Descripción
Este estudio examina la implementación del proyecto Micelio, el primer ecosistema CRIS en El Salvador desarrollado por la UCA utilizando el software DSpace-CRIS 7. Su nombre surge como una metáfora de las redes micelares, representando la interacción y comunicación entre investigadores y redes de conocimiento dentro de un ecosistema colaborativo. La plataforma se soporta en una arquitectura técnica robusta basada en Angular, Java, TypeScript y PostgreSQL, alojada en AWS con una infraestructura de 4 CPU, 8GB de RAM y 200GB de almacenamiento.
La metodología empleó un estudio de caso cualitativo con un enfoque prioritario en UX/UI (User Experience & User Interface) que incluyó etapas de wireframing, análisis de requisitos y alineación con estándares internacionales como CERIF y Dublin Core. Para la normalización de la información, se incorporaron vocabularios controlados de la UNESCO y la Clasificación de Frascati. La estrategia de implementación técnica se centró en la sostenibilidad, utilizando una versión LTS (Long Term Support), documentación README estandarizada y manuales de usuario para asegurar la continuidad del servicio.
Un pilar fundamental de Micelio es la integración de servicios externos para la visualización de la información científica es: Kumu qué facilita la representación gráfica relacional entre investigadores, proyectos de investigación o subvenciones, datasets y publicaciones Rey Estévez, (2015).
¿Qué visualizaciones representa e integra Kumu en Micelio?
Un mapa interactivo de investigaciones: https://embed.kumu.io/c4e07f2c9d0251c3562a26f57cbbfc09
Un mapa de redes de colaboración que integración información bibliométrica: https://embed.kumu.io/0d1c729ca8ef3e220cb5f4ece56b0072#untitled-map
Adicionalmente, se incorporó Leaflet, un visor geográfico basado en JavaScript que permite la representación de datos geoespaciales relacionados con las investigaciones UCA utilizando una API de Google Maps que integra algunos metadatos en el formulario de project-entities. Esta herramienta proporciona a los usuarios la capacidad de visualizar la distribución geográfica de los proyectos de investigación. (Hernández Gutiérrez et al., 2025, p. 10).
Identificadores y métricas
Se integró el uso de ORCID como medio de autenticación de investigadores, HANDLE para la identificación persistente y herramientas como Google Scholar y Dimensions para el análisis de impacto social y métricas de citación.
Interoperabilidad
El sistema garantiza la interoperabilidad mediante el protocolo OAI-PMH y se encuentra registrado en el directorio internacional redata.org, DRIS EuroCris, Jisc Opendoar, entre otros. El flujo de trabajo sistemático asegura calidad y transparencia de datos, cumpliendo con los principios FAIR (Encontrables, Accesibles, Interoperables y Reutilizables) y los principios TRUST para repositorios digitales (Transparencia, Responsabilidad, Usuario, Sostenibilidad y Tecnología.
Cumplimiento TRUST: desafíos en CRIS y repositorios
Los principios TRUST exigen que los repositorios sean transparentes sobre sus servicios y datos verificables públicamente, responsables de la integridad de los datos y continuidad del servicio, centrados en el usuario mediante normas de gestión, sostenibles a largo plazo y respaldados por infraestructura tecnológica fiable (Lin et al., 2020).
La evaluación del sistema CRIS mostró mejoras sustanciales en eficiencia operativa y visibilidad de los productos académicos depositados entre el periodo de 2024 a 2025, promoviendo la colaboración entre investigadores y grupos de investigación.
Fig 1. Visualizaciones 2024-2025
Nota. Figura tomada de (Hernández Gutiérrez et al., 2025, p. 14)
El estudio destaca buenas prácticas, aprendizajes y retos durante el proceso de implementación tales como:
Claves del éxito en GDI
El estudio concluye destacando el fomento del autoarchivo, el uso de Datos Abiertos y la propuesta de instrumentos como el Plan de Gestión de Datos de Investigación (PGDI) (Hernández Gutiérrez, 2024). En definitiva, Micelio representa un avance clave en la infraestructura digital institucional y ofrece un modelo replicable para la gestión de información científica en contextos similares para instituciones y universidades interesadas en implementar este tipo de iniciativas tecnológicas.
Referencias:
Hernández Gutierrez, K. A. (2024). Plan de Gestión de Datos de Investigación (PGDI): hacia una gestión científica más eficiente en la Universidad Centroamericana José Simeón Cañas. Biblios Journal of Librarianship and Information Science, (87), e003. https://doi.org/10.5195/biblios.2024.1232
Hernández Gutierrez, K. A., Pacas, F. I., & Gutiérrez, O. A. (2025). Revolucionando la gestión de información científica: Micelio la implementación del primer DSpace-CRIS en El Salvador. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.17644042
Lin, D., Crabtree, J., Dillo, I., Downs, R. R., Edmiston, M., Fragniere, A., De Smedt, K., Swaep, G., & Zipper, S. C. (2020). The TRUST Principles for digital repositories. Scientific Data, 7(1), Artículo 144. https://doi.org/10.1038/s41597-020-0486-7
Rey Estévez, C. (2015). ¿Cómo usar Kumu? [Presentación]. Prezi. https://prezi.com/mbunqvm8jv1t/como-usar-kumu/
