MÉXICO: Preprints, datos y revisión abierta. Evolución del núcleo inicial del SciELObservatorio, 2023–2025

 

Preprints, datos y revisión abierta: evolución del núcleo inicial del SciELObservatorio, 2023–2025

 

 

Las primeras mediciones del SciELObservatorio México se concentraron en tres componentes de la Ciencia Abierta con implicaciones directas para los procesos editoriales: la aceptación de preprints, las políticas sobre datos de investigación y la apertura de la identidad de las personas evaluadoras. Su seguimiento entre 2023 y 2025 permite observar cómo estas prácticas comenzaron a incorporarse formalmente en las revistas de SciELO México y, al mismo tiempo, muestra que sus trayectorias han sido diferentes. En términos generales, las políticas sobre datos muestran el crecimiento más sostenido durante los tres levantamientos. La aceptación de preprints registra un incremento principalmente en 2025, mientras que la apertura de identidades durante la evaluación por pares continúa siendo excepcional. Más que una expansión conjunta de las tres prácticas, los resultados muestran una incorporación diferenciada de componentes específicos de apertura.

 

Tres prácticas, diferentes dimensiones de apertura La selección inicial de estos indicadores respondió a su relación con las líneas prioritarias de acción de SciELO y con distintas etapas del proceso de comunicación científica. Aunque suelen agruparse bajo la Ciencia Abierta, cada práctica interviene sobre un aspecto diferente de la producción, evaluación y circulación del conocimiento. Los preprints permiten poner a disposición pública un manuscrito antes de que concluya el proceso formal de evaluación y publicación. Para identificar esta política, el Monitor exigió que la revista declarara expresamente que aceptaba manuscritos previamente depositados en servidores de preprints o que dicho depósito no impedía su presentación. La simple ausencia de una prohibición no fue considerada evidencia suficiente. En el caso de los datos de investigación, se registraron las revistas que recomendaban o exigían depositar, compartir o proporcionar acceso a los datos relacionados con la investigación publicada. La medición distinguió entre recomendación y obligatoriedad, pero ambas modalidades conforman un mismo indicador: una revista podía presentar como máximo una política sobre datos. El tercer componente corresponde a la apertura de la identidad de las personas evaluadoras. Se consideró presente cuando la revista permitía que la identidad de quienes participaron directamente en la evaluación fuera conocida por los autores o publicada junto con el artículo o el dictamen. Esto incluye distintas posibilidades de apertura, pero excluye la revisión simple ciego, ya que en ésta la identidad de la persona evaluadora permanece oculta. Estas definiciones son relevantes porque el Monitor no identifica prácticas a partir de supuestos sobre el funcionamiento de una revista: requiere una evidencia pública que permita reconocer que la posibilidad ha sido incorporada a sus políticas editoriales.

 

Los datos de investigación muestran el crecimiento más sostenido En 2023, siete de las 161 revistas examinadas presentaban alguna política sobre datos de investigación: seis recomendaban su depósito y una lo establecía como obligatorio. Esto representaba 4,3% del universo analizado. Para 2024, la cifra aumentó a 16 revistas: trece recomendaban el depósito y tres lo exigían. La proporción alcanzó 6,3% de las 256 publicaciones consideradas ese año. En 2025, se identificaron políticas sobre datos en 18 de las 263 revistas: quince recomendaban el depósito y tres lo establecían como obligatorio. El indicador llegó así a 6,8% de la colección. La comparación muestra un crecimiento moderado pero sostenido: de siete revistas con alguna política en 2023 a dieciocho en 2025. También permite observar que la expansión se produjo principalmente mediante políticas que recomiendan compartir los datos y no mediante su obligatoriedad. Este matiz resulta relevante para los equipos editoriales. Formalizar una política de datos no consiste solamente en declarar que los materiales deberían estar disponibles. Puede implicar decisiones sobre qué información debe compartirse, dónde depositarla, cómo documentarla y bajo qué condiciones puede restringirse el acceso cuando existen datos personales, información sensible, derechos de terceros u otras limitaciones. La investigación aborda posteriormente estas exigencias al distinguir entre la existencia de una política y las capacidades necesarias para implementarla.

