Вдогонку к рассказу о том французской инфраструктуре открытых научных данных, ещё один французский проект по мониторингу открытости науки. Он так и называется the French Open Science Monitor [1] и построен на мониторинге публикаций открытого доступа с Crossref DOI. Очень удобно когда все исследователи в стране публикуют статьи только с DOI и отмечают какие публикации открытые, а какие нет.
А также отдельно они мониторят упоминания наборов данных и программных продуктов в научных статьях. Например, по наборам данных, упоминания выросли с 13% до 22% всех статей.
Чуть ли не самый знаковый показатель - это число статей в которых есть отметка о доступности данных, звучит как Data Availability Statement. Так вот число таких статей выросло с 1% в 2013 году, до 21% в 2021 году. О том что это такое можно почитать например в разделе открытых исследований ЕС [2]
Французский опыт наблюдения за открытостью науки весьма неплохо даёт представление о KPI которые может/должно ставить профильное министерство в реализациях программ по открытости науки, в странах где такие планы есть или предполагаются.
Ссылки:
[1] https://frenchopensciencemonitor.esr.gouv.fr/
[2] https://open-research-europe.ec.europa.eu/for-authors/data-guidelines#dataavailabilitystatement
#opendata #openscience #openaccess #france #europe
А также отдельно они мониторят упоминания наборов данных и программных продуктов в научных статьях. Например, по наборам данных, упоминания выросли с 13% до 22% всех статей.
Чуть ли не самый знаковый показатель - это число статей в которых есть отметка о доступности данных, звучит как Data Availability Statement. Так вот число таких статей выросло с 1% в 2013 году, до 21% в 2021 году. О том что это такое можно почитать например в разделе открытых исследований ЕС [2]
Французский опыт наблюдения за открытостью науки весьма неплохо даёт представление о KPI которые может/должно ставить профильное министерство в реализациях программ по открытости науки, в странах где такие планы есть или предполагаются.
Ссылки:
[1] https://frenchopensciencemonitor.esr.gouv.fr/
[2] https://open-research-europe.ec.europa.eu/for-authors/data-guidelines#dataavailabilitystatement
#opendata #openscience #openaccess #france #europe
В рубрике как это работает у них, инфраструктура научных данных в Германии включает большое число исследовательский и университетских репозиториев данных и других результатов научной деятельности. Многие репозитории работают на без open-source ПО каталога научных данных Dataverse, например, DaRUS [1] университета Штудгарта или HeiData [2] Университета Хельдельберга. Всего в Германии мне известно 10 репозиториев научных данных именно на базе Dataverse.
Одновременно с Dataverse активно используется относительно новый open-source продукт каталога данных InvenioRDM, на нём работает репозиторий научных данных Университета Гамбурга [3] и архив данных RODARE [4]
Но гораздо более популярными являются репозитории данных на базе таких продуктов как DSpace и специфичного для Германии MyCore. DSPace - это распространённый продукт в академической и архивной среде для хранения условно любого контента с метаданными, в Германии DSpace весьма распространён и на его базе публикуются, в том числе наборы данных. К примеру, архив OpARA [5] Технического университета Дрездена.
И отдельно про MyCore [6], это аналог DSpace особенно распространённый в Германии. На нём созданы десятки порталов раскрытия научных результатов университетов по всей стране [7] и как и DSpace он создан для сохранения и поиска любого контента с расширяемыми наборами метаданных, что особенно актуально в научной среде. В MyCore часто сохраняют данные о статьях, научных тезисах, диссертациях, архивах, изображениях и, в том числе, исследовательских данных. А некоторые репозитории изначально создаются на MyCore чтобы сохранять только данные. Например, реестр научных данных Университета Киель [8]
И, дополнительно, необходимо отметить такие проекты как PANGAEA [9], огромный репозиторий научных данных о земле и поисковик по научным данным Германии [10] на базе сервиса da|RA по выдаче DOI.
Данные германских исследовательских центров практически все в значительном объёме проиндексированы в общеевропейском проекте OpenAIRE.
Ссылки:
[1] https://darus.uni-stuttgart.de
[2] https://heidata.uni-heidelberg.de/
[3] https://www.fdr.uni-hamburg.de
[4] https://rodare.hzdr.de/
[5] https://opara.zih.tu-dresden.de/xmlui/
[6] https://www.mycore.de/
[7] https://www.mycore.de/site/applications/list/
[8] https://opendata.uni-kiel.de
[9] https://pangaea.de/
[10] https://www.da-ra.de/search
#opendata #germany #datasets #openaccess #openscience
Одновременно с Dataverse активно используется относительно новый open-source продукт каталога данных InvenioRDM, на нём работает репозиторий научных данных Университета Гамбурга [3] и архив данных RODARE [4]
Но гораздо более популярными являются репозитории данных на базе таких продуктов как DSpace и специфичного для Германии MyCore. DSPace - это распространённый продукт в академической и архивной среде для хранения условно любого контента с метаданными, в Германии DSpace весьма распространён и на его базе публикуются, в том числе наборы данных. К примеру, архив OpARA [5] Технического университета Дрездена.
И отдельно про MyCore [6], это аналог DSpace особенно распространённый в Германии. На нём созданы десятки порталов раскрытия научных результатов университетов по всей стране [7] и как и DSpace он создан для сохранения и поиска любого контента с расширяемыми наборами метаданных, что особенно актуально в научной среде. В MyCore часто сохраняют данные о статьях, научных тезисах, диссертациях, архивах, изображениях и, в том числе, исследовательских данных. А некоторые репозитории изначально создаются на MyCore чтобы сохранять только данные. Например, реестр научных данных Университета Киель [8]
И, дополнительно, необходимо отметить такие проекты как PANGAEA [9], огромный репозиторий научных данных о земле и поисковик по научным данным Германии [10] на базе сервиса da|RA по выдаче DOI.
