At ORCID, w dużej mierze skupiliśmy się na badaczach, którzy prowadzą badania i korzystają z Rejestru w celu uzyskania iD i link do ich prac. W rzeczywistości istnieje inna grupa badaczy, którzy odniosą korzyści: ci, którzy są zainteresowani eksploracją powiązań ORCID danych w celu uzyskania i przetestowania modeli przepływu wiedzy i innowacji.
Ostatnie warsztaty nt Empiryczne podstawy nauki i polityki innowacji, zorganizowane przez Julię Lane ukończenia Amerykański Instytut Badań, Jakub Mairesse of ENSE, Paula Stefan of Georgia Tech, zgromadził naukowców i przedstawicieli agencji finansujących z kilku krajów, których praca została zainspirowana zarówno przez Amerykański program STAR METRICS oraz Program Science of Science and Innovation Policy (SciSIP) National Science Foundation, aby rozpocząć budowanie międzynarodowej społeczności praktyków na rzecz nauki polityki naukowej. W trakcie postępowania stało się jasne, że trwałe identyfikatory i standardy wymiany danych są ważnym zasobem wspierającym badania w tej rozwijającej się dziedzinie.
Na spotkaniu obecni byli ekonomiści, administratorzy badań i administratorzy programów z organizacji finansujących oraz uniwersytetów i ośrodków badawczych, w tym Europejskiej Rady ds. Badań Naukowych, National Science Foundation, Observatoire des Sciences et des Techniques (OST), Agence National de Recherche, KAIST , Uniwersytet w Strasburgu, 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, Centre for Economic Research and Graduate Education (CERGE-EI), École Polytechnique Fédérale de Lausanne, Institut für Samfunnsforskning i Ohio State University.
Prezentacje koncentrowały się na opracowaniu systematycznych podejść do pomiaru naukowych i ekonomicznych wyników badań. Uczestnicy dyskutowali na temat studiów wykonalności w celu zebrania danych wspierających ich badania oraz późniejszych badań. Wśród analizowanych zagadnień znajdują się m.in. efektywność programów „gwiazdorskich badaczy”, metody powiązania finansowania grantów z wynikami badań, wpływ finansowania na kształcenie i późniejsze kariery doktorantów, wpływ tworzenia zespołów naukowych na wyniki badań oraz przepływ ludzi i idei poprzez organizacje i firmy. Abstrakty i lista uczestników są dostępne na stronie strona spotkania.
Wspólnym wątkiem wszystkich prezentacji był ogromny nakład pracy wymagany do uzyskania i oczyszczenia danych administracji badawczej — informacji o finansowaniu, wydziale, stażystach, wynikach badań i spółkach typu spin-off. Poufność była ważnym czynnikiem, którym społeczność musi się zająć. Uczestnicy zauważyli, że poprzednie prace były zasadniczo jednorazowymi badaniami: bariery dostępu, aktualizacji i adnotacji dołożyły wszelkich starań Sui generis. Nie było możliwości uogólnienia wyników, zwłaszcza tych badań, w przypadku których dane dotyczące badaczy, finansowania i wyników pochodziły z jednej instytucji. Ponadto śledzenie mobilności naukowców między organizacjami i dyscyplinami wymaga integracji danych z różnych krajów, aby móc wspierać modele międzyinstytucjonalne lub międzynarodowe. Programy STAR METRICS i U METRICS oraz związane z nimi działania międzynarodowe były w dużej mierze skoncentrowane na budowaniu infrastruktury danych, która umożliwia rozwój takich powiązań i stwarza możliwość stworzenia wspólnej platformy danych w celu promowania uogólnionych i powtarzalnych badań.
Uczestnicy zgodzili się, że działania będą bardzo pomocne w takich inicjatywach jak np CASRAIThe Model danych EuroCRIS CERIF , ORCID: oferują znaczny potencjał zmniejszenia znacznych wyzwań związanych z czyszczeniem, łączeniem i standaryzacją danych, jeśli zostaną powszechnie przyjęte. CASRAI zapewnia wspólny słownik dla danych administracyjnych badań i wymiennych obiektów biznesowych, CERIF wspólny model metadanych informacyjnych do przechowywania i wymiany oraz ORCID trwały identyfikator badacza. Wraz z trwałymi identyfikatorami dla organizacji i prac badawczych te organizacje non-profit, kierowane przez społeczność, mogą zapewnić infrastruktura cienkowarstwowa łączenie danych między bazami danych za pomocą standardowych procesów wymiany danych, co jest niezbędne do badania polityki naukowej. W wielu przypadkach wszystko, co jest wymagane do obsługi interoperacyjności, to dodanie pól identyfikatora do istniejących baz danych i mapowanie API, a wiele można zrobić, aby rozwiązać ten problem w trwały sposób poprzez wspólne wysiłki mające na celu powiązanie tych różnych części problemu.
ORCID i podobne organizacje infrastrukturalne kierowane przez społeczność mogą dowiedzieć się od społeczności Science of Science Policy o potrzebach swoich naukowców, aby zapewnić odpowiednią reakcję rozwijającej się infrastruktury. Jednym z przykładów jest sposób ORCID wykorzystuje definicje CASRAI i metadane CERIF. Kolejnym jest nasza współpraca z DataCite w zakresie Projekt ODIN w celu wsparcia cytowania danych (zobacz nasze ostatnie blog na spotkaniach DataCite i RDA). Z kolei badacze zajmujący się polityką Science of Science mogą skorzystać na poprawie długoterminowej jakości danych do analizy, a szerzej społeczność naukowa skorzysta na opartym na dowodach zrozumieniu innowacji.