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时间:2019-10-16
《科研数据的价值——文化和技术视角的数据级别计量》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在工程资料-天天文库。
1、科研数据的价值文化和技术视角的数据级别计量内容提要科学研究是围绕生产、分析、存储、管理和重用数据的活动。数据共享可以推进科淫进度与知识增长。然而,数据共享在实施过程中仍冇一些限制和障碍,尽管在促进数据共享方面已经做出了很多努力,但数据共享面临的最主要挑战是在学者们并不普遍认识,并且在科学家之间还没有形成常态的活动。另外,学者对于引用数据的承诺率相对很低。数据计量最重要的问题和挑战是与数据共享的i般性问题紧密联系在一起的。数据计量的发展依赖于数据共享实践的增长,毕竞,它只是科研人员如何行为的问题。同时,合适的计量可以使科
2、研人员的数据工作更加为人所知,这会为更多的数据共享提供激励并且通过这种方式形成一个良性循环。本报告旨在进一步探索数据级别计量的口J能性(例如口J靠的数据计量方法的创造)以及能够使这一过程中主要的利益相关者的利益相一致的奖励系统。木报告对冇关数据共享和数据计量的文献进行综述,总结了与数据共享和数据计量相关的利益相关者的主要观点。本报告还分析了数据共享领域的现存知识库与工具,这些知识库与工具和数据计量的推进与发展有着特殊的关联。基于以上三块主要内容,本报告针对数据计量提出了许多解决措施和必要的发展方法,以及一套对策建议。最
3、重耍的建议包括学者间的数据共享以及数据发布的接受;发展数据计量在内的科学家奖励系统;降低数据发布成本;减少科研人员对数据发布的负而感知;建立存储、出版、识别和引用数据集的标准;进一步协调数据存储方案;进一步发展支持各个利益相关方的互操作协议。主要内容列表1.引言2.目标和基本概念2.1与数据共享、数据发布、数据引用和数据计量有关的主要概念2.2数据共享和数据计量发展小的主要利益相关者2.3.途径和方法3•结论3.1.数据共享的研究现状3.2数据计量模型及潜在的数据计量概念3.2.1数据计量的概念3.3利益和关者对数据共
4、享和数据计量的认知和观点3.4.有关数据共享和计量的世界性先进举措3.与数据共享和计量相关的知识库和当前使用的工具4.1知识库及其特征4.1.1利益相关者在数据共享方面的合作方案1.2数据计量工具2.数据计量发展面临的挑战3.解决措施和必要的发展4.接下來几年中的建议和进展5.参考文献附录【本次译文省略】1.引言不同的科学领域在数据的性质、数据的使用和重用的方法以及惯例方面有所不同,但是数据始终是实证导向的科学和学术领域的核心(Halevi&Moed,2012)。这些数据集可以非常的多样化:考古学和生物学的材料多是个性
5、化的数据、图书馆里存储的是艺术、音乐以及其他的数字资源、天文学上主要是数字化的观察工具、公司和国家的资料包括大量的数学统计核算或者经济数据。在非数字化的环境中,科研数据主耍依靠人工和专业知识来分类,然而,在数字化的环境中,自动分类和处理已使科研数据更加独立于特定的科研人员。同样的数据集一旦被收集,就可以被许多来自不同的机构、学科、国家的科研人员不限时地使用,从而产生新的科学成果。开放获取和数据共享对于科学和学术的发展非常重要。巨大的数据集在科学研究中日益重要的作用已经表明了未來进行科研的方式、组织和资助科研的方式、评估
6、和评价科研的方式(Wouters&Schroder,2003)。在过去的几年里,科学界激烈讨论科研数据是否作为科研成果而应该实施开放共享(Torres-Sellineis,Robinson-Garcia,&Cabczas-Clavijo,2012),特别是公共资金资助的科研成果。大量的报告和科学出版物讨论了数据共享的问题和挑战(VanderGraaf&Waaijers,2012),这反应了科学界对于数据共享的日益关注(Sch召feretal.,2011)。数据共享活动在不同的科学群体间的推进和采用被视为在追求更加开放的
7、科学和更好的科学实践中一项重要的进展。从二十世纪八十年代开始,数据共享成为一个明确的主题。1985年,Fienberg(Fienberg,Martin,&Straf,1985)就在大量的报告中关于数据共享对科学发展的重要性方面提出了科研数据共享的益处、问题、争议以及挑战。木报告的一些结论是很冇意义的,比如需要为数据共享制定一套指南;多种机构(以及利益相关者)需耍纳入到此进程中(例如科学和专业学会、期刊、基金会和科研基金);需耍制定获取、分类、记录和归档数据的政策和标准。最近,发表了很多解决数据共享和数据引用问题的综合性
8、文章。其屮的一篇报告总结了关于发展数据归属与数据引用实践和标准的国际研讨会的结果(Uhlir,2012),在此次研讨会屮,来自各方的利益相关者和科学家组成的专家小组讨论了数据共享、数据发布和数据引用面临的挑战和口J能性。另外一篇值得关注的报告总结來自数据交流机会项目(OpportunitiesforDataExchange,简称O
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