Данные германских исследовательских центров практически все в значительном объёме проиндексированы в общеевропейском проекте OpenAIRE.
Ссылки:
[1] https://darus.uni-stuttgart.de
[2] https://heidata.uni-heidelberg.de/
[3] https://www.fdr.uni-hamburg.de
[4] https://rodare.hzdr.de/
[5] https://opara.zih.tu-dresden.de/xmlui/
[6] https://www.mycore.de/
[7] https://www.mycore.de/site/applications/list/
[8] https://opendata.uni-kiel.de
[9] https://pangaea.de/
[10] https://www.da-ra.de/search
#opendata #germany #datasets #openaccess #openscience
www.pangaea.de
Data Publisher for Earth & Environmental Science
В рубрике как это устроено у них, 3 репозитория открытых научных данных созданные Варшавским университетом в 2017-2021 годах в рамках проекта Dziedzinowe Repozytoria Otwartych Danych Badawczych [1] переводится как Открытые репозитории доменных исследовательских данных.
В рамках проекта созданы репозитории:
- RepOD https://repod.icm.edu.pl - репозиторий открытых данных
- RDS https://rds.icm.edu.pl/ репозиторий социологических данных
- MX-RDR http://mxrdr.icm.edu.pl/ - репозиторий первичных данных в области макромолекулярной кристаллографии.
В общей сложности на них опубликовано около 1300 наборов данных. Данные в разных форматах: CSV, Excel, Nb, Ods, Tab и другие. Научные наборы данных также, часто отличаются тем что содержат первичные данные на которых проводилось исследование: тексты или изображения, например.
Общая стоимость проекта 4 998 889 злотых, по текущему курсу - это 95 миллионов рублей, всё это на 4 года.
Ссылки:
[1] https://drodb.icm.edu.pl/opis-projektu/
#opendata #openaccess #openscience #poland #eu #datasets
В рамках проекта созданы репозитории:
- RepOD https://repod.icm.edu.pl - репозиторий открытых данных
- RDS https://rds.icm.edu.pl/ репозиторий социологических данных
- MX-RDR http://mxrdr.icm.edu.pl/ - репозиторий первичных данных в области макромолекулярной кристаллографии.
В общей сложности на них опубликовано около 1300 наборов данных. Данные в разных форматах: CSV, Excel, Nb, Ods, Tab и другие. Научные наборы данных также, часто отличаются тем что содержат первичные данные на которых проводилось исследование: тексты или изображения, например.
Общая стоимость проекта 4 998 889 злотых, по текущему курсу - это 95 миллионов рублей, всё это на 4 года.
Ссылки:
[1] https://drodb.icm.edu.pl/opis-projektu/
#opendata #openaccess #openscience #poland #eu #datasets
В рубрике как это работает у них Research Resource Identifiers (RRIDs) [1] научный проект по систематизации общедоступных научных ресурсов изначально в области биоинформатики, а далее и для научных дисциплин. Создаётся FAIR Data Informatics Lab в рамках инициативы SciCrunch [2] организованной для повышения доступности ресурсов, баз данных, инструментов для исследователей в их дисциплинах.
В сентябре 2022 года объём RRID составил 500 тысяч записей [3] и включает не только реестры инструментов и данных, но и организмов, плазмидов и других объектов интегрированных из других баз данных. Этот проект как и проект Fairsharing можно сказать является экспансией из управления данными в мире биоинформатики в остальные научные дисциплины. Оба они изначально построены на банках данных в области наук о жизни (life sciences), но позиционируемые как универсальные.
Многие национальные порталы открытых данных также отмечены в RRIDs, например, это портал открытых данных США Data.gov с идентификатором RRID:SCR_004712 [4]. Кстати, портал открытых данных США один из немногих пока национальных порталов данных включённых именно в каталоги научных репозиториев, таких как Re3Data [5]. Таких порталов немного, к ним можно отнести ещё Data.gov.au в Австралии и data.gov.uk в Великобритании, в остальном же обычно национальные порталы скорее агрегируют часть данных из некоторых репозиториев исследовательских данных.
Кстати, если бы власти США решили бы закрыть свой портал открытых данных как это сделало Минэкономразвития в России, то именно учёные там отреагировали бы первыми массовыми запросами, потому что их портал является заметным инструментом распространения открытых данных научных исследований. А то есть перед чиновниками не стоит вопрос зачем он нужен, ответ тут очевиден.
RRID - это пример одного из десятков проектов по систематизации инструментов, результатов, процессов, баз данных и любых элементов научных исследований. Проект существует уже 10 лет, ссылки идентификаторы в нём присутствуют, например, в статьях в PubMed [6].
Ссылки:
[1] https://scicrunch.org/resources
[2] https://scicrunch.org/page/scicrunch
[3] https://scicrunch.org/scicrunch/about/blog/2486
[4] https://scicrunch.org/resources/data/record/nlx_144509-1/SCR_004712/resolver?q=data.gov&l=data.gov&i=rrid:scr_004712
[5] https://www.re3data.org/repository/r3d100010078
[6] https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36793799/
#opendata #openaccess #openscience
В сентябре 2022 года объём RRID составил 500 тысяч записей [3] и включает не только реестры инструментов и данных, но и организмов, плазмидов и других объектов интегрированных из других баз данных. Этот проект как и проект Fairsharing можно сказать является экспансией из управления данными в мире биоинформатики в остальные научные дисциплины. Оба они изначально построены на банках данных в области наук о жизни (life sciences), но позиционируемые как универсальные.
