El caso de miles de millones de dólares para mantener las bases de datos digitales de la paleontología.

Área de la Ciencia:

• Paleontología y Ciencias de la Tierra.
• Gestión de datos digitales Gestión de datos digitales.
• Estudios macroevolucionarios Los estudios macroevolucionarios son los estudios que se realizan en el ámbito de la macroevolución.

Sus antecedentes:

• Las bases de datos de acceso abierto y impulsadas por la comunidad han revolucionado la paleontología.
• Estas bases de datos sustentan estudios a gran escala de la historia de la vida y los patrones macroevolutivos.
• Se requieren importantes inversiones científicas y financieras globales para mantener estos recursos críticos.

Objetivo del estudio:

• Estudiar la dinámica de la diversidad y la vida útil de las bases de datos paleontológicas y de ciencias de la Tierra.
• Analizar las tendencias en el esfuerzo de creación de bases de datos e identificar los factores que contribuyen a la pérdida de bases de datos.
• Abogar por estrategias que mejoren la longevidad de las bases de datos científicas.

Principales métodos:

• Realizó una encuesta de 118 bases de datos paleontológicas y aliadas de ciencias de la Tierra.
• Analizó las dinámicas de diversidad de la base de datos, incluidas las tasas de origen y extinción.
• Examinó las tendencias en el esfuerzo de creación de bases de datos en los últimos 30 años y la pérdida de bases de datos correlacionada con los ciclos de financiación.

Principales resultados:

• Aproximadamente el 85% de las bases de datos curadas por la comunidad tienen una vida útil inferior a 15 años.
• El esfuerzo de creación de bases de datos ha aumentado en las últimas tres décadas.
• Los picos en la pérdida de bases de datos se correlacionan con ciclos de financiación de 5 años, poniendo en peligro la inversión en datos a largo plazo.

Conclusiones:

• La corta vida útil de las bases de datos científicas plantea un riesgo significativo para décadas de inversión e investigación.
• Se necesitan con urgencia estrategias para mejorar la longevidad de las bases de datos.
• Las recomendaciones incluyen modelos de financiación sostenida, apoyo institucional robusto y arquitecturas modulares para una mejor integración de datos.