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Metadatos en el ciclo de la publicación científica

 Entender como se generan y procesan los metadatos en el ciclo de la publicación científica facilita enormemente aprovecharlos al máximo, especialmente para procesamiento. Durante el proceso de publicación se generan y enriquecen los metadatos  para usarlos en todo su potencial y pertinentemente permite aprovechar estos datos para responder preguntas científicas por medio de investigación digital, Los metadatos constituyen un elemento esencial para gestionar la información académica porque permiten describir, administrar y estructurar con detalle y profundidad cualquier tipo de información, la literatura y los datos.

Los metadatos constituyen información estructurada que describe, explica, localiza y hace que sea más fácil de recuperar, utilizar o manejar la información (NISO, 2004-2017) y pueden ser de tres tipos: estructurales, descriptivos y administrativos; en la figura 3 se puede ver tres ejemplos de registros con sus metadatos asociados, una imagen, un set de datos y un artículo. El uso de metadatos adecuados permiten una correcta estructuración y descripción de los datos, puesto que detallan las características de la información que se genera como la fecha de creación, la licencia de uso, el autor, el tipo de objeto digital (texto, imagen, sonido, video) o la dirección electrónica en la que se encuentra alojado. Además, para generar metadatos pertinentes existen esquemas de metadatos como Dublin Core (DCMI, 1995-2017) y Darwin Core (Groom and Blum, 2007-2017), estándares como los ISO y NISO, identificadores como DOI, ORCID, PMID y GRID describen de manera precisa la os principales actores de la producción científica.

Durante la publicación científica los metadatos primero son generados por los autores en sus borradores, cuándo escriben el título, la cantidad y el orden de los autores, las instituciones de adscripción, el resumen y las palabras clave, por ejemplo. Además agregan metadatos cuando someten su artículo a un archivo de preprints como fecha, licencia y palabras clave. Posteriormente cuando someten el artículo a una revista a en el momento de hacer el registro agregan mas información que posteriormente los editores enriquecerán agregando volumen, número, fecha, páginas, DOI. A continuación durante el proceso de indexación cada una de las bases de datos añadirán identificadores, descriptores, documentos relacionados y citas por mencionar las más importantes.


Metadatos en la literatura científica
Algunos temas básicos para interactuar hábilmente con la literatura científica son los siguientes:

  • Concepto, contexto y herramientas para metadatos
  • Tipos
  • Aplicaciones
  • Formatos, los formatos de los metadatos son distintos para cada entidad
    • Documento
    • Referencias
    • Estilo bibliográfico
    • Citas
    • Anotaciones
  • Esquemas
    • chema
    • Dublin core
  • Calidad
    • Completos
    • Curados
    • Enlazados
  • Formatos de metadatos usados por repositorios, revistas y bases de datos
    • XML
    • XMLJATS


Recursos

Estos son un conjunto de recursos que demuestran como se generan los metadatos durante la publicación científica


Actividades sugeridas

Estas son algunas ideas para practicar con metadatos de la literatura científica

  • Busca una revista que tenga el servicio de Crossmark, elige un artículo
    • Localiza el ícono que te permite visualizar las actualizaciones que ha sufrido este documento (Check for updates).
    • ¿Ha tenido alguna actualización?
    • ¿Qué implica la leyenda “document is current”?
  • Elige una revista y verifica las características de sus metadatos en Crossref
    • ¿Son de calidad?
  • En una base de datos busca artículos que tengan como objetivo principal investigar sobre metadatos https://europepmc.org/search?query=metadata
    • ¿Cuáles temas te parecen interesantes?
  • Seguir los distintos metadatos que se producen en unartículo científico durante todo el ciclo de publicación
Bibliografía
  • Sundaram, S. S., Gonçalves, R. S., & Musen, M. A. (2026). Toward total recall: Enhancing data FAIRness through AI-driven metadata standardization. GigaScience, giag019. https://doi.org/10.1093/gigascience/giag019
  • Understanding metadata: What is metadata, and what is it for? : A primer | niso website. (s. f.). Recuperado 17 de marzo de 2026, de https://www.niso.org/publications/understanding-metadata-2017
  • Ulrich, H., Kock-Schoppenhauer, A.-K., Deppenwiese, N., Gött, R., Kern, J., Lablans, M., Majeed, R. W., Stöhr, M. R., Stausberg, J., Varghese, J., Dugas, M., & Ingenerf, J. (2022). Understanding the nature of metadata: Systematic review. Journal of Medical Internet Research, 24(1), e25440. https://doi.org/10.2196/25440

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