 

La aceptación de preprints aumenta en 2025 La trayectoria de los preprints fue menos regular. En 2023, cinco revistas declaraban aceptar manuscritos previamente difundidos en servidores de preprints, equivalentes al 3,1% del universo. En 2024 se identificaron tres revistas, que representaban 1,2%. Para 2025, la cifra ascendió a diez revistas, equivalentes al 3,8% de la colección. El crecimiento registrado en el último corte no permite hablar todavía de una práctica ampliamente incorporada: más del 96% de las revistas examinadas no presentaba una política explícita de aceptación conforme a la definición utilizada por el Monitor. Su incorporación también supone resolver cuestiones editoriales específicas. Una revista que acepta preprints necesita precisar cómo los considera respecto de sus políticas de originalidad, cómo deben citarse las versiones previamente depositadas y cómo se relacionará el manuscrito difundido inicialmente con la versión posteriormente evaluada y publicada. La práctica introduce así la gestión de distintas versiones de un mismo trabajo dentro del proceso de comunicación científica. El resultado de 2025 muestra, por tanto, una mayor presencia observable respecto de los dos cortes anteriores, pero todavía dentro de un segmento reducido de la colección.

 

La apertura de identidades permanece como una práctica excepcional La trayectoria más limitada corresponde a la apertura de la identidad de las personas evaluadoras. En 2023 se identificó una revista, equivalente al 0,6% del universo. En 2024 fueron tres, correspondientes al 1,2%. En 2025 volvió a identificarse una revista, equivalente al 0,4%. La evolución no muestra una expansión sostenida y mantiene este componente como el menos extendido del núcleo inicial. La baja presencia también debe interpretarse considerando las particularidades de esta práctica. Abrir la evaluación no constituye una modalidad única: puede involucrar la identidad de autores y evaluadores, la publicación de dictámenes o diferentes combinaciones de transparencia. El SciELObservatorio utiliza una definición deliberadamente específica y registra solamente la existencia de políticas que permiten abrir la identidad de quienes evalúan. Además, la investigación advierte que una mayor apertura no puede considerarse automáticamente una mejora del proceso de evaluación. Las modalidades abiertas requieren definir mecanismos de consentimiento y considerar posibles efectos relacionados con jerarquías académicas, diferencias de estatus y riesgos de represalia. Su escasa formalización puede relacionarse con una combinación de decisiones editoriales, convenciones disciplinares y consideraciones sobre las consecuencias de revelar identidades. Un crecimiento que no ocurre al mismo ritmo En conjunto, los tres indicadores muestran que la incorporación de prácticas abiertas no sigue una trayectoria uniforme. Entre 2023 y 2025, las políticas sobre datos pasaron de 4,3% a 6,8%; la aceptación de preprints, de 3,1% a 3,8%, después de una disminución en 2024; y la apertura de identidades, de 0,6% a 0,4%, con una presencia igualmente reducida durante todo el periodo.

La comparación requiere además una precaución metodológica. El universo del SciELObservatorio pasó de 161 revistas vigentes en 2023 a 256 revistas vigentes y no vigentes en 2024 y 263 en 2025. Los porcentajes representan, por ello, tres cortes censales sucesivos de una colección cuya composición y criterio de inclusión cambiaron, no un panel formado exactamente por las mismas revistas, aunque los años de 2024 y 2025 pueden ser considerados como muy similares dada su composición de incluir revistas tanto vigentes como no vigentes en función al criterio de la colección. Aun con esta delimitación, el seguimiento permite reconocer un patrón: durante el periodo estudiado, las políticas sobre datos adquirieron una presencia progresivamente mayor y los preprints mostraron un crecimiento en el último corte, mientras que la apertura de identidades permaneció prácticamente excepcional. La evolución del núcleo inicial del SciELObservatorio muestra así una de las características que atraviesa los resultados de la tercera edición: la Ciencia Abierta se está formalizando mediante componentes específicos y a ritmos diferentes, antes que como un conjunto de prácticas adoptadas simultáneamente por las revistas.

