At ORCID、私たちは主に研究を行い、レジストリを使用して取得する研究者に焦点を当ててきました iD そして彼らの作品へのリンク。 実際、恩恵を受ける研究者の別のグループがあります:リンケージをマイニングすることに興味がある人 ORCID 知識の流れと革新のモデルを導き出し、テストするためのデータ。
に関する最近のワークショップ 科学とイノベーション政策の経験的基盤主催: ジュリアレーン アメリカ研究所, ジャック・メレス of エンセ, ポーラ・ステファン of ジョージア工科大学、いくつかの国からの研究者と資金提供機関の代表者が集まり、その仕事は両方に触発されました US STARMETRICSプログラム と National ScienceFoundationのScienceof Science and Innovation Policy(SciSIP)プログラム、科学政策の科学のための実践の国際的なコミュニティの構築を開始します。 手続きの中で、永続的な識別子とデータ交換標準がこの新しい分野の研究をサポートするための重要なリソースであることが明らかになりました。
会議には、欧州研究評議会、国立科学財団、Observatoire des Sciences et des Techniques(OST)、Agence National de Recherche、KAISTなどの資金提供組織や研究大学およびセンターのエコノミスト、研究管理者、プログラム管理者が出席しました。 、ストラスブール大学、マックス・プランク、Enseignement Superieure et Recherche大臣、インペリアル・カレッジ・ロンドン、メルボルン大学、カリフォルニア工科大学、ボッチーニ大学、KUルーベン、チャールズ大学、チェコ言語研究所、経済研究および大学院教育センター(CERGE-EI)、ÉcolePolytechniqueFédéraledeLausanne、InstitutfürSamfunnsforskning、およびオハイオ州立大学。
プレゼンテーションは、研究の科学的および経済的結果を測定するための体系的なアプローチの開発に焦点を当てました。 参加者は、彼らの研究をサポートするためのデータを収集するための実現可能性調査、およびその後の調査研究について話し合った。 研究中の質問の中には、「スター研究者」プログラムの有効性、助成金と研究結果を関連付ける方法、大学院生のトレーニングとその後のキャリアへの資金提供の影響、研究成果に対する科学チーム編成の影響、および組織や企業を通じた人々やアイデア。 アブストラクトと参加者リストは、 会議のウェブサイト.
プレゼンテーションに共通するスレッドは、研究管理データ(資金、教員、研修生、研究成果、スピンオフに関する情報)を取得してクリーンアップするために必要な膨大な作業でした。 機密性は、コミュニティが取り組む必要のある重要な考慮事項でした。 参加者は、以前の作業は本質的にXNUMX回限りの研究であったことを指摘しました。アクセス、更新、および注釈への障壁が各努力をしました スイジェネリス。 調査結果、特に研究者、資金提供、成果に関するデータが単一の機関から得られた研究を一般化することはできませんでした。 さらに、組織や分野を超えた科学者の移動性を追跡するには、さまざまな国のデータを統合して、組織間または国際的なモデルをサポートできるようにする必要があります。 STARMETRICSおよびUMETRICSプログラム、および関連する国際的な活動は、そのようなリンケージの開発を可能にし、一般化可能で複製可能な研究を促進するための共通データプラットフォームの可能性を生み出すデータインフラストラクチャの構築に主に焦点を当ててきました。
参加者は、活動が次のようなイニシアチブによって大いに助けられることに同意しました カスライ EuroCRICSERIFデータモデル , ORCID:広く採用されている場合、データのクリーニング、リンク、および標準化の実質的な課題を軽減する可能性がかなりあります。 CASRAIは、研究管理データと交換可能なビジネスオブジェクト用の共通辞書、CERIFは、保存と交換用の共通情報メタデータモデルを提供します。 ORCID 永続的な研究者識別子。 これらの非営利コミュニティ主導の組織は、組織や研究活動の永続的な識別子とともに、 薄層インフラストラクチャ 標準的なデータ交換プロセスを介してデータベース間でデータをリンクすること。これは、科学政策の研究に必要です。 多くの場合、相互運用をサポートするために必要なのは、既存のデータベースへの識別子フィールドの追加とAPIマッピング作業だけであり、問題のこれらのさまざまな部分を結び付けるための協力的な取り組みを通じて、この切断に持続可能な方法で対処するために多くのことが達成できます。
ORCID 同様のコミュニティ主導のインフラストラクチャ組織は、科学政策コミュニティから研究者のニーズについて学び、開発中のインフラストラクチャが適切に対応できるようにすることができます。 一例はどのように ORCID CASRAI定義とCERIFメタデータを活用しています。 もうXNUMXつは、DataCiteとのコラボレーションです。 ODINプロジェクト データ引用をサポートするため(最近の ブログ DataCiteおよびRDA会議で)。 同様に、科学政策学の研究者は、分析のためのデータの長期的な品質の向上から利益を得ることができ、より広くは、研究コミュニティはイノベーションの証拠に基づく理解から利益を得るでしょう。