Towards a Semantic Interoperable Flemish Research Information Space: Development and Implementation of a Flemish Application Profile for Research Datasets

In Flanders, Research Performing Organizations (RPO) are required to provide information on publicly financed research to the Flemish Research Information Space (FRIS), a current research information system and research discovery platform hosted by the Flemish Department of Economics, Science and Innovation. FRIS currently discloses information onresearchers, research institutions, publications, and projects. Flemish decrees on Special and Industrial research funding, and the Flemish Open Science policy require RPOs to also provide metadata on research datasets to FRIS. To ensure accurate and uniform delivery of information across all information providing institutions on research datasets to FRIS, it isnecessary to develop a common application profile for research datasets. This article outlines the development of the Flemish application profile for research datasets that was developed by the Flemish Open Science Board (FOSB) WorkingGroup Metadata and Standardization. The main challenge was to achieve interoperability among stakeholders, which in part had existing metadata schemes and research information infrastructures in place, while others were still in the early stages of development

Implementing a Current Research Information System (CRIS) in Canada

The practice of research information management (RIM) is becoming more important as the research environment becomes increasingly complex, competitive and globalized. National mandates and requirements of national funding agencies regarding open access and research data management are creating added incentives for universities to showcase their publications and make them available in an open access format. Libraries are well situated to offer expertise throughout the adoption of a research information management system by a university. In aligning themselves with the wider strategic plans of the institution, libraries can use this as a platform to further their own goals and communicate their value and place in the institution by championing open access, ensuring discoverability and supporting the researcher endeavour. Dalhousie University is in the process of implementing a Research Information System (RIS) with the goal of providing a number of benefits to the university and its researchers. RIS serve to aid researchers when applying to funding agencies by creating consistent, standardized CVs, decrease workload when generating annual reports, increase the visibility and discoverability of an institution to potential collaborators and research contacts, augment the research currently being performed at an institution and make it more widely available, and manage and measure the research impact of individual researchers and institutions. While some challenges exist at Dalhousie that require mitigation and attention, the institution stands to benefit greatly from the implementation of this system

Automatización de la integración de la producción científica en los sistemas institucionales de gestión de la investigación

La tesis doctoral parte de la hipótesis de que es posible automatizar los procesos de integración de la información bibliográfica mediante la ingesta desde bases de datos estructuradas hacia los sistemas de gestión de la investigación

Development of Foolproof Solutions for Information Systems Using Best-Worth Method

Mistake proofing is an approach whose main purpose is to make mistakes impossible. This technique can eliminate the possibility of errors by making changes in the process, or by appropriate culture, or by preventing them from making a mistake by sending the appropriate message. Using new tools or technologies to improve the quality expected of the customer. The use of the miscalculation will dramatically increase customer loyalty. Although it has been decades in the making, it has a limited track record in services as well as in information technology and especially in information systems. In this study, based on previous research, the main dimensions of the error-solving strategies are categorized. Then, using the questionnaire, the experts' opinions on prioritization of nonlinearity strategies are discussed. We also select the final criteria based on the nominal batch technique and then prioritize the factors that play an important role in making the information systems unreliable based on the best-worst or BWM weighting method. The results showed that proper planning of quality management programs, skilled staff, advanced facilities and equipment, design capability and finally the use of appropriate controllers as the most important factors of information systems malfunction can be considered as the top priority of service managers. Also, providing appropriate assumptions for information items and improved data model structures can reinforce technological and innovative approaches to information systems

Achieving superior organizational performance via big data predictive analytics: A dynamic capability view

The art of unwinding voluminous data expects the expertise in analyzing meaningful decisions out of the acquired information. To encounter new age challenges, practitioners are trying hard to shatter the constraints and work edge-to-edge to achieve higher performance (Market, Financial and Operational performance). It is evident that organizations desire to exploit maximum of their injected resources, but often fail to reap their actual potential. Developing resource-based capabilities stands out to be the most concerned aspect for the firms in recent times, and the same is studied by the previous scholars. In the dearth of literature, it is challenging to find out evidence which marks up the effect of strategic resources in the development of dynamic organizational capability. This study is a two-fold attempt to examine the relationship between organizational capabilities, i.e. big data predictive analytics while achieving superior organizational performance; also, examining the effect of control variables on superior organizational of performance. We tested our research hypotheses using cross-sectional data of 209 responses collected using pre-tested single-informant questionnaire. The results underpin criticality human factor while developing analytical capabilities dynamic in nature in the process of achieving superior performance

Tren, metode, dan tantangan dalam penelitian di bidang sistem informasi: systematic literature review

