Где искать данные исследователям?
- Mendeley Data - поисковик агрегатор по 26.9 миллионам наборов данных для исследователей от Elsevier, также отдают весь реестр по спецификации OAI-PMH
- DataCite Search - поиск по наборам данных публикуемых с DOI DataCite, около 8 миллионов наборов данных
- Dimensions Datasets - база Dimensions.ai, более 8 миллионов наборов данных проиндексированных CrossRef и упоминаемых в научных публикациях
- Google Dataset Search - поиск по наборам данных Google, использует поиск по объектам размеченным на страницах как Schema.org Dataset, много мусорных результатов из-за SEO оптимизаторов
- Re3Data - каталог научных репозиториев для данных по всему миру
- OpenAIRE - европейская система поиска по результатам научных исследований, включая исследовательские данные
- Dataverse - более 67 инсталляций ПО Dataverse используемых как научные репозитории для данных ведущими университетами по всему миру
Главный залог существования поиска по научным данным - это доступность данных академических центров в форматах пригодных для повторного использования и документирование метаданных, в первую очередь, в формате OAI-PHM
#opendata #researchdata
- Mendeley Data - поисковик агрегатор по 26.9 миллионам наборов данных для исследователей от Elsevier, также отдают весь реестр по спецификации OAI-PMH
- DataCite Search - поиск по наборам данных публикуемых с DOI DataCite, около 8 миллионов наборов данных
- Dimensions Datasets - база Dimensions.ai, более 8 миллионов наборов данных проиндексированных CrossRef и упоминаемых в научных публикациях
- Google Dataset Search - поиск по наборам данных Google, использует поиск по объектам размеченным на страницах как Schema.org Dataset, много мусорных результатов из-за SEO оптимизаторов
- Re3Data - каталог научных репозиториев для данных по всему миру
- OpenAIRE - европейская система поиска по результатам научных исследований, включая исследовательские данные
- Dataverse - более 67 инсталляций ПО Dataverse используемых как научные репозитории для данных ведущими университетами по всему миру
Главный залог существования поиска по научным данным - это доступность данных академических центров в форматах пригодных для повторного использования и документирование метаданных, в первую очередь, в формате OAI-PHM
#opendata #researchdata
В рубрике как это устроено у них B2Find EUDAT [1] поисковик по научным данным в европейских репозиториях данных. Охватывает более 1 миллиона наборов данных, позволяет фильтровать по:
- языку
- временному промежутку
- формату
- организации
- году публикации
- ключевым словам
- научной дисциплине
и, в общей сложности, более чем 20 критериям.
Работает на базе движка с открытым кодом CKAN и использует его агрегационные механизмы.
Крупнейшие индексируемые репозитории:
- Nordic Archaeology [2]
- PANGAEA [3]
- DANS-EASY [4]
Всего репозиториев 36 на сегодняшний день.
Для агрегации используются стандарты метаданных:
- Datacite
- DublinCore
- OpenAire
- ISO 10115/19139 (INSPIRE)
- DDI 2.5
и собственная схема EUDAT Core Metadata Schema.
По формату проект нацелен на повышение находимости данных (data discovery) для научных целей.
По масштабу сравнимо с DataCite - поиск по 35 миллионам проиндексированных DOI для наборов данных и 17 миллионам наборов исследовательских данных в OpenAIRE.
Пока непонятно продолжится ли этот проект или все активности перешли/перейдут в OpenAIRE, но B2Find остаётся как пример большого поисковика по научным данным.
Ссылки:
[1] http://b2find.eudat.eu/
[2] http://b2find.eudat.eu/organization/nordicar
[3] http://b2find.eudat.eu/organization/pangaea
[4] http://b2find.eudat.eu/organization/danseasy
#opendata #researchdata #openaccess #datasets #search
- языку
- временному промежутку
- формату
- организации
- году публикации
- ключевым словам
- научной дисциплине
и, в общей сложности, более чем 20 критериям.
Работает на базе движка с открытым кодом CKAN и использует его агрегационные механизмы.
Крупнейшие индексируемые репозитории:
- Nordic Archaeology [2]
- PANGAEA [3]
- DANS-EASY [4]
Всего репозиториев 36 на сегодняшний день.
Для агрегации используются стандарты метаданных:
- Datacite
- DublinCore
- OpenAire
- ISO 10115/19139 (INSPIRE)
- DDI 2.5
и собственная схема EUDAT Core Metadata Schema.
По формату проект нацелен на повышение находимости данных (data discovery) для научных целей.
По масштабу сравнимо с DataCite - поиск по 35 миллионам проиндексированных DOI для наборов данных и 17 миллионам наборов исследовательских данных в OpenAIRE.
