Étiquette : research data

Catégories
EN

Assessment of and Response to Data Needs of Clinical and Translational Science Researchers and Beyond

Objective and Setting

As universities and libraries grapple with data management and “big data,” the need for data management solutions across disciplines is particularly relevant in clinical and translational science (CTS) research, which is designed to traverse disciplinary and institutional boundaries.

At the University of Florida Health Science Center Library, a team of librarians undertook an assessment of the research data management needs of CTS researchers, including an online assessment and follow-up one-on-one interviews.

Design and Methods

The 20-question online assessment was distributed to all investigators affiliated with UF’s Clinical and Translational Science Institute (CTSI) and 59 investigators responded. Follow-up in-depth interviews were conducted with nine faculty and staff members.

Results

Results indicate that UF’s CTS researchers have diverse data management needs that are often specific to their discipline or current research project and span the data lifecycle. A common theme in responses was the need for consistent data management training, particularly for graduate students; this led to localized training within the Health Science Center and CTSI, as well as campus-wide training.

Another campus-wide outcome was the creation of an action-oriented Data Management/Curation Task Force, led by the libraries and with participation from Research Computing and the Office of Research.

Conclusions

Initiating conversations with affected stakeholders and campus leadership about best practices in data management and implications for institutional policy shows the library’s proactive leadership and furthers our goal to provide concrete guidance to our users in this area.

URL : Assessment of and Response to Data Needs of Clinical and Translational Science Researchers and Beyond

Alternative location : http://escholarship.umassmed.edu/jeslib/vol5/iss1/2/

Catégories
EN

Data Management Plan Requirements for Campus Grant Competitions: Opportunities for Research Data Services Assessment and Outreach

Objective

To examine the effects of research data services (RDS) on the quality of data management plans (DMPs) required for a campus-level faculty grant competition, as well as to explore opportunities that the local DMP requirement presented for RDS outreach.

Methods

Nine reviewers each scored a randomly assigned portion of DMPs from 82 competition proposals. Each DMP was scored by three reviewers, and the three scores were averaged together to obtain the final score. Interrater reliability was measured using intraclass correlation.

Unpaired t-tests were used to compare mean DMP scores for faculty who utilized RDS services with those who did not. Unpaired t-tests were also used to compare mean DMP scores for proposals that were funded with proposals that were not funded. One-way ANOVA was used to compare mean DMP scores among proposals from six broad disciplinary categories.

Results

Analyses showed that RDS consultations had a statistically significant effect on DMP scores. Differences between DMP scores for funded versus unfunded proposals and among disciplinary categories were not significant. The DMP requirement also provided a number of both expected and unexpected outreach opportunities for RDS services.

Conclusions

Requiring DMPs for campus grant competitions can provide important assessment and outreach opportunities for research data services.

While these results might not be generalizable to DMP review processes at federal funding agencies, they do suggest the importance, at any level, of developing a shared understanding of what constitutes a high quality DMP among grant applicants, grant reviewers, and RDS providers.

URL : Data Management Plan Requirements for Campus Grant Competitions

DOI : http://dx.doi.org/10.7191/jeslib.2016.1089

Catégories
FR

Archives Ouvertes de la Connaissance. Valoriser et diffuser les données de recherche

Projet commun de l’Université de Strasbourg, l’Université de Haute-Alsace, l’Institut National des Sciences Appliquées (INSA) et la Bibliothèque Nationale et Universitaire (BNU) de Strasbourg, les Archives Ouvertes de la Connaissance offriront aux (enseignants)-chercheurs et doctorants un service pour la valorisation de leurs données de recherche.

Ce mémoire propose, dans un premier temps, de replacer le projet dans le contexte des archives institutionnelles françaises et européennes, afin d’en dégager les spécificités ; dans un second temps, sont présentés les enjeux et les modalités de mise en forme et de diffusion des données de recherche, que produisent les établissements alsaciens partenaires et qui seront liées à l’archive ouverte.

URL : http://microblogging.infodocs.eu/wp-content/uploads/2016/04/66039-archives-ouvertes-de-la-connaissance-valoriser-et-diffuser-les-donnees-de-recherche.pdf

Alternative location : http://www.enssib.fr/bibliotheque-numerique/notices/66039-archives-ouvertes-de-la-connaissance-valoriser-et-diffuser-les-donnees-de-recherche

Catégories
EN

OpenTrials: towards a collaborative open database of all available information on all clinical trials

OpenTrials is a collaborative and open database for all available structured data and documents on all clinical trials, threaded together by individual trial.

With a versatile and expandable data schema, it is initially designed to host and match the following documents and data for each trial: registry entries; links, abstracts, or texts of academic journal papers; portions of regulatory documents describing individual trials; structured data on methods and results extracted by systematic reviewers or other researchers; clinical study reports; and additional documents such as blank consent forms, blank case report forms, and protocols.

The intention is to create an open, freely re-usable index of all such information and to increase discoverability, facilitate research, identify inconsistent data, enable audits on the availability and completeness of this information, support advocacy for better data and drive up standards around open data in evidence-based medicine.

The project has phase I funding. This will allow us to create a practical data schema and populate the database initially through web-scraping, basic record linkage techniques, crowd-sourced curation around selected drug areas, and import of existing sources of structured and documents.

It will also allow us to create user-friendly web interfaces onto the data and conduct user engagement workshops to optimise the database and interface designs.

