At ORCID, мы в основном ориентированы на исследователей, которые проводят исследования и используют реестр для получения iD и ссылку на их работы. Фактически, есть еще одна группа исследователей, которая выиграет: те, кто заинтересован в поиске связей в ORCID данные для получения и тестирования моделей потока знаний и инноваций.
Недавний семинар по Эмпирические основы науки и инновационной политики, организованный Джулия Лейн Американский институт исследований, Жак Мэрес of ЭНСЭи Паула Стефан of Georgia Tech, объединила исследователей и представителей финансирующих агентств из нескольких стран, чья работа была вдохновлена как Программа US STAR METRICS и Программа Национального научного фонда по науке и инновационной политике (SciSIP), чтобы начать построение международного сообщества практиков в области науки о научной политике. В ходе слушаний стало ясно, что постоянные идентификаторы и стандарты обмена данными являются важным ресурсом для поддержки исследований в этой развивающейся области.
На встрече присутствовали экономисты, администраторы исследований и администраторы программ из финансирующих организаций, исследовательских университетов и центров, включая Европейский исследовательский совет, Национальный научный фонд, Observatoire des Sciences et des Techniques (OST), Agence National de Recherche, KAIST. , Страсбургский университет, Макс Планк, Ministere de Enseignement Superieure et Recherche, Имперский колледж Лондона, Мельбурнский университет, Калифорнийский технологический институт, Университет Боччини, KU Leuven, Карлов университет, Институт чешского языка, Центр экономических исследований и последипломного образования (CERGE-EI), Федеральная политехническая школа Лозанны, Institut für Samfunnsforskning и Университет штата Огайо.
Презентации были сосредоточены на разработке систематических подходов к измерению научных и экономических результатов исследований. Участники обсудили технико-экономические обоснования для сбора данных для поддержки своих исследований и последующие исследования. Среди изучаемых вопросов - эффективность программ «звездных исследователей», методы увязки грантового финансирования с результатами исследований, влияние финансирования на обучение и последующую карьеру аспирантов, влияние формирования научной команды на результаты исследований и поток людей и идеи через организации и фирмы. Тезисы и список участников доступны на сайте сайт знакомств.
Общей чертой презентаций была огромная работа, необходимая для получения и очистки административных данных исследования - информации о финансировании, преподавательском составе, стажерах, результатах исследований и побочных выгодах. Конфиденциальность была важным фактором, который необходимо учитывать сообществу. Участники отметили, что предыдущая работа была, по сути, разовым исследованием: препятствия для доступа, обновления и аннотации прилагались каждое усилие. своего рода. Невозможно было обобщить результаты, особенно те исследования, для которых данные об исследователях, финансировании и результатах были получены из одного учреждения. Кроме того, отслеживание мобильности ученых между организациями и дисциплинами требует интеграции данных из разных стран, чтобы иметь возможность поддерживать межведомственные или международные модели. Программы STAR METRICS и U METRICS, а также соответствующая международная деятельность были в основном сосредоточены на создании инфраструктуры данных, которая позволяет развивать такие связи и создает возможность для общей платформы данных для содействия обобщаемым и воспроизводимым исследованиям.
Участники согласились с тем, что мероприятиям будут в значительной степени способствовать такие инициативы, как КАСРАЙ, Модель данных EuroCRIS CERIF и ORCID: они предлагают значительный потенциал для уменьшения существенных проблем очистки, связывания и стандартизации данных, если они будут широко распространены. CASRAI предоставляет общий словарь для данных администрирования исследований и обмениваемых бизнес-объектов, CERIF - общую модель метаданных информации для хранения и обмена, а также ORCID постоянный идентификатор исследователя. Вместе с постоянными идентификаторами организаций и исследовательских работ эти некоммерческие организации, управляемые сообществом, могут предоставить тонкослойная инфраструктура связать данные между базами данных посредством стандартных процессов обмена данными, что необходимо для изучения науки о научной политике. Во многих случаях все, что требуется для поддержки взаимодействия, - это добавление полей идентификаторов к существующим базам данных и работа по сопоставлению API, и многое можно сделать для устранения этого разрыва устойчивым образом за счет совместных усилий, чтобы связать воедино эти различные части проблемы.
ORCID и аналогичные инфраструктурные организации, управляемые сообществами, могут узнать у сообщества Science of Science Policy о потребностях его исследователей, чтобы убедиться, что развивающаяся инфраструктура должным образом реагирует. Один из примеров - как ORCID использует определения CASRAI и метаданные CERIF. Другой пример - наше сотрудничество с DataCite по Проект ODIN для поддержки цитирования данных (см. наш недавний Блог о встречах DataCite и RDA). В свою очередь, исследователи политики в области науки о науке могут извлечь выгоду из улучшения качества данных для анализа в долгосрочной перспективе, а в более широком смысле исследовательское сообщество выиграет от основанного на фактах понимания инноваций.