Многие национальные порталы открытых данных также отмечены в RRIDs, например, это портал открытых данных США Data.gov с идентификатором RRID:SCR_004712 [4]. Кстати, портал открытых данных США один из немногих пока национальных порталов данных включённых именно в каталоги научных репозиториев, таких как Re3Data [5]. Таких порталов немного, к ним можно отнести ещё Data.gov.au в Австралии и data.gov.uk в Великобритании, в остальном же обычно национальные порталы скорее агрегируют часть данных из некоторых репозиториев исследовательских данных.
Кстати, если бы власти США решили бы закрыть свой портал открытых данных как это сделало Минэкономразвития в России, то именно учёные там отреагировали бы первыми массовыми запросами, потому что их портал является заметным инструментом распространения открытых данных научных исследований. А то есть перед чиновниками не стоит вопрос зачем он нужен, ответ тут очевиден.
RRID - это пример одного из десятков проектов по систематизации инструментов, результатов, процессов, баз данных и любых элементов научных исследований. Проект существует уже 10 лет, ссылки идентификаторы в нём присутствуют, например, в статьях в PubMed [6].
Ссылки:
[1] https://scicrunch.org/resources
[2] https://scicrunch.org/page/scicrunch
[3] https://scicrunch.org/scicrunch/about/blog/2486
[4] https://scicrunch.org/resources/data/record/nlx_144509-1/SCR_004712/resolver?q=data.gov&l=data.gov&i=rrid:scr_004712
[5] https://www.re3data.org/repository/r3d100010078
[6] https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36793799/
#opendata #openaccess #openscience
В рубрике как это работает у них, в Аргентине Министерством науки, технологий и инноваций создана Sistema Nacional de Repositorios Digitales (Национальная система цифровых репозиториев) [1] для которой ещё в 2015 году были разработаны требования по подключению репозиториев академических учреждений с довольно простыми правилами сводящимися к заполнению метаданных по стандарту Dublin Core, поддержки интерфейсов сбора данных и так далее [2]. На организацию этих репозиториев и их приведение к стандарту университеты получали дополнительное финансирование [3] на техническую работу и на обучение кадров.
Всего таким образом охвачено 44 репозитория включающие как научные статьи и результаты конференций, так и исследовательские данные. Для исследовательских данных у них же создана отдельная система DACyTAr - Datos Primarios en Acceso Abierto de la Ciencia y la Tecnología Argentina [4]
Это во многом похоже на программы Европейского Союза, я приводил в пример появление репозиториев данных в Польше в Варшавском университете [5].
Ссылки:
[1] https://repositoriosdigitales.mincyt.gob.ar/vufind/
[2] https://repositoriosdigitales.mincyt.gob.ar/files/Directrices_SNRD_2015.pdf
[3] https://repositoriosdigitales.mincyt.gob.ar/vufind/Content/financiamiento
[4] https://dacytar.mincyt.gob.ar
[5] https://t.me/begtin/4759
#opendata #openaccess #openscience #data
Всего таким образом охвачено 44 репозитория включающие как научные статьи и результаты конференций, так и исследовательские данные. Для исследовательских данных у них же создана отдельная система DACyTAr - Datos Primarios en Acceso Abierto de la Ciencia y la Tecnología Argentina [4]
Это во многом похоже на программы Европейского Союза, я приводил в пример появление репозиториев данных в Польше в Варшавском университете [5].
Ссылки:
[1] https://repositoriosdigitales.mincyt.gob.ar/vufind/
[2] https://repositoriosdigitales.mincyt.gob.ar/files/Directrices_SNRD_2015.pdf
[3] https://repositoriosdigitales.mincyt.gob.ar/vufind/Content/financiamiento
[4] https://dacytar.mincyt.gob.ar
[5] https://t.me/begtin/4759
#opendata #openaccess #openscience #data
В рубрике как это работает у них репозитории [больших] научных данных в области биоинформатики и не только.
GigaDB [1] репозиторий научных данных созданный командой журнала GigaScience. Создан и развивается в Гонконге, содержит 2339 наборов данных, 410263 файла общим размером около 47 ТБ (на начало мая 2023 г). Данные регулярно обновляются, а метаданные доступны по протоколу OAI-PMH используемому для обмена метаданными между репозиториями научных документов
BioStudies [2] база результатов биологических исследований включая их взаимосвязь с исследованиями в рамках работы EMBL-EBI. 2 миллиона 395 тысяч исследований и 9 миллионов 584 тысячи файлов. Данные раздаются, в том числе, через FTP и через систему обмена научными данными Globus [3]. Объём данных оценить сложно, цифры они не приводят, но он явно очень большой, сравнимый с GigaDB и, скорее всего, его превосходящий.
CSIRO Data Access portal [4] портал данных австралийского агентства CSIRO, в общем объёме чуть менее 7.5 тысяч наборов данных, все посвящены исследованиям проводимым CSIRO или в котором исследователи CSIRO принимают участие. Многие наборы данных - это большие коллекции файлов первичного наблюдения, не машиночитаемые, но также являющиеся результатом исследований.
Существует множество более узкоспециализированных репозиториев, их списки публикуют агентства финансирующие исследования и журналы принимающие научные работы:
- PLOS One recommended Repositories [5]
- The Royal Society Data Sharing [6]
И многие другие. Даже один крупный репозиторий данных в области биоинформатики по объёму хранимых данных может превосходить все национальные и региональные порталы открытых данных.
