研究データ

2020年度第1回J-STAGEセミナー「ジャーナルから見た研究データ:研究データ公開の意義」の講演資料が公開される

2020年8月28日にオンラインで開催された、2020年度第1回J-STAGEセミナー「ジャーナルから見た研究データ:研究データ公開の意義」の講演資料が、9月14日に公開されました。

同セミナーで行われた以下の講演について、資料が掲載されています。

・研究データ公開が学術コミュニケーションにもたらす変化
倉田敬子氏(慶應義塾大学)

・Research data and scholarly journals: developments, policy and implementation
Dugald McGlashan氏(INLEXIO)、Caroline Hadley氏(INLEXIO)
※試訳が付いています。

・社会科学分野における研究データの公開
朝岡誠氏(国立情報学研究所)

・実験技術開発における研究データ公開の役割について
笹川 洋平氏(理化学研究所)

・J-STAGE Dataのご紹介
科学技術振興機構(JST)

【イベント】シンポジウム「研究データの重要性と公正研究の推進」(10/21・オンライン)

2020年10月21日、国立研究開発法人日本医療研究開発機構(AMED)が主催するシンポジウム「研究データの重要性と公正研究の推進」がオンラインで開催されます。

同シンポジウムでは、研究者が研究データの質を向上させることはなぜ必要か、どうそれを行えばよいのかについての話題提供を行うとともに、研究データの質向上を図っていくための指導者育成についての検討が行われます。

対象は「自然科学系の研究室において指導的立場にある方」「研究倫理教育の講師等」「研究公正活動に携わる方」とあり、参加費は無料(※通信費自己負担)、定員は100人(先着順)となっています。

当日のプログラムは次のとおりです。

〇基調講演
研究データの重要性について
浅島誠氏(帝京大学特任教授)

〇講演1
研究データの質向上の指導者育成のための研修プログラム
飯室聡氏(国際医療福祉大学教授)

〇講演2
日本と米国の研究室における研究データの取り扱いへの取り組み
岩田洋氏(順天堂大学准教授)

【イベント】第4回京都大学研究データマネジメントワークショップ(9/19・オンライン)

2020年9月19日、ウェブ会議サービスZoomを用いたオンライン会議形式で、「第4回京都大学研究データマネジメントワークショップ」が開催されます。

同ワークショップは、京都大学の研究データ管理体制検討等に関する部門横断型組織「京都大学アカデミックデータ・イノベーションユニット(葛ユニット)」が主催するワークショップです。京都大学では2020年度から科学研究費助成事業として、大学における研究データの蓄積・共有・公開及び長期保管を通じて、研究者自らが研究データマネジメント(RDM)スキルを高められるとともに、研究データを軸とした研究コミュニティ形成や異分野連携を可能にするアカデミックデータ・イノベーション成熟度モデルの開発を進めます。第4回のワークショップは、RDMに関する最新情勢を踏まえながら、このモデルをどのように開発すべきなのかを深めるためのキックオフイベントに位置付けられています。参加費は無料で、京都大学関係者に限らず参加可能ですが、所定のフォームから事前の申し込みが必要です。当日の主な内容は次のとおりです。

新型コロナウイルス感染症拡大下におけるデータ共有に関する研究データ同盟(RDA)のガイドラインのプレビュー(文献紹介)

2020年8月14日付で、Elsevier社傘下Cell Pressが刊行するデータサイエンス分野の査読付きオープンアクセス(OA)誌“Patterns”に、研究データ同盟(RDA)による新型コロナウイルス感染症感染拡大下におけるデータ共有のガイドライン“RDA COVID-19 Recommendations and Guidelines on Data Sharing”のプレビュー“Data Sharing in a Time of Pandemic”が掲載されています。

同ガイドラインは、RDAの新型コロナウイルス感染症に関するワーキンググループ“RDA COVID-19 Working Group”が作成し、6月30日に公開したものです。

プレビューでは、同ガイドラインについて、構成、推奨事項の基本的要素、患者データに対する倫理的・プライバシー上の配慮の必要性が強調されている事などの概要がまとめられています。

E2296 - データリポジトリの信頼性に関するTRUST原則

データリポジトリの信頼性に関するTRUST原則(The TRUST Principles for digital repositories:以下「TRUST原則」)は, 2020年5月に公表された,デジタルリポジトリの信頼性を実証するための一連の指針である。本稿では,公表までの経緯や要件の概要,他の基準との関わりを紹介する。