 

Consulta: “SciELObservatorio México III: trayectoria histórica, formalización de políticas y financiamiento editorial de las revistas científicas mexicanas hacia la Ciencia Abierta (2023–2025)”, publicado en agosto de 2026. Disponible con el DOI 10.1590/SciELOPreprints.17621

Los datos de réplica pueden consultarse en SciELO Data mediante el DOI 10.48331/SCIELODATA.8NPSIL.

visualización alternativa en: https://groups.google.com/g/boletin-scielo-mexico/c/FkVK0I0BFeg

SciELObservatorio México III: nuevas evidencias sobre Ciencia Abierta en las revistas mexicanas

 

SciELObservatorio México presenta su tercera edición, una investigación que examina cómo las revistas de la colección SciELO México han incorporado públicamente políticas y características editoriales vinculadas con la Ciencia Abierta entre 2023 y 2025. El estudio amplía las mediciones realizadas en las ediciones anteriores y las sitúa dentro de la trayectoria institucional de la Ciencia Abierta en México y de las condiciones de financiamiento de la publicación científica. El preprint, titulado “SciELObservatorio México III: trayectoria histórica, formalización de políticas y financiamiento editorial de las revistas científicas mexicanas hacia la Ciencia Abierta (2023–2025)”, ha sido publicado en agosto de 2026. Tres años de observación de las políticas editoriales El SciELObservatorio México analiza la formalización pública observable de prácticas vinculadas con la Ciencia Abierta. Esto significa que identifica políticas, instrucciones y características que las revistas hacen explícitas y que pueden comprobarse documentalmente en sus sitios oficiales y, para determinados indicadores, mediante fuentes externas. La tercera edición integra tres levantamientos sucesivos: 161 revistas en 2023, 256 en 2024 y 263 en 2025. Debido a que la composición de la colección y los criterios de inclusión cambiaron durante este periodo, los resultados representan cortes censales sucesivos y no el seguimiento de un conjunto idéntico de revistas. Esta distinción permite observar cambios en la configuración general de la colección sin atribuir automáticamente las diferencias a transformaciones realizadas por las mismas publicaciones. La batería utilizada en 2025 comprende siete indicadores: aceptación de preprints, políticas sobre datos de investigación, apertura de la identidad de las personas evaluadoras, declaración de contribuciones autorales, licenciamiento abierto permisivo, publicación continua e inclusión vigente en el Directory of Open Access Journals (DOAJ). Los tres primeros integran el núcleo inicial del Monitor, mientras que los cuatro restantes permiten ampliar la observación hacia otras dimensiones de la apertura y de la organización editorial. Una incorporación creciente, pero todavía fragmentada El panorama de 2025 muestra que las prácticas estudiadas han alcanzado una parte considerable de la colección, aunque su incorporación continúa siendo desigual. De las 263 revistas examinadas, 184, equivalentes al 70,0%, presentaron al menos uno de los siete indicadores. Sin embargo, la proporción disminuye conforme aumenta el número de componentes presentes: 81 revistas —30,8%— reunieron dos o más y 28 —10,6%— alcanzaron tres o más. Ninguna revista reunió seis o los siete indicadores. Estos resultados no describen una transición uniforme hacia un único modelo de Ciencia Abierta. Los distintos componentes presentan niveles de incorporación muy diferentes. En 2025, la inclusión en DOAJ fue la condición más extendida, con 59,7% de las revistas, seguida por la publicación continua, con 26,2%, y las declaraciones de contribuciones autorales mediante CRediT o esquemas equivalentes, con 13,3%. Las políticas sobre datos alcanzaron 6,8%; el licenciamiento abierto permisivo, 6,5%; la aceptación de preprints, 3,8%; y la apertura de la identidad de las personas evaluadoras, 0,4%. La distribución muestra que las revistas no incorporan necesariamente estas prácticas de manera conjunta. Cada una supone decisiones editoriales y, en algunos casos, requerimientos específicos de infraestructura, conocimientos especializados, recursos, regulación y organización del trabajo. Por ello, el número de indicadores presentes se utiliza en la investigación para describir su amplitud y coexistencia, pero no constituye una escala de calidad, madurez institucional o grado de apertura de las revistas.   