Ссылки:
[1] http://gigadb.org
[2] https://www.ebi.ac.uk/biostudies/
[3] https://www.globus.org/
[4] https://data.csiro.au/
[5] https://journals.plos.org/plosone/s/recommended-repositories
[6] https://royalsociety.org/journals/ethics-policies/data-sharing-mining/
#opendata #openaccess #openscience #datacatalogs #dataportals
GigaDB [1] репозиторий научных данных созданный командой журнала GigaScience. Создан и развивается в Гонконге, содержит 2339 наборов данных, 410263 файла общим размером около 47 ТБ (на начало мая 2023 г). Данные регулярно обновляются, а метаданные доступны по протоколу OAI-PMH используемому для обмена метаданными между репозиториями научных документов
BioStudies [2] база результатов биологических исследований включая их взаимосвязь с исследованиями в рамках работы EMBL-EBI. 2 миллиона 395 тысяч исследований и 9 миллионов 584 тысячи файлов. Данные раздаются, в том числе, через FTP и через систему обмена научными данными Globus [3]. Объём данных оценить сложно, цифры они не приводят, но он явно очень большой, сравнимый с GigaDB и, скорее всего, его превосходящий.
CSIRO Data Access portal [4] портал данных австралийского агентства CSIRO, в общем объёме чуть менее 7.5 тысяч наборов данных, все посвящены исследованиям проводимым CSIRO или в котором исследователи CSIRO принимают участие. Многие наборы данных - это большие коллекции файлов первичного наблюдения, не машиночитаемые, но также являющиеся результатом исследований.
Существует множество более узкоспециализированных репозиториев, их списки публикуют агентства финансирующие исследования и журналы принимающие научные работы:
- PLOS One recommended Repositories [5]
- The Royal Society Data Sharing [6]
И многие другие. Даже один крупный репозиторий данных в области биоинформатики по объёму хранимых данных может превосходить все национальные и региональные порталы открытых данных.
Ссылки:
[1] http://gigadb.org
[2] https://www.ebi.ac.uk/biostudies/
[3] https://www.globus.org/
[4] https://data.csiro.au/
[5] https://journals.plos.org/plosone/s/recommended-repositories
[6] https://royalsociety.org/journals/ethics-policies/data-sharing-mining/
#opendata #openaccess #openscience #datacatalogs #dataportals
www.ebi.ac.uk
BioStudies < The European Bioinformatics Institute < EMBL-EBI
BioStudies – one package for all the data supporting a study
Тем временем в Испании 3 мая приняли первую национальную стратегию открытой науки [1] и собираются тратить по 23.8 миллионов евро ежегодно до 2027 года на развитие открытой науки и интеграции в мировую и европейскую инфраструктуру, в частности в European Open Science Cloud (EOSC). Учитывая что в Испании довольно развиты порталы открытых данных и не так много открытых репозиториев научных данных, я предполагаю что они пойдут французским путём и интегрируют открытые научные данные в нац портал datos.gob.es, но может быть и пойдут польским путем и вложатся в обучение работе с научными репозиториями и создании репозиториев научных данных в ведущих университетах.
Ссылки:
[1] https://www.universidades.gob.es/el-gobierno-aprueba-la-primera-estrategia-nacional-de-ciencia-abierta/
#opendata #openaccess #openscience #spain #eu
Ссылки:
[1] https://www.universidades.gob.es/el-gobierno-aprueba-la-primera-estrategia-nacional-de-ciencia-abierta/
#opendata #openaccess #openscience #spain #eu
В рубрике как это устроено у них Български портал за отворена наука [1], портал открытой науки Болгарии созданный в НАЦИД (Национален център за информация и документация), государственным учреждением Болгарии подведомственным местному Министерству образования и науки. На портале собираются и публикуются данные из 8 репозиториев публикации результатов научной деятельности [3] большая часть которых являются научными статьями в открытом доступе.
По сути портал выступает в качестве поисковика по метаданным, перенаправляя на открытые репозитории содержащие тексты публикаций, в этом смысле он более похож на OpenAIRE чем, к примеру, на Dataverse. В то же время, портал был сертифицирован CoreTrustSeal [4], а то есть его создатели как минимум продумали достаточно важные системные вопросы организации его работы.
В принципе, национальные порталы открытости науки не редкость, их становится всё больше. Конкретно на этом портале открытые научные данные почти не представлены, во всяком случае их почти нет в болгарских институциональных репозиториях, можно предполагать что болгарские исследователи скорее используют напрямую общеевропейские порталы вроде Zenodo.
Ссылки:
[1] https://bpos.bg
[2] https://nacid.bg
[3] https://bpos.bg/bg/repositories
[4] https://www.coretrustseal.org/wp-content/uploads/2022/03/20220307-Bulgarian-Portal-for-Open-Science_final.pdf
#openaccess #openscience #bulgaria #eu
По сути портал выступает в качестве поисковика по метаданным, перенаправляя на открытые репозитории содержащие тексты публикаций, в этом смысле он более похож на OpenAIRE чем, к примеру, на Dataverse. В то же время, портал был сертифицирован CoreTrustSeal [4], а то есть его создатели как минимум продумали достаточно важные системные вопросы организации его работы.
В принципе, национальные порталы открытости науки не редкость, их становится всё больше. Конкретно на этом портале открытые научные данные почти не представлены, во всяком случае их почти нет в болгарских институциональных репозиториях, можно предполагать что болгарские исследователи скорее используют напрямую общеевропейские порталы вроде Zenodo.
Ссылки:
[1] https://bpos.bg
[2] https://nacid.bg
[3] https://bpos.bg/bg/repositories
[4] https://www.coretrustseal.org/wp-content/uploads/2022/03/20220307-Bulgarian-Portal-for-Open-Science_final.pdf
#openaccess #openscience #bulgaria #eu
nacid.bg
НАЦИД
Национален център за информация и документация (НАЦИД): комплектува, съхранява, обработва и разпространява информация и документация за народна просвета, висше образование и наука.
