В специальном выпуске журнала Journal of eScience Librarianship (том 10, выпуск 1) опубликованы материалы по итогам состоявшегося в марте 2020 г. саммита «Научно-исследовательские данные и обеспечение их сохранности» (Research Data and Preservation, RDAP). Это была одна из первых конференций периода пандемии, состоявшихся в онлайн-формате. Главная тема саммита и номера журнала обозначена как «Взаимодействие через данные» (Connecting Through Data). На своих страницах журнал поместил комментарий к конференции Дженифер Чапут (Jennifer Chaput) «Виртуальное взаимодействие и будущие виртуальные конференции» (Virtual Connections and Virtual Futures), в котором рассмотрены сценарии и формы будущих виртуальных форумов.

Более подробную информацию о саммите «Научно-исследовательские данные и обеспечение их сохранности» можно узнать на сайте: https://rdapassociation.org/summit

  

УДК: 02+004.056

ГРНТИ: 13.31; 50.37.23

DOI: 10.7191/jeslib.2021.1197

 

Источник:

https://escholarship.umassmed.edu/jeslib/vol10/iss1/5

Келси Беджер (Kelsey Badger), доцент, специалист по научным данным библиотеки Университета Огайо (США) опубликовал статью «К распределенной инфраструктуре: классификационная матрица для обучения стандартам данных» (Towards a Shared Framework: A Classificatory Matrix for Teaching Data Standards). Словосочетание «стандарты данных» описывает великое множество попыток нормализации путем использования специальных форматов, инструментов и процедур идентификации провенанса материалов, а также методик документирования. Эти попытки указывают на необходимость стандартов, но вместе с тем разнообразие подходов само по себе является препятствием к стандартизации данных. Информационные специалисты понимают, что классификация — это та конструкция, в которой легче передвигаться по огромному массиву знаний. Но несмотря на весь накопившийся опыт разработки таких систем организации знаний, не существует единого универсального пути их построения для классификации стандартов научных данных.

Стандарты научных данных — самая загадочная тема для исследователей и специалистов по данным. Источником путаницы и непонимания является их многоцелевой характер; стандарты могут (и должны) применяться как к первичным данным, так и к метаданным, что позволяет реализовать широкий спектр функций: от возможности поиска в репозиториях до интеграции разрозненных источников данных. По результатам обзора тематической литературы составлена классификационная матрица, позволяющая описать тот или иной вид стандартов. Матрица построена на основе двух организационных принципов: цель (поиск или использование данных) и вид контролируемой информации (смысл или синтаксис). Предлагаемая классификационная матрица – лишь один из многих возможных способов представления всего диапазона стандартов научных данных. Более того, она и была разработана для того, чтобы указать на их противоречивую природу, и указывает на различие между стандартами, призванными обеспечить поиск данных, и теми, что способствовали бы повторному их использованию. Всегда существует некое противоречие между теорией и практикой, между описанием ландшафта стандартов данных и применением конкретных стандартов на практике. Цель данной классификационной модели — придать новый импульс дискуссии и разрешить недопонимание между учеными и информационными специалистами, подтолкнуть специалистов к разработке обучающих материалов, которые помогут лучше понимать и использовать стандарты данных.

  

УДК: 025.4.03 + 001.103-027.531

ГРНТИ: 20.21

DOI: 10.7191/jeslib.758

 

Источник:

https://publishing.escholarship.umassmed.edu/jeslib/article/id/758

Специалисты американских университетов Джефри Оливер (Jeffrey Oliver), Фернандо Риос (Fernando Rios), Кирианн Карини (Kiriann Carini), Университет Аризоны, и Чун Ли (Chun Ly), Лаборатория физики плазмы, Принстон, США, по результатам проведенного исследования подготовили статью «Сервисы данных в университетских библиотеках: естественная история лошадей и единорогов» (Data services at the academic library: a natural history of horses and unicorns).

Интенсивность использования данных в современной научно-исследовательской деятельности диктует свои требования к сервисам данных, предоставляемых библиотеками высших учебных заведений. В статье описано распределение соответствующих библиотечных сервисов, используемые технологии, влияние кадрового обеспечения и поддержки на количество сервисов, реализуемых библиотекой. Выполнен анализ связанных с данными сервисов 25 университетских библиотек, представленных в списке ведущих научных институтов Фонда Карнеги, США. Сервисы были разбиты по категориям и охарактеризованы количественно, а также подвергнуты изучению на предмет влияния кадрового обеспечения библиотеки на размер портфолио соответствующих сервисов библиотеки.

Анализ показал, что сервисы управления данными и геопространственной информацией достаточно широко распространены среди университетов; одновременно развиваются такие направления, как анализ и визуализация данных. Режимы предоставления таких услуг разнятся (онлайн-сервисы, консультирование, обучение), и кадровое обеспечение существенно влияет на количество сервисов, связанных с данными. Базовый набор сервисов данных предоставляется большинством университетских библиотек, однако специализация таких услуг в значительной степени зависит от кадрового обеспечения библиотеки. В случае его недостаточности решением могут служить партнерские объединения между библиотеками одного или нескольких университетских кампусов.

  

УДК: 027.7:001.891 + 025.5:004.65

ГРНТИ: 13.31.19, 13.31.16, 13.31.91

DOI: 10.7191/jeslib.780

 

Источник:

https://publishing.escholarship.umassmed.edu/jeslib/article/id/780/