La sostenibilidad también forma parte del análisis Esta tercera edición incorpora además una dimensión que no forma parte de la batería principal, pero que se considera de interés para su documentación: las cuotas de publicación. El propósito fue observar su presencia como uno de los mecanismos mediante los cuales algunas revistas afrontan los costos asociados con la edición y publicación. La mayoría de las revistas estudiadas —227 de 263, equivalentes al 86,3%— declaró no realizar cobros. En 23 revistas —8,7%— se identificó al menos un pago asociado con alguna etapa del proceso editorial o de publicación, mientras que en 13 —4,9%— la información disponible no permitió determinar con claridad la existencia de una cuota. Los casos identificados muestran una considerable diversidad de montos, modalidades y justificaciones. Además, el cobro no estuvo restringido a un único tipo de institución: de las 23 revistas, doce pertenecían a instituciones públicas de educación superior o investigación y ocho eran editadas por asociaciones, academias o sociedades científicas. Esta composición permite examinar las cuotas no sólo en relación con los modelos comerciales de publicación, sino también como parte del problema más amplio de la sostenibilidad económica de las revistas científicas de acceso abierto. Datos abiertos para consultar y reutilizar los resultados Además del preprint, los datos utilizados para la investigación fueron depositados en SciELO Data como Datos de réplica: SciELObservatorio México III: trayectoria histórica, formalización de políticas y financiamiento editorial de las revistas científicas mexicanas hacia la Ciencia Abierta (2023–2025). El conjunto permite consultar los registros que sustentan el análisis y reconocer las políticas y características identificadas para las revistas estudiadas. La publicación conjunta del manuscrito y sus datos permite, además, distinguir entre los resultados agregados presentados en la investigación y la evidencia utilizada para construirlos. El preprint se encuentra disponible con el DOI 10.1590/SciELOPreprints.17621, mientras que los datos de réplica pueden consultarse en SciELO Data mediante el DOI 10.48331/SCIELODATA.8NPSIL. Los resultados de esta tercera edición serán abordados en próximas entregas de SciELO INFORMA, dedicadas a la trayectoria mexicana de la Ciencia Abierta, la evolución de las políticas sobre preprints, datos y evaluación abierta, los nuevos indicadores incorporados al Monitor, las condiciones de sostenibilidad editorial y las diferencias entre la formalización de una política y las capacidades necesarias para llevarla a la práctica.

CANADÁ se pronuncia por la "soberanía de los datos indígenas"

Publicado en The Quad. University of Alberta
https://www.ualberta.ca/en/the-quad/2026/08/the-algorithm-of-consent.html

El algoritmo del consentimiento

Integrar la inteligencia artificial y la publicación en acceso abierto sobre la base de los principios de soberanía de los datos indígenas.

6 de agosto de 2026 | Donna McKinnon

La serie AI with Purpose (IA con propósito) muestra cómo el profesorado y el personal utilizan la inteligencia artificial de manera reflexiva para mejorar el aprendizaje de los estudiantes, aumentar la eficiencia y servir de ejemplo de un uso críticamente informado, al tiempo que se clarifican los valores de la universidad, se fomenta la alfabetización en IA y se fortalece el liderazgo de la Universidad de Alberta en este ámbito en rápida evolución.