В рубрике открытых данных о которых почти никто не знает. Один из малоизвестных типов каталогов данных за пределами профессионального сообщества - это IPT: The Integrated Publishing Toolkit [1] специально ПО используемое ботаниками, биологами для публикации открытых наборов данных интегрированных в международный проект GBIF (Global Core Biodata Resource).
В России есть множество инсталляций IPT, например, от Зоологического института в СПб [2] и Югорского госуниверситета [3]. Его инсталляции есть даже в Иране [4], а все данные из IPT агрегируются в поиск GBIF где уже более 85 тысяч наборов данных
Некоторые инсталляции IPT по странам находятся в других странах. Например, IPT по Армении [5], поэтому поиск по наборам данных помогает найти данные даже по тем странам где инсталляции IPT формально отсутствуют.
Все данные публикуются под свободными лицензиями, как правило CC-BY
Всё это о том что значительная часть открытых данных в мире находится не на поверхности, неизвестна широкой публики и имеет, преимущественно, узкоотраслевое применение.
Но они есть и их очень много.
Ссылки:
[1] https://www.gbif.org/ipt
[2] http://ipt.zin.ru:8080/ipt/
[3] http://ipt.ugrasu.ru:8080/
[4] http://217.11.23.22/ipt/
[5] https://www.gbif.org/dataset/search
[6] https://armenia.ipt.gbif.no/
#opendata #openaccess #openscience #biology #plants
В России есть множество инсталляций IPT, например, от Зоологического института в СПб [2] и Югорского госуниверситета [3]. Его инсталляции есть даже в Иране [4], а все данные из IPT агрегируются в поиск GBIF где уже более 85 тысяч наборов данных
Некоторые инсталляции IPT по странам находятся в других странах. Например, IPT по Армении [5], поэтому поиск по наборам данных помогает найти данные даже по тем странам где инсталляции IPT формально отсутствуют.
Все данные публикуются под свободными лицензиями, как правило CC-BY
Всё это о том что значительная часть открытых данных в мире находится не на поверхности, неизвестна широкой публики и имеет, преимущественно, узкоотраслевое применение.
Но они есть и их очень много.
Ссылки:
[1] https://www.gbif.org/ipt
[2] http://ipt.zin.ru:8080/ipt/
[3] http://ipt.ugrasu.ru:8080/
[4] http://217.11.23.22/ipt/
[5] https://www.gbif.org/dataset/search
[6] https://armenia.ipt.gbif.no/
#opendata #openaccess #openscience #biology #plants
В рубрике как это работает у них IRDB (Institutional Repositories DataBase) [1] японский агрегатор результатов научной деятельности в котором собрано более 3.8 миллионов записей, большая часть которых - это научные публикации, но более 100 тысяч открытые наборы данных.
В агрегаторе собираются материалы из 486 японских исследовательских репозиториев, а для сбора данных используется JPCOAR [2], японский вариант стандарта публикации результатов научных работ.
Эту базу можно, в чём-то сравнить с китайским SciDB, однако последний сделан с акцентом только на данные, а здесь все научные результаты. Поэтому корректнее сравнивать его с европейским OpenAIRE, на который он по смыслу и идеологии весьма похож.
Ссылки:
[1] https://irdb.nii.ac.jp/en
[2] https://schema.irdb.nii.ac.jp/en
#opendata #openaccess #japan #openscience
В агрегаторе собираются материалы из 486 японских исследовательских репозиториев, а для сбора данных используется JPCOAR [2], японский вариант стандарта публикации результатов научных работ.
Эту базу можно, в чём-то сравнить с китайским SciDB, однако последний сделан с акцентом только на данные, а здесь все научные результаты. Поэтому корректнее сравнивать его с европейским OpenAIRE, на который он по смыслу и идеологии весьма похож.
Ссылки:
[1] https://irdb.nii.ac.jp/en
[2] https://schema.irdb.nii.ac.jp/en
#opendata #openaccess #japan #openscience
Многие знают что в России отсутствует национальная инфраструктура по публикации исследовательских данных похожая на Zenodo в ЕС или SciDb в Китае, но не все знают что есть небольшое, но живое число низовых инициатив.
Лично мне известно 4 такие инициативы"
- Репозиторий открытых данных по русской литературе и фольклору (Институт русской литературы (Пушкинский дом) РАН)
- Репозиторий психологических исследований и инструментов RusPsyData
- Портал электронных ресурсов Южного федерального университета
- Другой портал научных данных на базе Figshare, Южного федерального университета
Можно обратить внимание что таких инициатив нет у ведущих российских ВУЗов и тем более у Минобрнауки РФ. Каждый проект по открытым научным данным кажется необычным именно потому что недостаточна институциональная среда для их появления. Но они есть хотя их и немного. Также я время от времени пишу про более точечные узкоотраслевые научные инициативы.
#opendata #openaccess #openscience #datasets
Лично мне известно 4 такие инициативы"
- Репозиторий открытых данных по русской литературе и фольклору (Институт русской литературы (Пушкинский дом) РАН)
- Репозиторий психологических исследований и инструментов RusPsyData
- Портал электронных ресурсов Южного федерального университета
- Другой портал научных данных на базе Figshare, Южного федерального университета
Можно обратить внимание что таких инициатив нет у ведущих российских ВУЗов и тем более у Минобрнауки РФ. Каждый проект по открытым научным данным кажется необычным именно потому что недостаточна институциональная среда для их появления. Но они есть хотя их и немного. Также я время от времени пишу про более точечные узкоотраслевые научные инициативы.
