Los datos en OpenTEK son una combinación de observaciones Indígenas y locales, e interpretaciones científicas de estas observaciones. Reconocemos que esta información puede estar sujeta a derechos específicos de protección de datos y debe manejarse siguiendo los principios CARE de gobernanza de datos indígenas. En esta línea, hemos decidido colocar los Avisos Local Contexts aquí para apoyar el reconocimiento de los intereses Indígenas y que funcionarán como marcas en los datos de OpenTEK hasta que la comunidad agregue una etiqueta TK o BC para reemplazar el Aviso. Aviso de conocimientos tradicionales (TK)  El Aviso de conocimientos tradicionales (TK) es una notificación visible de que existen derechos y responsabilidades culturales que acompañan estos datos y que necesitan más atención para cualquier uso individual o compartido de este material en el futuro. El Aviso TK puede indicar que las etiquetas TK están en desarrollo y su implementación está siendo negociada. Para obtener más información sobre los Avisos de conocimientos tradicionales, haga clic aquí. Aviso Biocultural (BC)
10/8/2021OpenTEK se está mejorando y desarrollando constantemente y la tecnología que estamos desarrollando para él es de código abierto. Nuevos LICCIs El árbol de clasificación de LICCI es muy exhaustivo y estructurado. Pero de vez en cuando todavía escuchamos sobre impactos que no se pueden clasificar. Si sabe de un impacto y tiene problemas para clasificar, ¡háganoslo saber! Próximas funcionalidades Uso sin conexión La próxima versión permitirá a los usuarios utilizar OpenTEK sin conexión a Internet. Ayúdanos a traducir
10/8/2021En el centro de la clasificación del contenido de OpenTEK se encuentra el árbol de clasificación LICCI (Indicadores Locales de Impactos del Cambio Climático). Este árbol tiene su origen en una revisión exhaustiva de más de 200 artículos científicos que documentan este tipo de observaciones. La clasificación original (en inglés) se puede encontrar en esta publicación: A collaborative approach to bring insights from local observations of climate change impacts into global climate change research. Y los artículos originales revisados también se pueden encontrar en OpenTEK. Estas son las entradas del tipo Revisión de artículo que se visualizan como puntos verdes en todo el mapa. Esta clasificación se utiliza para crear el grupo de etiquetas Árbol LICCI general. Aunque este árbol de clasificación se utiliza para investigadores/as que realizan trabajo de campo y analizan artículos científicos, hemos adaptamos el árbol de clasificación para reducir su complejidad. El idioma se ha simplificado y el lenguaje científico se ha reemplazado por un vocabulario más claro. Este árbol menos complejo se utiliza para crear el grupo de etiquetas Árbol LICCI. La clasificación del árbol LICCI se utiliza para agrupar observaciones que son similares en sus indicadores. Dado que hay muchos tipos diferentes de indicadores, estas se han agrupanpado en cuatro capas:
10/8/2021Si usted hace investigación o es estudiante, hay 2 tipos de entrada que se incluyen en OpenTEK que son de especial interés. Ambos conjuntos de datos se están desarrollando actualmente y están abiertos a la participación. 1. Revisiones de artículos: El conjunto de datos de las revisiones de artículos de LICCI es el resultado de un esfuerzo continuo: la revisión de la investigación cualitativa dirigida por científicos que investigan los impactos del cambio climático percibidos por los pueblos indígenas y las comunidades locales. Utilizando un enfoque de revisión sistemática, hemos clasificado y organizado la información de campo reportada para múltiples sitios que se encuentra en los artículos siguiendo un sistema jerárquico, la clasificación del árbol LICCI. Además de esta lista de indicadores según el árbol LICCI, el conjunto de datos también incluye metadatos sobre cada artículo (título, DOI, autor, ...) e información sobre la ubicación del sitio (o sitios) de investigación. Para obtener más detalles, el artículo de revisión original (en inglés) se puede encontrar aquí: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1877343518301295
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