Mientras las instituciones de educación superior —incluida la Universidad de Alberta— se apresuran a integrar la inteligencia artificial en el ámbito de la investigación, está surgiendo un debate crucial en la intersección entre la innovación tecnológica y la autodeterminación de los pueblos indígenas. La soberanía de los datos indígenas —el derecho de los pueblos indígenas a gobernar la recopilación, la propiedad y la utilización de los datos que afectan a sus comunidades y territorios— constituye un marco esencial para garantizar que el desarrollo y el uso de la IA no reproduzcan patrones coloniales de extracción.

En un entorno universitario cada vez más orientado hacia la publicación en acceso abierto, esto implica ir más allá de la simple privacidad de los datos y avanzar hacia una gobernanza activa, garantizando que los conocimientos y los datos indígenas no puedan utilizarse sin el consentimiento explícito de los pueblos indígenas, señala el Dr. Chris Andersen, vicerrector y decano del College of Social Sciences and Humanities (CSSH).

«El problema de utilizar un modelo de datos abiertos es que, cuando se democratiza el conocimiento, puede parecer algo beneficioso para todos, pero desde una perspectiva indígena puede no serlo», afirma. «Históricamente, esto perjudicó activamente a las comunidades indígenas porque la gente utilizaba esos datos para elaborar todo tipo de relatos centrados en nuestras supuestas deficiencias, ya que la única información que recopilaban era sobre aquellas cosas que consideraban que estaban mal en nosotros».

El crecimiento exponencial del acceso abierto (OA) —que elimina los muros de pago y las barreras a la publicación— está estrechamente relacionado con la rápida evolución de la IA, que utiliza enormes cantidades de datos extraídos de internet para su entrenamiento y desarrollo. Cuando las herramientas de IA absorben estos datos, incorporan indiscriminadamente relatos indígenas, grabaciones de lenguas, conocimientos sagrados e información cultural y biográfica. Esto genera tensiones en torno a la cuestión de si «libre para leer» implica automáticamente «libre para entrenar». Se trata de una cuestión compleja y, en el contexto de la producción académica indígena, tiene consecuencias de enorme importancia.

Shape: A Strategic Plan of Impact destaca un modelo de Universidad Única (One University), mientras que Braiding Past, Present and Future: the Indigenous Strategic Plan sitúa en el centro la autodeterminación, las relaciones y la rendición de cuentas. La integración ética de la IA debe considerar cómo incorporar los derechos, la gobernanza y la responsabilidad de los pueblos indígenas.

Aunque la IA plantea desafíos específicos en el contexto de la soberanía de los datos indígenas, su presencia no modifica los principios fundamentales de propiedad y gobernanza, explica Andersen. Más bien, la IA es simplemente una nueva herramienta que debe respetar estos límites ya establecidos, guiándose por un marco que equilibre dos principios esenciales: los datos para la gobernanza (garantizar datos de calidad) y la gobernanza de los datos (mantener el control sobre cómo se producen y preservan esos datos).

Dado que los modelos de IA se basan en conjuntos de datos sesgados que entrañan riesgos de uso cultural indebido y de reproducción de estereotipos, son indispensables salvaguardias sólidas, entre ellas revisiones del consentimiento dirigidas por pueblos indígenas, pruebas para detectar sesgos, límites al uso secundario de los datos y mecanismos claros de rendición de cuentas.

Enmarcar el acceso abierto desde una perspectiva indígena

«Existe una tensión entre conceptos como los datos abiertos y la ciencia abierta y la forma en que se recopilan los datos en las comunidades indígenas», señala el Dr. Matthew Wildcat, profesor asociado de la Faculty of Native Studies. Wildcat dirige el Relational Governance Project, un proyecto sobre un concepto de política indígena que estudia cómo las Primeras Naciones participan en la cogobernanza de las organizaciones encargadas de prestar servicios.