#opendata #openaccess #openscience #datasets
Я всё долго искал какие есть альтернативы поиску Google по наборам данных, и так чтобы не на коленках сделанные. И нашёл findata.cn [1] поисковик созданный Computer Network Information Center, Chinese Academy of Sciences, той же структуры что сделала китайский открытый национальный репозиторий научных данных SciDb [2]
Findata.cn также про открытые научные данные, но кроме SciDb агрегирует ещё и Zenodo, DRYAD, GBIF, USGS, IEEEDataPort и множество других.
При этом сам Findata.cn довольно упрощённо позволяет искать с фасетами только по году и источнику.
Всё больше поисковиков агрегаторов по открытым данным, и большая их часть создаются для научной инфраструктуры.
Ссылки:
[1] https://findata.cn
[2] https://www.scidb.cn/en
#opendata #data #datasearch #china #openscience #openaccess
Findata.cn также про открытые научные данные, но кроме SciDb агрегирует ещё и Zenodo, DRYAD, GBIF, USGS, IEEEDataPort и множество других.
При этом сам Findata.cn довольно упрощённо позволяет искать с фасетами только по году и источнику.
Всё больше поисковиков агрегаторов по открытым данным, и большая их часть создаются для научной инфраструктуры.
Ссылки:
[1] https://findata.cn
[2] https://www.scidb.cn/en
#opendata #data #datasearch #china #openscience #openaccess
В рубрике интересных источников данных Wolfram Data Repository [1] каталог из 1041 набора данных от команды Wolfram Research.
Из плюсов есть примеры использования данных прямо в платформе Wolfram и на языке Wolfram Language который является частью Wolfram Alpha.
Из минусов всё то же самое, за пределами их платформы использовать неудобно или невозможно.
Лично мне продукты Wolfram Research с годами нравятся всё меньше из-за их замкнутости на собственную экосистему и невозможностью интегрировать их с более продвинутыми узкотематическими инструментами, но у платформы всё ещё немало пользователей в академической среде и поклонников, так что от репозитория данных польза всё же есть.
P.S. Хотя для меня он скорее пример того как не надо делать каталоги данных.
Ссылки:
[1] https://datarepository.wolframcloud.com
#opendata #openscience #research #wolfram
Из плюсов есть примеры использования данных прямо в платформе Wolfram и на языке Wolfram Language который является частью Wolfram Alpha.
Из минусов всё то же самое, за пределами их платформы использовать неудобно или невозможно.
Лично мне продукты Wolfram Research с годами нравятся всё меньше из-за их замкнутости на собственную экосистему и невозможностью интегрировать их с более продвинутыми узкотематическими инструментами, но у платформы всё ещё немало пользователей в академической среде и поклонников, так что от репозитория данных польза всё же есть.
P.S. Хотя для меня он скорее пример того как не надо делать каталоги данных.
Ссылки:
[1] https://datarepository.wolframcloud.com
#opendata #openscience #research #wolfram
Любопытный исследовательский проект ORKG [1] дословно The Open Research Knowledge Graph (ORKG) aims to describe research papers in a structured manner. With the ORKG, papers are easier to find and compare.
А в переводе на русский язык посвящённый структуризации научных публикаций. Обратите внимание, не упрощённое понятное понимание, а именно структуризация. Фактически - это перевод научной статьи в данные/граф знаний с привязкой к Wikidata. Делает его команда TIB – Leibniz Information Centre for Science and Technology которые под руководством Сорена Ауэра, команда которого когда-то создавала DbPedia. Фактически проект создаёт структурированную базу научных статей, задача эта очень непростая, но реалистичная и наукоёмкая.
Да, у них открытое API, точки подключения к SPARQL и много чего открытого.
Ссылки:
[1] https://orkg.org
#opendata #openapi #openscience #knowledge #science
А в переводе на русский язык посвящённый структуризации научных публикаций. Обратите внимание, не упрощённое понятное понимание, а именно структуризация. Фактически - это перевод научной статьи в данные/граф знаний с привязкой к Wikidata. Делает его команда TIB – Leibniz Information Centre for Science and Technology которые под руководством Сорена Ауэра, команда которого когда-то создавала DbPedia. Фактически проект создаёт структурированную базу научных статей, задача эта очень непростая, но реалистичная и наукоёмкая.
Да, у них открытое API, точки подключения к SPARQL и много чего открытого.
Ссылки:
[1] https://orkg.org
#opendata #openapi #openscience #knowledge #science
Свежий доклад ОЭСР по применению ИИ в науке [1], вернее это даже не доклад, а сборник статей объединённых одной темой. Много примеров того как ИИ уже сейчас применяется в научной работе и о том как может применяться в ближайшем будущем. В целом документ ИИ-оптимистичен, практически все тексты о том как ИИ хорош и полезен во всём: автоматизации лабораторий, поиске лекарств, удобных инструментах управления знаниями и так далее.
Важная часть текстов посвящена вопросу Is science getting harder? (Становится ли тяжелее заниматься наукой?) и ответ на этот вопрос - да, а ИИ рассматривается как важный усилитель работы учёных.
Почитать полезно, поскольку это та область которая как раз должна вызывать наименьшие опасения этики работы с ИИ. Возможно.
Ссылки:
[1] https://www.oecd.org/publications/artificial-intelligence-in-science-a8d820bd-en.htm
#openscience #ai #readings
Важная часть текстов посвящена вопросу Is science getting harder? (Становится ли тяжелее заниматься наукой?) и ответ на этот вопрос - да, а ИИ рассматривается как важный усилитель работы учёных.
Почитать полезно, поскольку это та область которая как раз должна вызывать наименьшие опасения этики работы с ИИ. Возможно.
