At ORCID,我们主要关注进行研究并使用注册表获得 iD 并链接到他们的作品。 事实上,还有另一组研究人员将从中受益:那些有兴趣挖掘 ORCID 数据来推导和测试知识流和创新模型。
最近的一个研讨会 科学与创新政策的实证基础, 举办 朱莉娅·莱恩(Julia Lane) 的 美国研究所, 雅克·梅勒斯 of 恩赛及 宝拉斯蒂芬 of 佐治亚理工学院,汇集了来自多个国家的研究人员和资助机构代表,他们的工作受到了 美国之星指标计划 和 美国国家科学基金会的科学与创新政策 (SciSIP) 计划, 开始建立科学政策科学的国际实践社区。 在诉讼过程中,很明显,持久标识符和数据交换标准是支持这一新兴领域研究的重要资源。
出席会议的有来自资助组织和研究型大学和中心的经济学家、研究管理人员和项目管理人员,包括欧洲研究委员会、国家科学基金会、科学与技术天文台 (OST)、国家研究机构、KAIST ,斯特拉斯堡大学,马克斯普朗克,教育部长,伦敦帝国理工学院,墨尔本大学,加州理工学院,博奇尼大学,鲁汶大学,查尔斯大学,捷克语学院,经济研究和研究生教育中心(CERGE-EI)、洛桑联邦理工学院、Samfunnsforskning 学院和俄亥俄州立大学。
演讲的重点是开发衡量研究的科学和经济成果的系统方法。 与会者讨论了可行性研究以收集数据以支持他们的研究,以及随后的研究。 研究的问题包括“明星研究员”计划的有效性、将资助资金与研究结果联系起来的方法、资助对研究生培训和后续职业的影响、科学团队组建对研究成果的影响以及资金流向。通过组织和公司的人员和想法。 摘要和参与者名单可在 会议网站.
演讲之间的一个共同点是获取和清理研究管理数据所需的大量工作——有关资金、教职员工、受训人员、研究成果和衍生产品的信息。 保密性是社区需要解决的一个重要考虑因素。 参与者指出,以前的工作基本上是一次性的研究:访问、更新和注释的障碍尽了一切努力 特殊的。 不可能概括研究结果,特别是那些研究人员、资金和产出数据来自单一机构的研究。 此外,跟踪科学家跨组织和学科的流动需要整合来自不同国家的数据,以便能够支持跨机构或国际模型。 STAR METRICS 和 U METRICS 计划以及相关的国际活动主要侧重于建立数据基础设施,以允许发展此类联系并为通用数据平台创造可能性,以促进可推广和可复制的研究。
与会者一致认为,这些活动将得到以下举措的极大帮助: 卡斯莱是, EuroCRIS CERIF 数据模型 及 ORCID:如果被广泛采用,它们在减少大量数据清理、链接和标准化挑战方面具有相当大的潜力。 CASRAI 为研究管理数据和可交换业务对象提供通用字典,CERIF 为存储和交换提供通用信息元数据模型,以及 ORCID 持久的研究人员标识符。 连同组织和研究工作的持久标识符,这些非营利社区驱动的组织可以提供一个 薄层基础设施 通过标准数据交换过程将数据库之间的数据联系起来,这是研究科学政策的必要条件。 在许多情况下,支持互操作所需要的只是向现有数据库和 API 映射工作添加标识符字段,并且可以通过合作努力将问题的这些不同部分联系在一起,以可持续的方式解决这种脱节问题。
ORCID 和类似的社区驱动的基础设施组织可以从科学政策社区了解其研究人员的需求,以确保发展中的基础设施能够适当响应。 一个例子是如何 ORCID 正在利用 CASRAI 定义和 CERIF 元数据. 另一个是我们与 DataCite 在 奥丁项目 支持数据引用(参见我们最近的 新闻 在 DataCite 和 RDA 会议上)。 反过来,科学政策研究人员可以从长期分析数据质量的改进中受益,更广泛地说,研究界将受益于对创新的循证理解。