Пока непонятно продолжится ли этот проект или все активности перешли/перейдут в OpenAIRE, но B2Find остаётся как пример большого поисковика по научным данным.
Ссылки:
[1] http://b2find.eudat.eu/
[2] http://b2find.eudat.eu/organization/nordicar
[3] http://b2find.eudat.eu/organization/pangaea
[4] http://b2find.eudat.eu/organization/danseasy
#opendata #researchdata #openaccess #datasets #search
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 интересных продуктов на данных SemOpenAlex [1] граф знаний на 26 миллиардов RDF triples с базой из более чем 249 миллионов научных работ от 135 миллионов авторов и из 226 тысяч источников.
Проект включает открытое API и возможность скачать дамп целиком [2].
Данные и API доступны под лицензией CC0 и имеют множество возможных применений во всём что касается картирования науки и научной деятельности.
Ссылки:
[1] https://semopenalex.org
[2] https://semopenalex.org/resource/?uri=http%3A%2F%2Fdatasets.metaphacts.com%2Fsemopenalex
#opendata #datasets #researchdata #science #semanticdata
Проект включает открытое API и возможность скачать дамп целиком [2].
Данные и API доступны под лицензией CC0 и имеют множество возможных применений во всём что касается картирования науки и научной деятельности.
Ссылки:
[1] https://semopenalex.org
[2] https://semopenalex.org/resource/?uri=http%3A%2F%2Fdatasets.metaphacts.com%2Fsemopenalex
#opendata #datasets #researchdata #science #semanticdata
В рубрике интересных наборов данных Scans.io Stanford Internet Research Data Repository [1] коллекция больших наборов данных по инфраструктуре Интернета полученные путём сканирования всех доступных подсетей. Наборы данных там существуют, как созданные в Стенфордском университете, так и коммерческих компаний таких как Rapid7 и Censys.
Часть общедоступны, можно скачать сразу. Для доступа к данным от Rapid7 теперь уже какое-то время требуется написать им обоснование и рассказ о том для какого исследования Вам это нужно [2], а Censys уже давно большой коммерческий проект и к небольшой части своих данных они дают доступ через облако Google [3].
Применение у этих данных может быть не только в задачах инфобеза/кибербеза, но и в целях разного рода инструмента исследования инфрастурктуры. Или, например, data discovery. Многие из порталов данных мне удавалось найти через анализ базу DNS записей.
Ссылки:
[1] https://scans.io
[2] https://opendata.rapid7.com
[3] https://support.censys.io/hc/en-us/articles/360038761891-Research-Access-to-Censys-Data
#opendata #datasets #networksecurity #researchdata
Часть общедоступны, можно скачать сразу. Для доступа к данным от Rapid7 теперь уже какое-то время требуется написать им обоснование и рассказ о том для какого исследования Вам это нужно [2], а Censys уже давно большой коммерческий проект и к небольшой части своих данных они дают доступ через облако Google [3].
Применение у этих данных может быть не только в задачах инфобеза/кибербеза, но и в целях разного рода инструмента исследования инфрастурктуры. Или, например, data discovery. Многие из порталов данных мне удавалось найти через анализ базу DNS записей.
Ссылки:
[1] https://scans.io
[2] https://opendata.rapid7.com
[3] https://support.censys.io/hc/en-us/articles/360038761891-Research-Access-to-Censys-Data
#opendata #datasets #networksecurity #researchdata
В рубрике интересных наборов данных Data Citation Corpus [1] от Datacite появился в рамках проекта Make Data Count. Сами данные владельцы пока не отдают в свободный оборот, надо заполнить форму запроса на использование [2], но для исследовательских проектов это не должно быть помехой.
Также, у набора данных есть дашборд с визуализацией [3].
Проект любопытный, на нём можно построить гораздо более интересную аналитику чем то что сейчас предоставляет DataCite.
Ссылки:
[1] https://makedatacount.org/data-citation/
[2] https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSd1l7ovTQs3EMw9mz4HFaVB2SuUQ8Z8FldoCDgvD74GV-vh0Q/viewform
[3] http://corpus.datacite.org/dashboard
#opendata #data #openaccess #researchdata
Также, у набора данных есть дашборд с визуализацией [3].
Проект любопытный, на нём можно построить гораздо более интересную аналитику чем то что сейчас предоставляет DataCite.
Ссылки:
[1] https://makedatacount.org/data-citation/
[2] https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSd1l7ovTQs3EMw9mz4HFaVB2SuUQ8Z8FldoCDgvD74GV-vh0Q/viewform
[3] http://corpus.datacite.org/dashboard
#opendata #data #openaccess #researchdata