El camino a seguir debe incluir un compromiso con los principios de las Primeras Naciones de propiedad, control, acceso y posesión (OCAP), así como con los principios de beneficio colectivo, autoridad para controlar, responsabilidad y ética (CARE), explica Matthew. Mientras que los principios OCAP de Canadá otorgan a las Primeras Naciones pleno control sobre la gestión de sus datos, los principios CARE, de alcance mundial, los complementan al centrarse en los derechos humanos y el bienestar de las personas implicadas. Juntos protegen los datos indígenas frente a la explotación bajo el principio rector: «Nada sobre nosotros sin nosotros».

«En un contexto histórico marcado por la eliminación de la jurisdicción indígena y por prácticas de investigación extractivas, es importante hacer hincapié en el control», afirma Matthew.

La Dra. Kisha Supernant, primera decana asociada de Participación Indígena del CSSH desde el 1 de julio de 2026, directora del Institute of Prairie and Indigenous Archaeology (IPIA) y profesora del Departamento de Antropología, conoce esta realidad de primera mano. Su trabajo de apoyo a las Naciones Indígenas en la localización de posibles tumbas sin identificar —una investigación realizada para y con las comunidades indígenas, en lugar de sobre ellas— ha puesto de manifiesto con especial urgencia la necesidad de la soberanía de los datos y de las formas indígenas de conocimiento, situándolas en el centro de las prácticas arqueológicas.

«La investigación que involucra a los pueblos indígenas exige que reconsideremos cómo se recopilan, almacenan y analizan los datos en todas las etapas del proceso de investigación», explica. «Estas conversaciones deberían comenzar desde el inicio mismo de un proyecto, incluidas las posibilidades y los desafíos que supone trabajar dentro de instituciones coloniales».

«En arqueología existen obstáculos jurídicos y regulatorios para respetar la soberanía de los datos y aplicar los principios OCAP», añade Kisha, señalando que en el IPIA han elaborado modelos de acuerdos que garantizan la soberanía de las comunidades sobre todos los datos, tanto a corto como a largo plazo. «También podemos actuar como custodios de los datos si la comunidad no dispone de infraestructura para almacenarlos de forma segura, pero la comunidad conserva siempre la soberanía sobre ellos».

Incorporar la soberanía de los datos indígenas

Para abordar la persistente brecha en materia de datos, que a menudo sitúa a las comunidades indígenas en una posición de desventaja, es fundamental desarrollar capacidades dentro de estas comunidades. Chris considera que la Universidad de Alberta debe invertir en alianzas a largo plazo mediante funciones relacionadas con los datos dirigidas por las propias comunidades, capacitación y directrices de financiación que respeten los principios OCAP y CARE.

«No puede ser simplemente un “todo vale”», afirma. «El objetivo debería ser fortalecer la capacidad de los pueblos indígenas para gestionar y utilizar nuestros propios datos de acuerdo con nuestras propias prioridades».

Explica que debe normalizarse la colaboración indígena desde la fase conceptual de la investigación, incorporándola como una práctica obligatoria. Esto podría incluir la reevaluación de los indicadores institucionales para determinar cómo demuestran los investigadores la construcción de relaciones y la existencia de presupuestos compartidos antes de obtener las aprobaciones éticas y la financiación, así como la manera en que este trabajo se tiene en cuenta para la obtención de puestos permanentes y los ascensos académicos.

«Desde una perspectiva de cogobernanza, para que esto funcione debería considerarse una parte habitual de cualquier investigación realizada en colaboración con las comunidades o de cualquier tipo de investigación que utilice datos indígenas».

Andersen considera que el papel de los altos responsables administrativos, incluido el suyo propio, ofrece una oportunidad para incorporar estos principios a las prácticas cotidianas, tanto en el contexto de la IA como fuera de él.

