4 research outputs found
Out of cite, out of mind: the current state of practice, policy, and technology for the citation of data
PREFACE
The growth in the capacity of the research community to collect and distribute data presents huge opportunities. It is already transforming old methods of scientific research and permitting the creation of new ones. However, the exploitation of these opportunities depends upon more than computing power, storage, and network connectivity. Among the promises of our growing universe of online digital data are the ability to integrate data into new forms of scholarly publishing to allow peer-examination and review of conclusions or analysis of experimental and observational data and the ability for subsequent researchers to make new analyses of the same data, including their combination with other data sets and uses that may have been unanticipated by the original producer or collector.
The use of published digital data, like the use of digitally published literature, depends upon the ability to identify, authenticate, locate, access, and interpret them. Data citations provide necessary support for these functions, as well as other functions such as attribution of credit and establishment of provenance. References to data, however, present challenges not encountered in references to literature. For example, how can one specify a particular subset of data in the absence of familiar conventions such as page numbers or chapters? The traditions and good practices for maintaining the scholarly record by proper references to a work are well established and understood in regard to journal articles and other literature, but attributing credit by bibliographic references to data are not yet so broadly implemented
Quâest-ce que le travail scientifique des donnĂ©es ?
Puisant ses analyses et ses exemples dans des champs scientifiques variĂ©s, cet ouvrage (dont lâoriginal est paru en 2015 chez MIT Press) offre une Ă©tude inĂ©dite des utilisations des donnĂ©es au sein des infrastructures de la connaissance â utilisations qui varient largement dâune discipline Ă lâautre. Bien que le big data ait rĂ©guliĂšrement les honneurs de la presse des deux cĂŽtĂ©s de lâAtlantique, Christine L. Borgman met en Ă©vidence quâil vaut mieux disposer des bonnes donnĂ©es quâen avoir beaucoup. Elle montre Ă©galement que les little data peuvent sâavĂ©rer aussi prĂ©cieuses que les big data, et, que, dans bien des cas, il nây a aucune donnĂ©e, parce que les informations pertinentes nâexistent pas, sont introuvables ou sont indisponibles⊠Au travers dâĂ©tudes de cas pratiques issus dâhorizons divers, Christine L. Borgman met aussi en lumiĂšre que les donnĂ©es nâont ni valeur ni signification isolĂ©ment : elles sâinscrivent au sein dâune infrastructure de la connaissance, câest-Ă -dire dâun Ă©cosystĂšme de personnes, de pratiques, de technologies, dâinstitutions, dâobjets matĂ©riels et de relations. Pour lâautrice, gĂ©rer les donnĂ©es et les exploiter sur le long terme requiert ainsi des investissements massifs dans ces infrastructures de la connaissance. Lâavenir de la recherche, dans un monde en rĂ©seau, en dĂ©pend
Quâest-ce que le travail scientifique des donnĂ©es ?
Puisant ses analyses et ses exemples dans des champs scientifiques variĂ©s, cet ouvrage (dont lâoriginal est paru en 2015 chez MIT Press) offre une Ă©tude inĂ©dite des utilisations des donnĂ©es au sein des infrastructures de la connaissance â utilisations qui varient largement dâune discipline Ă lâautre. Bien que le big data ait rĂ©guliĂšrement les honneurs de la presse des deux cĂŽtĂ©s de lâAtlantique, Christine L. Borgman met en Ă©vidence quâil vaut mieux disposer des bonnes donnĂ©es quâen avoir beaucoup. Elle montre Ă©galement que les little data peuvent sâavĂ©rer aussi prĂ©cieuses que les big data, et, que, dans bien des cas, il nây a aucune donnĂ©e, parce que les informations pertinentes nâexistent pas, sont introuvables ou sont indisponibles⊠Au travers dâĂ©tudes de cas pratiques issus dâhorizons divers, Christine L. Borgman met aussi en lumiĂšre que les donnĂ©es nâont ni valeur ni signification isolĂ©ment : elles sâinscrivent au sein dâune infrastructure de la connaissance, câest-Ă -dire dâun Ă©cosystĂšme de personnes, de pratiques, de technologies, dâinstitutions, dâobjets matĂ©riels et de relations. Pour lâautrice, gĂ©rer les donnĂ©es et les exploiter sur le long terme requiert ainsi des investissements massifs dans ces infrastructures de la connaissance. Lâavenir de la recherche, dans un monde en rĂ©seau, en dĂ©pend