E2295 - 「京都大学研究データ管理・公開ポリシー」採択の経緯

京都大学では,2020年3月19日に「京都大学研究データ管理・公開ポリシー」(以下「ポリシー」)を採択した。ポリシーは,本学における研究データの取り扱いについて基本的な方針を示すものである。具体的には,本学の研究者が各分野の特性に応じた研究データ管理を行うこと,研究データを可能な限り公開して利活用を促進することを原則として定めている。ポリシーの目的は,研究データの適切な管理・保存・公開を促進することで,本学の理念でもある学術研究の発展と地球社会の調和ある共存に貢献することである。ポリシーの各文言の意図については,ポリシー本文と共に公開されている「ポリシーの解説・補足」で詳述している。よって本稿は,ポリシー採択までの経緯を中心に扱う。

Center for Open Science(COS)、オープンアクセス(OA)誌PLOS ONEと共同してオープンで透明性の高い認知発達心理学分野の研究論文の投稿を募集

2020年8月31日、米国の非営利団体Center for Open Science(COS)は、オープンアクセス(OA)誌PLOS ONEとの共同により、2020年11月30日を提出期限としてオープンで透明性の高い認知発達心理学(cognitive developmental psychology)分野の研究論文の投稿を募集することを発表しました。

COSは募集の背景として、心理学分野では、統計上の課題等により研究結果の再現性に限界があることから、研究報告の透明性の向上・メソッドの厳密化への関心が高まっており、研究データやソースコードのオープン化・研究内容の事前登録が特に必要となっていることを挙げています。早期認知発達、言語発達、非定型発達など認知発達心理学分野の幅広いテーマについて、確認的研究・探索型研究・臨床試験・観察研究など様々な研究タイプの論文の投稿が募集されています。

DataCite、PID Graphのウェブ検索インターフェース“DataCite Commons”の提供を開始

DataCiteは、2020年8月27日付けのブログ記事において、永続的識別子(PID)の付与された学術リソースとリソース間の関連性を視覚化する“PID Graph”のウェブ検索インターフェースとなる“DataCite Commons”の提供開始を発表しました。現在も開発が進められており、正式な立ち上げは2020年10月を予定しています。

記事中では、“DataCite Commons”の最も重要な機能の一つとして、DataCiteやCrossrefなど、学術コンテンツのDOI(デジタルオブジェクト識別子)登録機関のうちどの機関が登録したDOIであるかを問わず、DOIの横断検索が可能となることを挙げています。また、“PID Graph”のウェブ検索インターフェースとして、DOIを付与されたコンテンツと研究者・研究機関・助成機関との関係性を示す機能も備えています。

DataCite Commons - Exploiting the Power of PIDs and the PID Graph(DataCite Blog, 2020/8/27)
https://doi.org/10.5438/f4df-4817

GoogleのDataset Searchに基づいたデータセットの公開・利用についての分析(記事紹介)

2020年8月25日、Google AIのブログ“Google AI Blog”で、オンラインで公開されているデータセットの分析に関する記事が投稿されました。この分析はGoogleが提供するDataset Searchを使用して実施されています。なお、この記事は、セマンティックウェブに関する国際会議である2020 International Semantic Web Conference (ISWC 2020)に採択された論文“Google Dataset Search by the Numbers”を要約したものとなっています。

Dataset Searchはschema.orgの標準に沿ったメタデータから、データセットを収集しています。Dataset Searchにインデックスされているデータセットの件数は3,100万件以上であり、4,600件以上のインターネットドメインからそれらが収集されていることが報告されています。分野別では、社会科学、地球科学のデータセットが多いことが述べられています。理由としては、Dataset Searchの開発当初にそれらの分野にフォーカスしたこと、地球科学の分野ではFAIR原則の適用が進んでいることが挙げられています。

米国国立農学図書館(NAL)と米・メリーランド大学が連携して実施した「データレスキュープロジェクト」の報告書が公開される

2020年8月18日付で、米・メリーランド大学の機関リポジトリ“Digital Repository at the University of Maryland(DRUM)”上に、文書“Final Report and Recommendations of the Data Rescue Project at the National Agricultural Library”が公開されています。

同文書は、退職した研究者や閉鎖される研究室で生産されたデータや論文を迅速に評価するプロセスを開発する目的で、米国国立農学図書館(NAL)が実施する「データレスキュープロジェクト(Data Rescue project)」の一環として作成されました。NALは同プロジェクトの中で、メリーランド大学のCollege of Information Studiesと連携し、同大学の2人の研究者が2019年度から2020年度にフェローとして、研究者の残した古いコレクションから科学的なデータを効率的に特定・評価・処理する手法の調査と、これらのデータの活用や再利用の支援を目的とした研究を実施しています。

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