At ORCID, wir haben uns hauptsächlich auf Forscher konzentriert, die Forschung betreiben und das Register nutzen, um eine zu erhalten iD und Link zu ihren Werken. Tatsächlich gibt es eine andere Gruppe von Forschern, die davon profitieren werden: diejenigen, die daran interessiert sind, die Zusammenhänge zu untersuchen ORCID Daten, um Modelle für Wissensfluss und Innovation abzuleiten und zu testen.
Ein aktueller Workshop zum Thema Empirische Grundlagen der Wissenschafts- und Innovationspolitik, organisiert von Julia Lane dauert ebenfalls 3 Jahre. Das erste Jahr ist das sog. Amerikanisches Forschungsinstitut, Jacques Mairess of ENSAE und Paula Stephan of Georgia Techbrachte Forscher und Vertreter von Finanzierungsagenturen aus mehreren Ländern zusammen, deren Arbeit von beiden inspiriert wurde US STAR METRICS-Programm und für Programm „Science of Science and Innovation Policy“ (SciSIP) der National Science Foundation, um mit dem Aufbau einer internationalen Praxisgemeinschaft für die Wissenschaftspolitik zu beginnen. Während des Verfahrens wurde deutlich, dass persistente Identifikatoren und Datenaustauschstandards eine wichtige Ressource zur Unterstützung der Forschung in diesem aufstrebenden Bereich sind.
An dem Treffen nahmen Wirtschaftswissenschaftler, Forschungsadministratoren und Programmadministratoren von Förderorganisationen sowie Forschungsuniversitäten und -zentren teil, darunter der Europäische Forschungsrat, die National Science Foundation, das Observatoire des Sciences et des Techniques (OST), die Agence National de Recherche, KAIST, die Universität Straßburg, Max Planck, Ministere de Enseignement Superieure et Recherche, Imperial College London, Melbourne University, California Institute of Technology, University Boccini, KU Leuven, Charles University, Institute of the Czech Language, Zentrum für Wirtschaftsforschung und Graduiertenausbildung (CERGE-EI), École Polytechnique Fédérale de Lausanne, Institut für Samfunnsforskning und Ohio State University.
Im Mittelpunkt der Vorträge stand die Entwicklung systematischer Ansätze zur Messung wissenschaftlicher und wirtschaftlicher Forschungsergebnisse. Die Teilnehmer diskutierten Machbarkeitsstudien zur Sammlung von Daten zur Unterstützung ihrer Forschung und der anschließenden Forschungsstudien. Zu den untersuchten Fragen gehören die Wirksamkeit von „Star-Forscher“-Programmen, Methoden zur Verknüpfung von Zuschussfinanzierungen mit Forschungsergebnissen, Auswirkungen der Finanzierung auf die Ausbildung und spätere Karriere von Doktoranden, die Auswirkungen der Bildung wissenschaftlicher Teams auf Forschungsergebnisse und der Fluss von Menschen und Ideen durch Organisationen und Firmen. Abstracts und eine Teilnehmerliste sind auf der Website verfügbar Tagungswebsite.
Ein roter Faden in allen Präsentationen war der enorme Aufwand, der erforderlich ist, um Daten zur Forschungsverwaltung zu erhalten und zu bereinigen – Informationen zu Finanzierung, Lehrkräften, Auszubildenden, Forschungsergebnissen und Spin-offs. Vertraulichkeit war ein wichtiger Aspekt, den die Gemeinschaft berücksichtigen muss. Die Teilnehmer stellten fest, dass es sich bei früheren Arbeiten im Wesentlichen um Einzelstudien handelte: Barrieren beim Zugang, bei der Aktualisierung und bei der Kommentierung machten alle Anstrengungen erforderlich SUI generis. Es war nicht möglich, die Ergebnisse zu verallgemeinern, insbesondere nicht bei Studien, bei denen Daten zu Forschern, Finanzierung und Ergebnissen von einer einzigen Institution stammten. Darüber hinaus erfordert die Verfolgung der Mobilität von Wissenschaftlern über Organisationen und Disziplinen hinweg die Integration von Daten aus verschiedenen Ländern, um institutionenübergreifende oder internationale Modelle unterstützen zu können. Die Programme STAR METRICS und U METRICS sowie die damit verbundenen internationalen Aktivitäten konzentrieren sich weitgehend auf den Aufbau einer Dateninfrastruktur, die die Entwicklung solcher Verknüpfungen ermöglicht und die Möglichkeit für eine gemeinsame Datenplattform zur Förderung verallgemeinerbarer und reproduzierbarer Forschung schafft.
Die Teilnehmer waren sich einig, dass die Aktivitäten durch Initiativen wie z. B. erheblich unterstützt würden CASRAI, der EuroCRIS CERIF-Datenmodell und ORCID: Sie bieten ein erhebliches Potenzial zur Reduzierung der erheblichen Herausforderungen bei der Datenbereinigung, -verknüpfung und -standardisierung, wenn sie weit verbreitet sind. CASRAI bietet ein gemeinsames Wörterbuch für Forschungsverwaltungsdaten und austauschbare Geschäftsobjekte, CERIF ein gemeinsames Informationsmetadatenmodell für die Speicherung und den Austausch ORCID eine dauerhafte Forscherkennung. Zusammen mit dauerhaften Identifikatoren für Organisationen und Forschungsarbeiten können diese gemeinnützigen, von der Gemeinschaft betriebenen Organisationen eine bereitstellen Dünnschicht-Infrastruktur Daten zwischen Datenbanken durch Standard-Datenaustauschprozesse zu verknüpfen, eine Notwendigkeit für das Studium der Wissenschaftspolitik. In vielen Fällen ist zur Unterstützung der Interoperation lediglich das Hinzufügen von Bezeichnerfeldern zu vorhandenen Datenbanken und API-Zuordnungsarbeiten erforderlich, und durch gemeinsame Anstrengungen zur Verknüpfung dieser verschiedenen Teile des Problems kann viel erreicht werden, um diese Diskrepanz auf nachhaltige Weise zu beheben.
ORCID und ähnliche von der Gemeinschaft betriebene Infrastrukturorganisationen können von der Science of Science Policy-Community mehr über die Bedürfnisse ihrer Forscher erfahren, um sicherzustellen, dass die sich entwickelnde Infrastruktur angemessen reagiert. Ein Beispiel ist, wie ORCID nutzt CASRAI-Definitionen und CERIF-Metadaten. Ein weiterer Grund ist unsere Zusammenarbeit mit DataCite ODIN-Projekt zur Unterstützung der Datenzitierung (siehe unsere aktuelle Blog zu den DataCite- und RDA-Treffen). Im Gegenzug können Forscher im Bereich Science of Science Policy von Verbesserungen der langfristigen Qualität der zu analysierenden Daten profitieren, und im weiteren Sinne wird die Forschungsgemeinschaft von einem evidenzbasierten Verständnis von Innovation profitieren.