Мы в соц. сетях:
facebook journal vk google LinkedIn LinkedIn
(063) 607-22-23
to@bo-co.net
(067) 502-44-05; 
Подписаться
на рассылку






     Задать    
вопрос

Что нужно учитывать при публикации?

Принципы достоверности данных для исследовательских данных: что нужно учитывать?

Принципы исследовательских данных FAIR представляют собой набор руководящих принципов, позволяющих обнаружить исследовательские данные, доступные, совместимые и многоразовые. Они обеспечивают основу для управления данными научных исследований для всех заинтересованных сторон в процессе исследований. Они напрямую контактируют с производителями данных и авторами публикаций исследовательских данных и обеспечивают максимально возможную выгоду для данных исследований.

Каковы данные исследований?

Не существует фиксированного определения термина «данные исследования», вы можете посмотреть здесьПоскольку результаты исследований в конечном счете зависят от соответствующей дисциплины. Кроме того, никаких конкретных форматов не задано. Научными данными в науках о жизни могут быть данные измерений, съемки и наблюдения, а также аудиовизуальные материалы, такие как изображения или видео, но также и разработки программного обеспечения. Данные исследований генерируются в ходе исследовательского процесса и составляют основу для научных результатов. Публикация таких данных параллельно с научной статьей позволяет проверить и воспроизвести результаты и сделанные выводы. То же самое относится к сингулярной публикации данных исследований.

Что подразумевается под управлением данных исследований?

Что подразумевается под управлением данных исследований? Публикация исследовательских данных предполагает, что особое внимание уделяется теме от подачи заявки до завершения проекта и что условия созданы для повторного использования вообще. Первым шагом является создание Плана управления данными (DMP). В плане излагается, как использовать данные, собранные в проекте. Необходимо рассмотреть следующие темы:

  • Общая информация о проекте и целях проекта,
  • Описание существующих данных, которые могут быть повторно использованы
  • Описание собираемых данных, включая оценку объема данных и формата,
  • Информация о планируемом администрировании и хранении данных, а также об архивировании и создании метаданных,
  • Информация об обработке административных и правовых аспектов, таких как вопросы доноров или конфиденциальности,
  • Обязанности и права доступа,
  • Информация о ресурсах, необходимых для реализации плана управления данными.

Планы управления данными являются обязательными в некоторых программах финансирования. Они призваны обеспечить принятие мер для того, чтобы данные могли быть опубликованы и повторно использованы посредством мер обеспечения качества в смысле хорошей научной практики и чтобы рассматривались юридические аспекты, такие как обработка персональных данных.

План управления данными должен всегда учитывать специфические для конкретной дисциплины обстоятельства. Контольный список управления данными исследований, предлагает хорошую ориентацию на то, какие аспекты следует учитывать в плане управления данными. 

Между тем были разработаны различные программные средства, которые поддерживают создание DMP. В то же время в Германии в рамках проекта DFG был создан организатор  . «Организатор исследований данных (RDMO) позволяет учреждениям и исследователям структурировать и осуществлять управление данными исследований своих проектов. Он позволяет собирать всю соответствующую информацию планирования в планах управления данными и управлять всеми задачами управления данными в течение всего жизненного цикла данных 

Что следует учитывать при публикации данных исследования?

Чтобы найти исследовательские данные («находка»), особенно важно получение метаданных. Метаданные описывают данные профессионально. С этой целью преобладали разные, специфичные для конкретной категории стандарты метаданных, использование которых поддерживает критерий «интероперабельность». Использование стандартов в машиночитаемой форме, в дополнение к удобочитаемой форме, является важным вкладом в функциональную совместимость исследовательских данных. Другим примером этого является использование онтологий в распределении ключевых слов, в науках о жизни, например, в медицинской теме (MeSH) или многоязычном сельскохозяйственном тезаурусе AGROVOC.

Другая возможность - это назначение постоянных идентификаторов, таких как DOI для исследовательских данных. 

В общем, лицензирование через лицензию с открытым контентом дает возможность предоставить последующим пользователям соответствующие права и, следовательно, соответствовать принципу «многоразового использования». Для данных исследований могут использоваться лицензии Open Data и Open Databases, разработанные Open-Data-Commons. Использование лицензий Creative Commons может быть проблематичным, поскольку они не оптимизированы для данных и баз данных (исключение CC0).

Немецкая медицинская наука (GMS) предлагает возможность публикации исследовательских данных, по которым публикация основана на хранилище данных исследований Dryad.

Является ли патентование планируется, так что, возможно, целесообразно не публиковать соответствующие данные исследований, так как это может повлиять на новизну и затем имеет эффект, что выдача патента отвергается.

закрыть

Закажите бесплатно аудит Вашего сайта