Ссылки:
[1] https://www.oecd.org/publications/artificial-intelligence-in-science-a8d820bd-en.htm
#openscience #ai #readings
OECD
Artificial Intelligence in Science
The rapid advances of artificial intelligence (AI) in recent years have led to numerous creative applications in science. Accelerating the productivity of science could be the most economically and socially valuable of all the uses of AI.
В рубрике как это работает у них о публикации открытых научных данных в Финляндии. В Финляндии Министерство образования и культуры создало и поддерживает портал Fairdata.fi [1] для распространения подхода принципов FAIR при публикации научных данных [2].
Помимо руководств и обучения инициатива включает 5 проектов помогающих исследователям:
- IDA Research Data Storage
- Etsin Research Dataset Finder
- Qvain Research Dataset Description Tool
- Digital Preservation Service for Research Data
- AVAA Open Data Publishing Platform
Например, система Etsin позволяет искать по более чем 5 тысячам наборам данных и размещать там свои наборы. А в системе AVAA доступны каталоги геоданных.
Кроме всего прочего данные из Etsin доступны на иследовательском портале страны Research.fi [3]. В свою очередь Research.fi был создан в 2020 году как CRIS (Current Research Information System) страны и включает, как открытые научные данные, так и базу публикаций, исследователей, исследовательских центров.
Ссылки:
[1] https://www.fairdata.fi/en/
[2] https://www.go-fair.org/fair-principles/
[3] https://research.fi/en/results/datasets
#finland #research #openaccess #opendata #openscience
Помимо руководств и обучения инициатива включает 5 проектов помогающих исследователям:
- IDA Research Data Storage
- Etsin Research Dataset Finder
- Qvain Research Dataset Description Tool
- Digital Preservation Service for Research Data
- AVAA Open Data Publishing Platform
Например, система Etsin позволяет искать по более чем 5 тысячам наборам данных и размещать там свои наборы. А в системе AVAA доступны каталоги геоданных.
Кроме всего прочего данные из Etsin доступны на иследовательском портале страны Research.fi [3]. В свою очередь Research.fi был создан в 2020 году как CRIS (Current Research Information System) страны и включает, как открытые научные данные, так и базу публикаций, исследователей, исследовательских центров.
Ссылки:
[1] https://www.fairdata.fi/en/
[2] https://www.go-fair.org/fair-principles/
[3] https://research.fi/en/results/datasets
#finland #research #openaccess #opendata #openscience
Одна из крупнейших и малоизвестных поисковых систем по научным публикациям это BASE [1], проект немецкого Bielefeld University в котором собрано более 338 миллионов научных публикаций из более чем 11 тысяч источников.
В том числе в поисковом индексе BASE есть более 18.5 миллионов записей с исследовательскими данными, большая их часть, конечно, из систем выдачи DOI таких как Datacite и Crossref.
У проекта есть REST API и интерфейс доступа по протоколу OAI-PMH,
Ссылки:
[1] https://www.base-search.net
#opendata #openaccess #openscience #researchdata #datasearch
В том числе в поисковом индексе BASE есть более 18.5 миллионов записей с исследовательскими данными, большая их часть, конечно, из систем выдачи DOI таких как Datacite и Crossref.
У проекта есть REST API и интерфейс доступа по протоколу OAI-PMH,
Ссылки:
[1] https://www.base-search.net
#opendata #openaccess #openscience #researchdata #datasearch
В рубрике как это работает у них реестр исследовательской инфраструктуры в Австрии [1]. Всего 2300 объектов среди которых десятки банков данных, порталов данных, научных репозиториев (статей, данных и тд.), тестовых лабораторий, специализированных лабораторий и устройств, обсерваторий и другой инфраструктуры.
Во многих странах такая инфраструктура существует, не во всех это столь тщательно систематизировано.
С точки зрения данных интересен список из 127 научных дата архивов, репозиториев и баз данных.
Из любопытного, по каждому объекту научной инфраструктуры присутствуют:
- условия использования
- ссылки на проводимые проекты
- ссылки на научные публикации с упоминанием.
Ссылки:
[1] https://forschungsinfrastruktur.bmbwf.gv.at/en
#openscience #openaccess #austria
Во многих странах такая инфраструктура существует, не во всех это столь тщательно систематизировано.
С точки зрения данных интересен список из 127 научных дата архивов, репозиториев и баз данных.
Из любопытного, по каждому объекту научной инфраструктуры присутствуют:
- условия использования
- ссылки на проводимые проекты
- ссылки на научные публикации с упоминанием.
Ссылки:
[1] https://forschungsinfrastruktur.bmbwf.gv.at/en
#openscience #openaccess #austria
В рубрике как это устроено у них открытые научные данные в такой, далеко не всем известной научной дисциплине как материаловедение.
Как и ряд других дисциплин она активно сдвигается в сторону открытости науки и открытости исследовательских данных.
Вот пример, 4-х научных проектов:
- AFlow [1] - база из 3.5 миллионов компонентов материалов и более чем 734 миллионов их свойств, под Public Domain для научного использования
- OQDM [2] база рассчитанных термодинамических и структурных характеристик более чем 1.2 миллионов материалов. Под Creative Commons
- The Materials Project [3] база по более чем 320 тысячам молекулам и материалам, а также проекты по машинному обучению предсказания свойств материалов
- NOMADS [4] база из 13 миллионов записей о материалах, как теоретических, так и полученных из экспериментов
У всех проектов лицензии на распространение материалов или Creative Commons или Public Domain, есть API на получение и на загрузку данных. Их наборы данных и отдельные записи индексируются научными поисковиками и агрегаторами. Ко всем есть API, библиотеки на Python для автоматической работы с данными, открытый код и сформировавшаяся экосистема.