«Es realmente importante mantener conversaciones —incluso conversaciones incómodas— de una manera que no destruya las relaciones», afirma. «En la era de la Reconciliación, quiero que todos terminemos comprendiendo qué significa realmente asumir una responsabilidad pública. Es una estrella polar hacia la que podemos avanzar».

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The algorithm of consent

Anchoring AI integration and open access publishing in the principles of Indigenous data sovereignty.

August 06, 2026 By Donna McKinnon

The AI with Purpose series showcases how faculty and staff are thoughtfully using AI to enhance student learning, improve efficiencies and model critically informed use — while clarifying the university’s values, building AI literacy and strengthening U of A leadership in this rapidly evolving space.

As post-secondary institutions — including the University of Alberta — race to integrate artificial intelligence into the research landscape, a critical conversation is unfolding at the intersection of technological innovation and Indigenous self-determination. Indigenous data sovereignty — the right of Indigenous peoples to govern the collection, ownership and application of data that impacts their communities and lands — stands as an essential framework for ensuring that AI development and use do not replicate colonial patterns of extraction. 

In a university setting increasingly focused on open access publishing, this means moving beyond simple data privacy to active governance, ensuring that Indigenous knowledge and data cannot be used without explicit Indigenous consent, says Dr. Chris Andersen, vice-provost and dean, College of Social Sciences and Humanities (CSSH).  

“The problem with using an open data model is that when you democratize knowledge, it may seem like it's great for everyone, but from an Indigenous perspective, it may not be,” he says. “Historically, it actively harmed Indigenous communities because people used it to tell all these deficit-based stories, since all they ever collected information on were the things they thought were wrong with us.”

The exponential growth of open access (OA) — which removes paywalls and barriers to publishing — is fundamentally intertwined with the rapid evolution of AI, which uses massive amounts of data scraped from the internet for training and development. When AI tools vacuum up this data, they indiscriminately absorb Indigenous stories, language recordings, sacred knowledge and cultural and biographical information. This creates friction over whether "free to read" automatically implies "free to train." It is a complex question, and in the context of Indigenous scholarship, it is profoundly consequential. 

Shape: A Strategic Plan of Impact emphasizes a One University model and Braiding Past, Present and Future: the Indigenous Strategic Plan centres self-determination, relationships and accountability. The ethical integration of AI needs to consider how to include Indigenous rights, governance and responsibility.

While AI presents distinct challenges in the context of Indigenous data sovereignty, its presence does not alter the fundamental principles of ownership and governance, he explains. Rather, AI simply acts as a new tool that must respect these established boundaries, guided by a framework that balances two essential principles: data for governance (securing good data) and the governance of data (maintaining control over how data is produced and preserved). 

Because AI models rely on biased datasets that risk cultural misuse and stereotyping, robust safeguards are essential, including Indigenous-led consent reviews, bias testing, limits on secondary use and clear accountability. 

Framing open access through an Indigenous lens

“There is tension between concepts like open data and open science and how data is collected in Indigenous communities,” says Dr. Matthew Wildcat, an associate professor in the Faculty of Native Studies. He leads the Relational Governance Project, an Indigenous policy concept that explores the practice of how First Nations co-govern service delivery organizations. 

The path forward must include engagement with the First Nations principles of ownership, control, access and possession (OCAP) and collective benefit, authority to control, responsibility and ethics (CARE), Matthew says. While Canada's OCAP principles grant First Nations total control over how their data is managed, the global CARE principles complement this by focusing on the human rights and well-being of the people involved. Together, they protect Indigenous data from exploitation under the guiding motto: "Nothing about us, without us."

“Within a history of having Indigenous jurisdiction erased and extractive research, an emphasis on control is important,” says Matthew.  

Dr. Kisha Supernant, the inaugural CSSH associate dean-Indigenous Engagement as of July 1, 2026, director of the Institute of Prairie and Indigenous Archaeology (IPIA) and a professor in the Department of Anthropology, sees this firsthand. Her work supporting Indigenous Nations in locating potential unmarked graves — research that is for and with, rather than on Indigenous communities — has brought the need for data sovereignty and Indigenous ways of knowing into urgent focus, placing it at the centre of archaeological practices. 

