ORCID acabo de recibir el Premio al logro meritorio del desplegable Consejo de Editores de Ciencias, en reconocimiento a su trabajo pionero en la creación de un sistema de identificación de autor digital abierto y ayudando a avanzar en la misión de CSE de mejorar la comunicación científica.
¡Estamos realmente honrados!
ORCID ha sido desde el principio un esfuerzo comunitario. La adopción temprana por parte de investigadores, editores, editores y asociaciones ha sido fundamental para una adopción y un uso más amplios por parte de investigadores, universidades y patrocinadores.
Le agradecemos sinceramente su apoyo.
Mientras volaba a casa desde el Reunión del CSE, Tuve la oportunidad de reflexionar sobre cómo podemos ayudarnos mutuamente a transformar la forma en que se crean y comparten las investigaciones y los trabajos académicos. David Haber mencionó en sus comentarios en la reunión, que debemos comenzar a pensar en las publicaciones como datos, en lugar de una colección de palabras. Han pasado unos 50 años desde que Demostración de Doug Engelbart del poder y el potencial de los datos enlazados interactivos, y todavía estamos luchando con cómo hacer realidad su visión en la publicación. Con las publicaciones como datos, la integración de identificadores legibles por máquina en procesos y sistemas se vuelve natural. Los identificadores pueden permitirnos conectar personas, lugares y cosas dentro y entre sistemas, y luego presentar estos datos conectados en interfaces interactivas.
Pero como Shiva Vaidhyanathan nos advirtió durante su discurso de apertura, más datos no es necesariamente mejor. Big data sin la intención de comprender la causalidad no ilumina, solo ocupa un gran espacio.
Un ejemplo realmente fabuloso de lo que se puede hacer con big data e intencionalidad es Propiedades físicas. Aquí hay una base de datos de productos químicos vinculados a identificadores, estructuras químicas, nombres y usos. Guau. Antony Williams proporcionó una la demostración en Allen Press Reunión sobre tendencias emergentes en publicaciones académicas la semana pasada, y todavía estoy boquiabierto. Hay iniciativas nacientes de Force11 para establecer identificadores y vínculos ricos para recursos y reactivos, por Intercambio de ciencias para establecer métodos experimentales estandarizados, por geocientíficos para establecer identificadores para muestras geográficas, por CrossRef para establecer estándares para reconocer la financiación, y los esfuerzos para respaldar la citación de conjuntos de datos por fuerza 11, DataCite y ORCIDy higo compartido, para nombrar unos pocos. Estas iniciativas están impulsadas por la necesidad de apoyar la transparencia y la reproducibilidad en la investigación experimental. Yo diría que también son fundamentales para generar confianza pública en el proceso científico en sí.
Pasar del texto a los datos brinda la oportunidad de componenteizar la publicación (¿debería seguir llamándola así?) Y hacer posible articular y acreditar claramente a los autores por sus contribuciones específicas, como imágenes, conjuntos de datos, tramas, métodos. Liz Allen y sus colegas han creado un prototipo de herramienta para estandarizar la descripción y recopilación de roles de contribuyentes. Esto ha sido retomado por NISO y CASRAI para el desarrollo en un estándar formal, y ahora se puede imaginar una mayor precisión en el reconocimiento del crédito, menos enfoque en el orden de los autores y tal vez incluso un cambio del modelo de autoría a uno basado en la contribución.
Esto me hace soñar con una conexión más fluida entre investigadores, colaboradores y autores. La posibilidad de reconocer y fomentar una gama más amplia de contribuciones que los artículos. De una conversación continua, a través de anotaciones, reanálisis y revisión por pares posterior a la publicación. De acceso compartido.
¿Es la investigación un “ciclo de repetidos fracasos”, como dijo Siva Vaidhyanathan en su discurso de apertura, sólo porque no podemos publicar resultados negativos? ¿Será la investigación una ocupación menos agonizante si tenemos una comprensión más certera de cómo se llevó a cabo un experimento, con qué recursos y métodos? Si nosotros puede compartir más fácilmente los bits que sí funcionan? Vamos a compartir más fácilmente porque podemos obtener crédito por estas contribuciones fuera (o dentro) de un periódico? ¿No sería genial poder utilizar el poder de la Web para respaldar artículos tridimensionales: integración de narrativas con conjuntos de datos, métodos y herramientas, personas, gráficos interactivos re-analizables, muestras, financiamiento, organizaciones, otros? trabajos, anotaciones y revisión por pares posterior a la publicación?
Y luego vuelvo a estrellarme contra la tierra (es notable que el piloto esté anunciando nuestra aproximación al aeropuerto). ¿Cómo vamos a avanzar hacia esta visión positiva de compartir y atribuir si aún no podemos mover metadatos de un sistema de envío a una publicación? ¿Si la coautoría no se afirma explícitamente durante el proceso de publicación? ¿Si seguimos pensando que basta con grabar con cinta adhesiva el proceso basado en texto?
ORCID ha recorrido un largo camino desde nuestro lanzamiento hace dieciocho meses. El premio CSE es un indicador de la conciencia de la comunidad sobre el potencial de los identificadores persistentes. Pero como comunidad, tenemos un largo camino por recorrer para realizar el potencial de los identificadores y, de manera más general, el potencial de un modelo de investigación de contribución basado en datos. Juntos podemos hacer más y como comunidad debemos hacerlo.