Общий объём раскрываемых данных измеряется в сотнях теребайт. Начиная с 100 GB в OQMD и до 119 TB в NOMAD.
Ссылки:
[1] http://aflowlib.org/
[2] https://oqmd.org/
[3] https://next-gen.materialsproject.org/
[4] https://nomad-lab.eu/nomad-lab/
#opendata #openaccess #openscience #science #research #materials #molecules
Как и ряд других дисциплин она активно сдвигается в сторону открытости науки и открытости исследовательских данных.
Вот пример, 4-х научных проектов:
- AFlow [1] - база из 3.5 миллионов компонентов материалов и более чем 734 миллионов их свойств, под Public Domain для научного использования
- OQDM [2] база рассчитанных термодинамических и структурных характеристик более чем 1.2 миллионов материалов. Под Creative Commons
- The Materials Project [3] база по более чем 320 тысячам молекулам и материалам, а также проекты по машинному обучению предсказания свойств материалов
- NOMADS [4] база из 13 миллионов записей о материалах, как теоретических, так и полученных из экспериментов
У всех проектов лицензии на распространение материалов или Creative Commons или Public Domain, есть API на получение и на загрузку данных. Их наборы данных и отдельные записи индексируются научными поисковиками и агрегаторами. Ко всем есть API, библиотеки на Python для автоматической работы с данными, открытый код и сформировавшаяся экосистема.
Общий объём раскрываемых данных измеряется в сотнях теребайт. Начиная с 100 GB в OQMD и до 119 TB в NOMAD.
Ссылки:
[1] http://aflowlib.org/
[2] https://oqmd.org/
[3] https://next-gen.materialsproject.org/
[4] https://nomad-lab.eu/nomad-lab/
#opendata #openaccess #openscience #science #research #materials #molecules
В рубрике как это устроено у них японский национальный репозиторий результатов научных работ IRDB [1], включает 4.1 миллиона ресурсов, большая часть которых это научные статьи, журналы, публикации после конференций и так далее, а также боле чем 124 тысячи наборов исследовательских данных. Чем то IRDB схож с проектами OpenAIRE и SciDB, хотя и сделан весьма консервативнее.
В его основе харвестинг метаданных из более чем 700 научных репозиториев [2] в которых реализовано раскрытие метаданных по стандарту JPCOAR [3] через интерфейсы OAI-PMH. Сам репозиторий IDRB также поддерживает доступ через OAI-PMH [4] и с ним можно взаимодействовать программным образом.
Простота харвестинга во многом обеспечена тем что значительная часть репозиториев - это репозитории на базе open-source ПО Weko3 которое является доработанной версией репозитория для научных публикаций Invenio 3 и который и обеспечивает предоставление метаданных через OAI и, также, предоставляет иные, API упрощающие сбор данных. Weko3 был разработан Национальным институтом информатики Японии, той же организацией что управляет IRDB
У IRDB множество недостатков тоже есть:
- нет bulk download, нельзя скачать базу целиком
- нет документированного API, даже интерфейс OAI не упомянут на сайте, не говоря уже о том что он устарел для большей части задач
- схемы данных описания датасетов весьма консервативны. Нет даже разметки schema.org, не говоря уже о DCAT.
В целом проект выглядит проработанным, живым, но замершим в развитии.
Кстати, китайский проект SciDb сделан очень похожим образом. Также есть ПО институциональных репозиториев созданный структурой Китайской академии наук и централизованный архив/поиск индексирующий все эти репозитории.
Возвращаясь к IRDB, например, для Dateno проще автоматизировать сбор метаданных из японских репозиториев напрямую чем индексировать IRDB именно из-за отсутствия другого API кроме OAI.
Ссылки:
[1] https://irdb.nii.ac.jp
[2] https://irdb.nii.ac.jp/en/repositorylist
[3] https://schema.irdb.nii.ac.jp/en
[4] https://irdb.nii.ac.jp/oai
#opendata #data #openaccess #japan #china #openscience
В его основе харвестинг метаданных из более чем 700 научных репозиториев [2] в которых реализовано раскрытие метаданных по стандарту JPCOAR [3] через интерфейсы OAI-PMH. Сам репозиторий IDRB также поддерживает доступ через OAI-PMH [4] и с ним можно взаимодействовать программным образом.
Простота харвестинга во многом обеспечена тем что значительная часть репозиториев - это репозитории на базе open-source ПО Weko3 которое является доработанной версией репозитория для научных публикаций Invenio 3 и который и обеспечивает предоставление метаданных через OAI и, также, предоставляет иные, API упрощающие сбор данных. Weko3 был разработан Национальным институтом информатики Японии, той же организацией что управляет IRDB
У IRDB множество недостатков тоже есть:
- нет bulk download, нельзя скачать базу целиком
- нет документированного API, даже интерфейс OAI не упомянут на сайте, не говоря уже о том что он устарел для большей части задач
- схемы данных описания датасетов весьма консервативны. Нет даже разметки schema.org, не говоря уже о DCAT.
В целом проект выглядит проработанным, живым, но замершим в развитии.
Кстати, китайский проект SciDb сделан очень похожим образом. Также есть ПО институциональных репозиториев созданный структурой Китайской академии наук и централизованный архив/поиск индексирующий все эти репозитории.
Возвращаясь к IRDB, например, для Dateno проще автоматизировать сбор метаданных из японских репозиториев напрямую чем индексировать IRDB именно из-за отсутствия другого API кроме OAI.
Ссылки:
[1] https://irdb.nii.ac.jp
[2] https://irdb.nii.ac.jp/en/repositorylist
[3] https://schema.irdb.nii.ac.jp/en
[4] https://irdb.nii.ac.jp/oai
#opendata #data #openaccess #japan #china #openscience