Institutional Repositories as a tool for monitoring and verifying the Sustainable Development Goals. Case study: Argentina

Texier, Jose Institutional Repositories as a tool for monitoring and verifying the Sustainable Development Goals. Case study: Argentina., 2021 [Preprint]

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English abstract

The general objective of the system is the construction of an automatic classifier of resources of the National System of Digital Repositories in accordance with the 169 goals of the 17 Sustainable Development Goals (SDG) defined by the United Nations Organization. The classifier will consist of a computational development capable of analyzing different metadata (call it title, abstract, keywords and full text) applying text analysis techniques to establish a syntactic and/or semantic relationship with the ODS, which allows the end user to do use of the resources or items of the repository or repositories according to the classification achieved, that is, to date the institutional repositories. This line of research promotes a culture of sharing resources, linking people in similar academic and scientific research and activities, contributing to the generation of new knowledge and reducing the gaps that make it difficult to access information on topics related to the SDGs through the items deposited in Argentine Institutional Repositories. The work plan includes both basic research aspects (improvement and analysis of text processing algorithms), applied research (direct benefit of society on the subject of the SDGs) and field research (collection and availability of digital resources for all the repositories of Argentina for a specific purpose, researcher base research area), as well as knowledge transfer (the project could be integrated as a software component in the different types of existing repository software or as a software system of independently and external to IR).

Spanish abstract

El objetivo general del sistema es la construcción de un clasificador automático de recursos del Sistema Nacional de Repositorios Digitales de acuerdo con las 169 metas de los 17 Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) definidos por la Organización de las Naciones Unidas. El clasificador consistirá en un desarrollo computacional capaz de analizar diferentes metadatos (llámense título, resumen, palabras clave y texto completo) aplicando técnicas del análisis de texto para establecer una relación sintáctica y/o semántica con los ODS, que le permita al usuario final hacer uso de los recursos o ítems del repositorio o repositorios de acuerdo con la clasificación lograda, es decir, datificar los repositorios institucionales. Esta línea de investigación promueve una cultura de compartición de recursos, vinculación de personas en actividades e investigaciones académicas y científicas similares, contribución a la generación de nuevos conocimientos y disminución de las brechas que dificultan el acceso de la información de temas relacionados con los ODS a través de los ítems depositados en Repositorios Institucionales Argentinos. El plan de trabajo contempla tanto aspectos de investigación básica (mejora y análisis de algoritmos de procesamiento de texto), investigación aplicada (beneficio directo de la sociedad sobre el tema de los ODS) e investigación de campo (recolección y disponibilidad de recursos digitales de todos los repositorios de la Argentina para un fín específico, área de investigación base de investigador), así como también transferencia de conocimiento (el proyecto podría integrarse como un componente de software en los diferentes tipos de software de repositorios existentes o como un sistema de software de manera independiente y externo a los RI).

Item type: Preprint
Keywords: natural language processing, SDG, RI, datification, Argentina
Subjects: A. Theoretical and general aspects of libraries and information. > AA. Library and information science as a field.
B. Information use and sociology of information > BZ. None of these, but in this section.
L. Information technology and library technology > LJ. Software.
L. Information technology and library technology > LL. Automated language processing.
L. Information technology and library technology > LM. Automatic text retrieval.
Depositing user: Jose Texier
Date deposited: 19 Feb 2021 23:04
Last modified: 19 Feb 2021 23:04
URI: http://hdl.handle.net/10760/41748

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