Открытость это ключ ORCID ценностное , и следовать этому принципу и праздновать Неделя открытого доступа, каждый год мы публикуем наш годовой файл общедоступных данных. Файл 2019 года, который теперь доступен, содержит снимок всех ORCID записывать данные, которые исследователи пометили как общедоступные в ORCID Реестр на момент создания файла 1 октября 2019 г. Наш общедоступный файл данных опубликован под CC0 отказ и бесплатен для всех - на момент написания, прошлогоднее досье просмотрели более 5,000 раз и загрузили более 3,200 раз.
Как 2019 год ORCIDгод исследователя, на этот раз мы рады поделиться с вами двумя примерами исследователей, которые используют данные из наших общедоступных файлов данных для своих исследований.
Дарио Родигиеро (Аспирант Массачусетского технологического института, факультет сравнительных медиа-исследований / письма)
Команда Всемирная карта исследований это проект, который анализирует исследовательское сообщество с точки зрения отношений и индивидуальных траекторий. Он полагается на ORCID общедоступный файл данных - хороший пример того, как некоммерческая организация может поддержать открытие и проведение исследований. 
доступный для всех - а также мой путь от поддержки ORCID инициатива. Проект исходит из моей Кандидатская диссертация который иллюстрирует визуальный метод представления способности EPFL. Благодаря поддержке Швейцарский национальный научный фонд, мои исследования теперь расширились по масштабу, переходя от отдельных преподавателей к анализу мировых институтов и университетов. Мой междисциплинарный подход позволяет мне исследовать ORCID набор данных с двух точек зрения. Первый является чисто визуальным и фокусируется на том, как отдельные лица и учреждения могут быть правильно и справедливо представлены с помощью графического дизайна. Второй - об обработке данных с использованием последних разработок в области обработки естественного языка и искусственного интеллекта для извлечения значимой информации. Пересечение этих двух точек зрения позволяет по-новому проводить исследования, одновременно размышляя о вычислениях, визуализации и интерпретации данных. Этот конкретный проект фокусируется на трех простых шагах: 1) изучение сотрудничества между учреждениями (см. Рисунок ниже), 2) анализ индивидуальных траекторий ученых через институты с течением времени и 3) создание системы рекомендаций на основе собранные и сгенерированные данные. Я благодарен своему руководителю Курту Фендту из Массачусетского технологического института и моим коллегам, Рингголд за то, что позволил мне использовать их базу данных, Гарвардская MetaLab за их интеллектуальную поддержку, Мауро Мартино (IBM) и Паоло Чуккарелли (Северо-Восточный университет) за их советы, а также Абрама Тернера (Массачусетский технологический институт) за помощь, оказанную во время его стажировки.
Роберт Эйр (Докторант Бристольского университета, факультет инженерной математики)
Из всех возможных карьерных путей академические исследователи имеют, пожалуй, больше всего возможностей путешествовать и мигрировать за границу, поскольку они формируют новые связи и отношения сотрудничества. Чтобы изучить их миграцию, результаты научных исследований могут быть изучены, чтобы сформировать траекторию присоединения с течением времени. Однако это может быть сложно, если у исследователей одно и то же имя, что является общей проблемой в исследованиях миграции, в которых используются библиометрические данные. Чтобы бороться с этим, мы можем извлекать из общественности резюме миллионов исследователей. ORCID файл общедоступных данных. Этот набор данных более чем в 300 раз больше, чем крупнейшее известное электронное исследование научной миграции, проведенное Franzoni et al. в 2012.
Мы планируем расширить использование ORCID общедоступный файл данных, чтобы определить влияние, которое отдельные события (такие как Brexit или кризис еврозоны) оказали на миграцию в исследовательском сообществе. Мы работаем над методом, позволяющим избежать неточностей в данных, таких как чрезмерное представительство людей, недавно получивших докторскую степень, а также чрезмерное или недостаточное представительство отдельных стран. Это будет достигнуто путем создания рандомизированных эталонных моделей для наблюдаемых данных и сравнения этих моделей с нашей наблюдаемой временной сетью. р-значение для каждого возможного решения о миграции в каждый год. Эти оценки позволят нам определить, в какие годы произошло аномальное количество миграций.
Подробнее о ORCID файл общедоступных данных
Если вы заинтересованы в использовании нашего общедоступного файла данных, вы можете скачать его с ORCID хранилище. Файл этого года доступен в формате XML и разделен на отдельные файлы для упрощения управления. Один файл содержит полную сводку для каждой записи. Остальные данные разделены на 11 файлов, которые содержат действия для каждой записи, включая полные рабочие данные.
Мы публикуем файл общедоступных данных под CC0 1.0 Посвящение общественному достоянию и использование общедоступных данных в соответствии с нашими Персональные данные. Мы создали рекомендуемые нормы сообщества использовать файл.
Если вы планируете или уже используете файл общедоступных данных для своего исследования, пожалуйста, дайте нам знать, Мы хотели бы услышать от вас!
