At ORCID, temos nos concentrado amplamente em pesquisadores que realizam pesquisas e usam o Registro para obter um iD e link para seus trabalhos. Na verdade, há outro grupo de pesquisadores que se beneficiará: aqueles que estão interessados em explorar as ligações em ORCID dados para derivar e testar modelos de fluxo de conhecimento e inovação.
Um workshop recente sobre o Fundamentos empíricos da política de ciência e inovação, organizado por Júlia Lane da Instituto Americano de Pesquisa, Jacques Mairesse of ENAE e Paula Stephan of Georgia Tech, reuniu pesquisadores e representantes de agências de fomento de diversos países, cujo trabalho foi inspirado tanto no Programa US STAR METRICS e os votos de Programa Ciência da Ciência e Política de Inovação (SciSIP) da National Science Foundation, para começar a construir uma comunidade internacional de prática para a política de ciência da ciência. Durante o processo, ficou claro que identificadores persistentes e padrões de troca de dados são um recurso importante para apoiar a pesquisa neste campo emergente.
Estiveram presentes na reunião economistas, administradores de pesquisa e administradores de programas de organizações de financiamento e universidades e centros de pesquisa, incluindo o Conselho Europeu de Pesquisa, a Fundação Nacional de Ciências, o Observatoire des Sciences et des Techniques (OST), Agence National de Recherche, KAIST , University of Strasbourg, 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 Langauge, Centre for Economic Research and Graduate Education (CERGE-EI), École Polytechnique Fédérale de Lausanne, Institut für Samfunnsforskning e Ohio State University.
As apresentações enfocaram o desenvolvimento de abordagens sistemáticas para medir os resultados científicos e econômicos da pesquisa. Os participantes discutiram estudos de viabilidade para coletar dados para apoiar suas pesquisas e os estudos de pesquisa subsequentes. Entre as questões em estudo estão a eficácia dos programas de "pesquisador estrela", métodos para vincular o financiamento de bolsas a resultados de pesquisa, o impacto do financiamento no treinamento e subseqüentes carreiras de estudantes de pós-graduação, o impacto da formação da equipe científica nos resultados da pesquisa e o fluxo de pessoas e ideias por meio de organizações e empresas. Os resumos e uma lista de participantes estão disponíveis no site da reunião.
Um traço comum entre as apresentações foi o imenso trabalho necessário para obter e limpar os dados de administração de pesquisa - informações sobre financiamento, corpo docente, estagiários, resultados de pesquisa e spin-offs. A confidencialidade foi uma consideração importante que a comunidade precisa abordar. Os participantes observaram que o trabalho anterior tinha sido essencialmente estudos pontuais: barreiras ao acesso, atualização e anotação feitas em cada esforço Sui generis. Não foi possível generalizar os resultados, particularmente aqueles estudos para os quais os dados sobre pesquisadores, financiamento e resultados foram derivados de uma única instituição. Além disso, acompanhar a mobilidade dos cientistas entre organizações e disciplinas requer a integração de dados de diferentes países para poder apoiar modelos interinstitucionais ou internacionais. Os programas STAR METRICS e U METRICS, e as atividades internacionais relacionadas, têm se concentrado amplamente na construção de uma infraestrutura de dados que permite o desenvolvimento de tais ligações e cria a possibilidade de uma plataforma de dados comum para promover pesquisas generalizáveis e replicáveis.
Os participantes concordaram que as atividades seriam muito ajudadas por iniciativas como CASRAI, Modelo de dados EuroCRIS CERIF e ORCID: eles oferecem um potencial considerável para reduzir os desafios substanciais de limpeza, vinculação e padronização de dados, se amplamente adotados. CASRAI fornece um dicionário comum para dados de administração de pesquisa e objetos de negócios intercambiáveis, CERIF um modelo de metadados de informação comum para armazenamento e troca, e ORCID um identificador de pesquisador persistente. Junto com identificadores persistentes para organizações e trabalhos de pesquisa, essas organizações sem fins lucrativos voltadas para a comunidade podem fornecer um infraestrutura de camada fina vincular dados entre bancos de dados por meio de processos de troca de dados padrão, uma necessidade para o estudo da política da ciência da ciência. Em muitos casos, tudo o que é necessário para suportar a interoperação é a adição de campos de identificador aos bancos de dados existentes e trabalho de mapeamento de API, e muito pode ser realizado para resolver essa desconexão de forma sustentável por meio de esforços cooperativos para unir essas várias partes do problema.
ORCID e organizações de infraestrutura voltadas para a comunidade podem aprender com a comunidade Science of Science Policy sobre as necessidades de seus pesquisadores para garantir que a infraestrutura em desenvolvimento seja adequadamente responsiva. Um exemplo é como ORCID está aproveitando as definições CASRAI e metadados CERIF. Outra é a nossa colaboração com DataCite no Projeto ODIN para apoiar a citação de dados (veja nosso recente blog nas reuniões DataCite e RDA). Por sua vez, os pesquisadores da Ciência da Política da Ciência podem se beneficiar de melhorias na qualidade de longo prazo dos dados para análise e, de forma mais ampla, a comunidade de pesquisa se beneficiará de uma compreensão da inovação baseada em evidências.