipo.<\/p>\n
\nLas agencias individuales del USDA mantienen y pagan por separado sus propias plataformas de datos geoespaciales. es ineficiente <\/p>\n<\/blockquote>\n
Un programa s\u00f3lido de intercambio de datos debe incluir informaci\u00f3n que actualmente no est\u00e1 completamente representada por publicaciones revisadas por pares. Por ejemplo, los conjuntos de datos que incluyen toda la informaci\u00f3n sobre cultivos, suelos, medio ambiente y otros metadatos adquiridos por investigadores individuales y universidades deben integrarse con cada publicaci\u00f3n acad\u00e9mica; en la actualidad, las publicaciones incluyen solo una fracci\u00f3n de los datos y metadatos que recopilan los investigadores. <\/p>\n
Con respecto a la literatura revisada por pares en s\u00ed, se necesita hacer m\u00e1s para publicar estudios con resultados negativos o estudios de verificaci\u00f3n que confirmen resultados de investigaciones publicados anteriormente. Muchas revistas desaconsejan espec\u00edficamente a los autores que env\u00eden resultados que no sean novedosos; los investigadores han respondido omitiendo el lento proceso de introducir sus resultados cient\u00edficamente menos emocionantes en este registro formal de la ciencia. Sin embargo, estos son fundamentales para una base imparcial para la pr\u00e1ctica agr\u00edcola basada en evidencia. Una idea: el uso de informes registrados donde las propuestas aprobadas por pares se registran antes de la recopilaci\u00f3n de datos, asegurando que los autores publicar\u00e1n sus resultados sin importar los hallazgos.<\/p>\n
Tambi\u00e9n existen otras ineficiencias de datos en la ciencia agr\u00edcola. En la actualidad, las agencias individuales del Departamento de Agricultura de EE. UU., como el Servicio de Investigaci\u00f3n Agr\u00edcola, la Agencia de Servicios Agr\u00edcolas, el Servicio Forestal y el Servicio Nacional de Estad\u00edsticas Agr\u00edcolas, mantienen y pagan por separado sus propias plataformas de datos geoespaciales. Es ineficiente que varias organizaciones creen sus propias soluciones provisionales. La agrupaci\u00f3n de conjuntos de datos y la creaci\u00f3n de una ventanilla \u00fanica es m\u00e1s rentable y eficiente, y simplifica el descubrimiento de datos.<\/p>\n
Una de las claves para que los datos est\u00e9n m\u00e1s disponibles es cambiar el modelo comercial de las agencias que financian la investigaci\u00f3n agr\u00edcola. Las agencias de subvenciones deben exigir el intercambio y la agrupaci\u00f3n de datos, siempre que sea posible. Y tal vez las agencias de financiamiento deber\u00edan pagar directamente en proporci\u00f3n a la cantidad que otorgan por la infraestructura necesaria para crear un centro nacional de informaci\u00f3n sobre investigaci\u00f3n agr\u00edcola. Es una inversi\u00f3n que se pagar\u00eda sola muchas veces. <\/p>\n
Sylvie Brouder<\/em><\/strong> es la silla Wickersham de Excelencia en Investigaci\u00f3n Agr\u00edcola y profesor en el Departamento de Agronom\u00eda de la Universidad de Purdue. Dirigi\u00f3 la publicaci\u00f3n Ag Data Taskforce para el Consejo de Ciencia y Tecnolog\u00eda Agr\u00edcolas. <\/em><\/strong><\/p>\n
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