Penelitian di bidang Sistem Informasi telah banyak dilakukan di seluruh dunia. Salah satu bentuk atau hasil dari sebuah penelitian adalah artikel ilmiah. Banyaknya artikel ilmiah di bidang Sistem Informasi membuat topik yang dibahas juga cukup beragam. Mengetahui tren metode yang digunakan dalam artikel ilmiah juga menjadi pembahasan yang menarik. Tentunya dari sekian banyak penelitian yang dilakukan dapat dipastikan ada berbagai macam tantangan yang dihadapi dalam pengerjaannya. Terkadang dalam penelitian juga menyisakan pertanyaan yang masih belum terjawab. Oleh karena itu, penelitian ini memiliki tujuan untuk mengetahui tren dari topik, metode, dan tantangan serta mengumpulkan open question yang belum terjawab pada penelitian bidang Sistem Informasi pada tahun 2017-2021. Analisis tren ini dapat dilakukan dengan menggunakanmetode systematic literature review dengan menggunakan ScienceDirect sebagai sumber data. Hasil penelitian menunjukkan tren topik penelitian di bidang Sistem Informasi adalah “Data/Information Management” dengan persentase sebesar 31.73% dari 104 artikel yang ditemukan. Tren metode yang terjadi adalah penggunaan metode “Survey/Interview” dengan persentase sebesar 22.37%. Tidak semua artikel menyebutkan tantangan yang mereka hadapi sehingga didapat 37 tantangan dari 104 artikel. Tantangan yang paling banyak dihadapi adalah mengenai human resource problem dengan persentase 21.62%. Tidak semua artikel penelitian menyisakan open question, sehingga hanya ditemukan 4 pertanyaan yang masih tersisa dari 104 artikel yang dianalisis

Datan laadun tarkistaminen viranomaisraportoinnin näkökulmasta

Datasta on tullut yrityksille liiketoiminnan kannalta erityisen tärkeää. Data auttaa organisaatioita tekemään aiempaa tarkempia päätöksiä. Moniulotteisten syy-seuraussuhteiden ymmärtämisessä kone on ihmistä valovuosia edellä. Datan määrällä ei kuitenkaan ole merkitystä, mikäli datan laadussa on puutteita. Mikäli datan laadussa on ongelmia, saattaa datan pohjalta tehdyt päätökset johtaa pahimmassa tapauksessa vääriin johtopäätöksiin. Jotta datan laadusta voidaan tehdä johtopäätöksiä, tulee organisaation olla tietoinen laadun nykytilasta. Tätä varten on kehitelty datan laadun ulottuvuuksia mittaavia mittareita, joiden avulla saadaan numeraalisia arvoja datan laadun nykytilasta. Mittauksista saatujen tulosten avulla voidaan arvioida datan laatua ja määritellä datan laadun kehityskohteet. Jotta datan laatua voidaan tutkia, tulee ensin määritellä data, laadun, datan laadun, datan mittausten sekä datan arvioimisen käsitteet. Tässä työssä lähestytään datan laadun mittauksia edellä mainitussa järjestyksessä. Lisäksi työssä käydään kokonaisuuden ymmärtämiseksi läpi myös datan laadun kustannukset sekä kehitystoimien prosessit. Viimeiseksi työssä käydään läpi datan laadun arviointimenetelmät. Työn teorian avulla pyritään saamaan mahdollisimman laaja käsitys datan laadusta. Teoria muodostaa datan laadun varmistamiselle laajan akatemiaisesti pätevän pohjan. Teoriaa hyödynnetään työn empiirisessä tutkimuksessa. Tämä työ toteutettiin finanssialan yritykselle ja tarkemmin tämän yrityksen viranomaisraportoinnin rajapintaan. Tässä työssä pyrittiin selvittämään miten datan laatua kannattaa mitata, miten laadun arviointia voidaan suorittaa sekä miten saatuja tuloksia voidaan analysoida. Tässä diplomityössä suoritettiin ensin laaja kirjallisuuskatsaus aiheesta, jonka jälkeen tehtiin kirjallisuuden pohjalta pilottimainen tutkimus kohdeyrityksen rajattuun dataan. Tässä työssä tehdyt mittaukset rajattiin koskemaan tarkkaan valittua asiakasdataa. Työn filosofinen lähestymistapa oli pragmatismi, jossa on mahdollista hyödyntää eri näkökulmien yhdistämistä tietojen keräämisessä ja tulkinnassa. Työn empiirisessä osassa hyödynnettiin sekä määrällistä että laadullista aineistoa. Työssä selvitettiin erinäisiä laadun arviointimenetelmiä. Menetelmistä koottiin kohdeyritykselle sopiva laadun mittaus ja arviointitapa. Tätä menetelmää kutsutaan tässä työssä Hybridimenetelmäksi. Tutkimuksessa suoritettiin subjektiivisia käyttäjäkyselyitä sekä objektiivisia mittauksia suoraan datasta. Tässä työssä tutkittuja laadun ulottuvuuksia oli ainutlaatuisuus, johdonmukaisuus, maine, datan sopiva määrä, täydellisyys, uskottavuus sekä virheettömyys. Mittausten tuloksia vertailtiin keskenään ja luotiin kattava yleiskuvaus valitun datan laadun tilasta. Diplomityön tuloksissa käytiin myös läpi, miten datan laatua voidaan tulevaisuudessa kehittää ja miten tässä työssä kehitettyjä datan laadun mittauksia voidaan kehittää