그녀의 2018 년 과학 편집자위원회 총회 연설에서 최근에 임명 된 PLOS의 CEO 인 Alison Mudditt는“연구는 기사 형태가 아닙니다”라고 언급했습니다. 다시 말해, 연구 결과물은 이제 XNUMX 세기 연구 논문 구성에 효과적으로 요약 될 수있는 것보다 훨씬 더 많은 것을 포함합니다.
매년 전 세계적으로 거의 2 조 달러가 연구에 투자 됨, 연구 자금 제공자와 학술 기관이 데이터, 소프트웨어, 알고리즘, 프로토콜, 멘토링, 공공 영향 등과 같은 결과물에 점점 더 호기심을 갖고 있다고 가정 해 보겠습니다.
연구 생태계의 다른 쪽 끝에서 연구자 (특히 초기 경력 연구자)는 연구 결과에 대한 많은 기여가 전통적인 영향 측정에 의해 간과된다는 점에 좌절감을 느낍니다. Stephen Curry가 언급했듯이 임페리얼 칼리지 런던의 "연구자들은 단순히 어디에서 출판했는지가 아니라 자신이 한 일을 기준으로 평가를받을 자격이 있으며, 연구 논문 출판을 넘어서 그들이 기여한 많은 공로에 대해 인정을받을 자격이 있습니다."
이러한 요구에 비추어 우리는 인식 연구 신용과 인정은 다음과 같아야한다는 생각으로
- 여십시오. 개별 연구원에게는 무료
- 투명. 불투명 한 영향 측정을 통하지 않고 직접 인식
- 민주주의. 누구든지 ORCID iD 참여할 수 있다
- 세분화. 인식 할 수있는 광범위한 연구 결과
- 기인. 인증에 묶여 ORCID iD 또는 기관
- 표준 기반. ORCID, DOI, ROR 및 CRediT
이러한 이유들로, ORCID 기존 생태계와 통합되도록 설계된 새로운 플랫폼을 구축하기위한 자연스러운 파트너였습니다. Rescognito의 목적은 "방해"또는 "중급"이 아니라 기존 학회 및 기타 참가자와 협력하여 연구 평가 및 평판 관리의 중심에 두는 것입니다. Rescognito는 콘텐츠를 저장하지 않으며 소셜 네트워크 나 워크 플로 시스템이 아닙니다. 다양한 연구 공헌에 대한 인식에만 초점을 맞춘 얇은 층입니다.
당사 플랫폼을 사용하면 "COG"(ReCOGnition의 약자)라고하는 카운터를 사용하여 ORCID iD 인정을 부여하는 사람의. 그 자체로 COG 합계는 상대적으로 피상적인 메트릭입니다. 그러나 개방적이고 투명하며 기여 가능하기 때문에 분석, 시각화 및 AI의 레이어가 연구 동향 및 사람에 대한 귀중한 통찰력을 제공할 것으로 예상합니다.
우리는을 사용하여 CRediT 분류, 인문학 및 예술 분야에서 기사 기반이 아닌 공헌 및 비과학 작품을 인정하는 데 유용한 자체 개발 이유 (피드백 환영!) 목록이 지속적으로 추가되었습니다.
덕분에 ORCID 우리 시스템은 연구 전문가 (예를 들어 앞서 언급 한 Stephen Curry와 그의 연구)를 안정적으로 식별 할 수 있습니다. https://rescognito.com/0000-0002-0552-8870):
ORCID 통합은 인식하는 사람도 투명하고 안정적으로 식별되도록합니다 (예 : https://rescognito.com/0000-0002-7563-0125):
Rescognito는 또한 이전에 출판 된 저작물에 대해 CRediT를 청구 / 할당하는 방법으로 자기 인정을 허용합니다 (예 : https://rescognito.com/0000-0002-0673-1360):
2019 년 XNUMX 월에 예정된 출시에는 기관 인식이 포함되어 조직이 장려하고 보상하려는 연구 행동 및 결과를 인식 할 수 있습니다. 또한 다가오는 XNUMX 월에는 여러 기고자를 허용하는 기사 기반 인식이 있습니다. ORCID iD 메타데이터에서) 한 작업에서 여러 CRediT 기여에 대해 인식됩니다.
더 많은 정보를 원하시면 여기를 클릭해주세요..
요약하면 인정이 어떤 차이를 만들까요? 최근의 Alex Holcombe보다 더 잘 말할 수는 없습니다. 자연 용품:
“잘 알려지지 않은 역할을 더 잘 보이게하면 정말 상황이 바뀔까요? 그럴 것입니다. 프로그래머, 통계 학자 및 프로젝트 관리자와 같은 직책을 모집하는 연구 기관은 채용에 대한 더 나은 정보를 얻을 수 있습니다. 보조금 신청자는 자금 제공자에게 자신이 올바른 기술을 보유하고 있음을 쉽게 보여줄 수 있습니다. 과학 자원의 할당은보다 효과적인 연구자 조합으로 옮겨 갈 것입니다.”