Biografie
Sergio absolvierte sein Studium im Fach Biologie an der Universidad Mayor de San Andrés in La Paz, Bolivien, wo er aktiv an Forschungsprojekten im Bereich der Biodiversität beteiligt war. Anschließend wechselte er nach Münster, Deutschland, um dort eine Promotion in Evolutionsbiologie zu beginnen, in der er interdisziplinäre Ansätze aus Verhaltensbiologie, Mikrobiologie und Molekularbiologie miteinander verband. Während seiner ersten Postdoc-Phase am Leibniz-Institut zur Analyse des Biodiversitätswandels erweiterte er seine Expertise in der Molekularbiologie durch experimentelle Laborarbeit und die Analyse von Omics-Daten.
Im Laufe seiner wissenschaftlichen Laufbahn arbeitete er mit einer Vielzahl unterschiedlicher Datentypen und Forschungsworkflows, die häufig fragmentiert waren oder keine standardisierten Strukturen für Dokumentation, Nachnutzung und Archivierung aufwiesen. Diese Erfahrungen führten zu einer inhaltlichen Neuausrichtung seines beruflichen Schwerpunkts hin zum Forschungsdatenmanagement (Research Data Management, RDM), mit dem Ziel, nachhaltige, reproduzierbare und gut dokumentierte Forschungspraktiken zu fördern. Sein aktueller Fokus liegt auf der Entwicklung und Vermittlung von Best Practices, insbesondere im Bereich des Wissenstransfers im Forschungsdatenmanagement.
Kontakt
- E-Mail s.avilacalero@uni-koeln.de
- Büro BI-K - Geb. 705 - Zülpicher Str. 58e - 50672 Köln - 1 OG - Room 1.011
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Fachliche Ausbildung
Fachgebiete
Aktuelle Lehre
Effective Research Data Management: From FAIR Principles to Open Science
[This course is only offered in English] The pace and unpredictability of research often leave little room for thorough documentation and metadata annotation. Yet, effective Research Data Management (RDM) is essential to ensure the reliability, reproducibility, and long-term value of research outputs. Central to RDM are the FAIR data principles¿making data Findable, Accessible, Interoperable, and Reusable¿which should be embedded across all stages of the data lifecycle. In parallel, RDM is a cornerstone of Open Science, a movement that fosters transparency, collaboration, and equitable access to scientific knowledge. By integrating FAIR and Open Science practices into everyday research, researchers not only increase the visibility and impact of their work but also contribute to a more robust and inclusive scientific ecosystem.
In KLIPS anzeigenFolders and File Names: The Survival Guide
[This course is offered only in English] Struggling to stay on top of your digital files? This lecture and hands-on workshop will help you create a file naming and folder system that suits your needs and evolves with you. Using guiding questions and simple strategies, you¿ll learn to organise your files in a way that makes sense, improves access, and reduces clutter. Rather than offering a rigid method, we encourage flexible thinking and regular review so your system stays useful over time. Ideal for anyone looking to take control of their digital workspace.
In KLIPS anzeigenRDM4Researchers: Designing Reproducible Life Science Research Across the Data Lifecycle
Dieser Kurs richtet sich an Lebenswissenschaftler, die möchten, dass ihre Daten lange nach Abschluss eines Experiments verständlich, nutzbar und zuverlässig bleiben. Anstatt Management von Forschungsdaten (RDM) als Bürokratie oder Compliance zu behandeln, nähert sich der Kurs diesem als praktischen Bestandteil guter Forschung. Anhand von Beispielen aus den Bereichen Omics, Bildgebung, Mikroskopie und Molekularbiologie erkunden die Teilnehmer, wie alltägliche Entscheidungen – wie Daten benannt, dokumentiert, analysiert und geteilt werden – die Reproduzierbarkeit, Wiederverwendbarkeit und den langfristigen Wert im gesamten Forschungsdatenlebenszyklus beeinflussen.
In KLIPS anzeigenOpen Science Essentials: Tools, Principles, and Practices
Lecture introduces the principles and practice of Open Science and the FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) principles in a clear and accessible way for researchers across disciplines. It explores why transparency, collaboration, and responsible data sharing are becoming central to research, particularly in light of funder requirements under programmes such as Horizon Europe. Participants will gain an overview of key concepts, policy context, and practical steps to integrate Open Science and FAIR principles into their everyday research workflows.
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