El 2021 ha finalizado con 51 instituciones en el Portal de la Investigación de Cataluña (PRC), 12 universidades y 39 centros de investigación de la Institució CERCA (Centres de Recerca de Catalunya). 

A finales de 2021, el Portal referenciava, entre otros, más de 700.000 publicaciones y 19.096 investigadores/as. La media de publicaciones y tesis incluidas en el PRC en acceso abierto entre 2013 y 2020 ha sido del 31,4%.

Entre las principales actuaciones realizadas, destaca la incorporación del PRC al Catàleg de Dades Obertes de la Generalitat de Catalunya. En concreto, se han añadido un total de cinco conjuntos de datos diferentes (publicaciones, proyectos, grupos, departamentos e investigadores) que son consultables accediendo al Catálogo.

Además, también cabe destacar las acciones siguientes: 

• Se ha actualizado la visualización de las estadísticas en cuanto a las publicaciones, investigadores y evolución del contenido añadido. En todos los casos, se pueden visualizar las cifras que generan el gráfico y descargarlas en formato de imagen. Por lo que respecta a las publicaciones e investigadores, se ha incorporado un nuevo gráfico por tipología y una barra extensible para definir un rango de años concretos. Los gráficos siguen siendo clicables y buscables. 
• Se ha mejorado la visualización de las estadísticas del indicador de acceso abierto. Así se pueden consultar, además de la cantidad total de documentos en acceso abierto y cerrado que se encuentran dentro del PRC, la cantidad de documentos según su tipología. Estas novedades se han implementado en el gráfico del indicador global, el cual tiene por objetivo medir el grado de acceso abierto de las publicaciones que constan en el PRC y el gráfico del indicador por institución y año, conformando la imagen en el estado de la cuestión para cada institución participante del Portal.
• Se ha rediseñado el validador para facilitar el uso de los informes de calidad y la herramienta PRC dedup, que permite la agregación y depuración de los datos, y que a partir de ahora se basa en el uso de herramientas SPARK Machine Learning, máquinas HPC y big data como el PRC quality.