“Indigenous-engaged research requires that we rethink how data is collected, stored and analyzed across all stages of the research process,” she explains. “These conversations should begin at the inception of a project, including the possibilities and challenges of working within colonial institutions.”

“In archaeology, there are legal and regulatory barriers to upholding data sovereignty and following OCAP principles,” adds Kisha, noting that at the IPIA, they have developed agreement templates that guarantee community sovereignty over all short- and long-term data. “We can also act as data stewards if the community does not have existing infrastructure to store the data securely, but the community always retains sovereignty.”

Embedding Indigenous data sovereignty 

To address the persistent data divide that often leaves Indigenous communities at a disadvantage, building capacity within these communities is crucial. Chris thinks the U of A must invest in long-term partnerships through community-led data roles, training and funding guidelines that respect OCAP and CARE.

“It can’t just be a "free-for-all,” he says. “The goal should be to strengthen the ability for Indigenous peoples to manage and use our own data for our own priorities.”

Indigenous collaboration at the conceptual phase of research, embedding it as a mandatory practice, must be normalized, he explains. This could include re-evaluating institutional metrics to assess how researchers demonstrate relationship-building and shared budgets before securing ethics approvals and funding, as well as how this work counts toward tenure and promotion.

“From a co-governance perspective, in order for this to work, it should be seen as a default part of doing community-engaged research, or any kind of research that makes use of Indigenous data.”  

He views the role of senior administrative leaders, including his own, as an opportunity to ground these principles into everyday practices, whether in the context of AI or not. 

“It’s really important to have conversations — even uncomfortable conversations — in ways that don't ruin relationships,” he says. “In the era of Reconciliation, I want us all to walk away with what a sense of public responsibility actually looks like. It’s a North Star we can move toward.”

Mejora la calidad de tus datos de investigación con FAIR Check

Publicado en nfdi4culture
https://nfdi4culture.de/services/fair-check?fbclid=IwY2xjawO_-XZleHRuA2FlbQIxMABicmlkETFJdUV6UnJaODYwWXJMNW1qc3J0YwZhcHBfaWQQMjIyMDM5MTc4ODIwMDg5MgABHr5OIP4BxqEuAzRRAxBN-a-N2gOJP9ZFHsesh551Cjloph5gNOiOZR6sor8N_aem_NdQ5FjGhLqWftScf2UbpEQ 

Facebook Latindex: https://www.facebook.com/Latindex.org/posts/pfbid02dt8gnri2cSvmBJwiGE7acHrDS8YcXpooJQJ8nejpcLQv3MyByAD26ezJP6J9g1B3l 

Mejora la calidad de tus datos de investigación con FAIR Check

• FAIR Check es una herramienta del consorcio NFDI4Culture diseñada para evaluar si tus datos de investigación cumplen con los principios FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable — encontrables, accesibles, interoperables y reutilizables), pilares de una ciencia abierta y responsable.

• A través de una evaluación guiada en línea, permite identificar fortalezas y áreas de mejora en la gestión de datos, favoreciendo su descubrimiento, acceso y reutilización por parte de la comunidad académica.

• Adoptar los principios FAIR contribuye directamente a la transparencia, la reproducibilidad y la ética de la investigación, además de aumentar el valor y el impacto de los datos científicos a largo plazo.

Consulta: https://nfdi4culture.de/services/fair-check

FAIR Check

Findable, accessible, interoperable and reusable (FAIR) - that's how research data should be. Sounds good, but is not so easy? Take our online FAIR check and evaluate your research data.

This FAIR self-check is intended to help you better assess the quality of digital cultural data. This can be data from a research project, a collection, a museum etc. If you wish, you are welcome to share your results with us afterwards.