Where other projects have set out to manually and perfectly curate a narrow range of information on a smaller number of trials, we aim to use a broader range of techniques and attempt to match a very large quantity of information on all trials. We are currently seeking feedback and additional sources of structured data.

URL : OpenTrials: towards a collaborative open database of all available information on all clinical trials

Alternative location : http://trialsjournal.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13063-016-1290-8

Catégories
EN

Achieving human and machine accessibility of cited data in scholarly publications

Reproducibility and reusability of research results is an important concern in scientific communication and science policy. A foundational element of reproducibility and reusability is the open and persistently available presentation of research data.

However, many common approaches for primary data publication in use today do not achieve sufficient long-term robustness, openness, accessibility or uniformity. Nor do they permit comprehensive exploitation by modern Web technologies.

This has led to several authoritative studies recommending uniform direct citation of data archived in persistent repositories. Data are to be considered as first-class scholarly objects, and treated similarly in many ways to cited and archived scientific and scholarly literature.

Here we briefly review the most current and widely agreed set of principle-based recommendations for scholarly data citation, the Joint Declaration of Data Citation Principles (JDDCP).

We then present a framework for operationalizing the JDDCP; and a set of initial recommendations on identifier schemes, identifier resolution behavior, required metadata elements, and best practices for realizing programmatic machine actionability of cited data.

The main target audience for the common implementation guidelines in this article consists of publishers, scholarly organizations, and persistent data repositories, including technical staff members in these organizations.

But ordinary researchers can also benefit from these recommendations. The guidance provided here is intended to help achieve widespread, uniform human and machine accessibility of deposited data, in support of significantly improved verification, validation, reproducibility and re-use of scholarly/scientific data.

URL : Achieving human and machine accessibility of cited data in scholarly publications

DOI : https://doi.org/10.7717/peerj-cs.1

Catégories
FR

Les enjeux de la patrimonialisation et de la réutilisation des données qualitatives de la recherche en Sciences humaines et sociales

Les archives de la recherche sont par nature passionnantes puisqu’elles permettent de comprendre comment les découvertes se font et comment la science évolue de jour en jour. L’arrivée du numérique a fait surgir de nouvelles possibilités pour la diffusion notamment de ces données, mais aussi de nouveaux challenges, en termes d’archivage entre autres.

L’archivage, le partage et la réutilisation des données qualitatives des SHS soulèvent de nombreuses questions et les différents acteurs concernés, les professionnels de l’IST et les chercheurs, peuvent avoir des avis divergents. Comprendre les points de vue de chacun et déterminer dans quelle mesure celles-ci peuvent être compatibles sont les enjeux de ce mémoire.

URL : Les enjeux de la patrimonialisation et de la réutilisation des données qualitatives de la recherche en Sciences humaines et sociales

Alternative location : http://www.enssib.fr/bibliotheque-numerique/notices/66007-les-enjeux-de-la-patrimonialisation-et-de-la-reutilisation-des-donnees-qualitatives-de-la-recherche-en-sciences-humaines-et-sociales

Catégories
FR

DataCite au service des données scientifiques : Identifier pour valoriser

Les données de la recherche, sous forme d’objets numériques très divers, sont en train de trouver leur place dans les services d’information scientifique et technique (IST), principalement – mais pas uniquement – comme compléments des publications qui s’appuient sur ces données.

L’intégration de différents types de ressources numériques avance, et doit être accompagnée par des standards d’interopérabilité, des formats communs de métadonnées et des possibilités de lier ces contenus entre eux et de les citer de manière normalisée.

Le consortium international DataCite, dans lequel l’Inist-CNRS représente la France, s’est mis comme objectif de soutenir et accélérer cette évolution. Il opère en particulier comme une agence d’enregistrement de DOI (Digital Object Identifier), considérant ces DOI, déjà bien établis dans le monde de l’édition, comme un outil efficace pour identifier les données de manière pérenne, pour ainsi faciliter leur découverte et pour y accéder, et puis pour les citer.

DataCite a développé son propre schéma de métadonnées et a mis en place des fonctionnalités spécifiques qui favorisent le partage et la réutilisation des données. Une telle valorisation s’inscrit en particulier dans une approche de pleinement bénéficier du potentiel des open data.

Elle est aussi une contribution essentielle à une meilleure reconnaissance du travail scientifique de production, gestion et mise à disposition de données, et notamment sa prise en compte dans les critères d’évaluation.

Il est d’ailleurs encourageant de voir que ces critères se s’ouvrent à des métriques alternatives, y compris celles concernant les données. Le sujet particulier de la citation des données a récemment été l’objet de plusieurs initiatives internationales visant à harmoniser les pratiques et émettre des recommandations.

Elles ont convergé, à travers le Data Citation Synthesis Group, vers quelques principes en train d’être largement reconnus et acceptés. Dans ce contexte, les éditeurs doivent s’adapter et clairement définir leurs politiques en termes de liens entre données et publications. On observe d’ailleurs une tendance forte vers des accords entre éditeurs et réservoirs de données.

Les actions et services de DataCite s’intègrent dans d’autres structures et initiatives internationales mises en place autour des données de la recherche et des identifiants pérennes: Research Data Alliance, WDS-ICSU, CODATA, EPIC, Data Citation Index, etc.

Un exemple particulier présente le projet européen ODIN, où DataCite et l’initiative ORCID pour la création d’identifiants d’auteurs tentent de connecter les différents types d’identifiants.

URL  : http://eprints.rclis.org/28188/