Команда OpenAIRE пишет про партнёрство с лабораторией SCImago [1], командой которая создала несколько продуктов по оценке и рэнкингу научных институций и стран. Кстати, если Вы не видели их рейтинг стран по научным публикациям, то стоит взглянуть [2] и, кстати, картинка о состоянии российской науки, вернее падения её интеграции в мировую и цитируемости. Я это комментировать не буду, уверен что найдутся те кто может объяснить эти процессы лучше меня.
Так вот партнёрство OpenAIRE и SCImago упоминается в контексте исследовательских данных и логично будет если вскоре появятся аналитические и визуальные продукты именно по публикации и доступности научных данных. Это будет любопытно.
Правда, важно всегда помнить что качество метаданных в индексе OpenAIRE не очень высокое, но точно выше чем в DataCite или в китайском ScienceDB.
Ссылки:
[1] https://www.openaire.eu/openaire-and-scimago-lab-unite-to-enhance-scholarly-research-data
[2] https://www.scimagojr.com/countryrank.php
[3] https://www.scimagojr.com/countrysearch.php?country=RU
#opendata #openaccess #openaire #europe #rankings
Так вот партнёрство OpenAIRE и SCImago упоминается в контексте исследовательских данных и логично будет если вскоре появятся аналитические и визуальные продукты именно по публикации и доступности научных данных. Это будет любопытно.
Правда, важно всегда помнить что качество метаданных в индексе OpenAIRE не очень высокое, но точно выше чем в DataCite или в китайском ScienceDB.
Ссылки:
[1] https://www.openaire.eu/openaire-and-scimago-lab-unite-to-enhance-scholarly-research-data
[2] https://www.scimagojr.com/countryrank.php
[3] https://www.scimagojr.com/countrysearch.php?country=RU
#opendata #openaccess #openaire #europe #rankings
Давно размышляю о том как в научной среде публикуют данные и насколько всё зависит от научной дисциплины. В разных науках подход, инструменты, культура работы с данными и их доступность существенно отличаются.
Например, особняком идёт всё что касается life sciences особенно в части биоинформатики. Практически все исследования там, или создают данные, или используют и ссылаются на данные, или то и другое. Фактически это огромная связанная инфраструктура через стандарты, идентификаторы, специальные платформы и специализированные платформы и базы данных. Собственный мир развивающийся по собственным правилам.
Второй похожий блок - это науки о Земле включая климатологию, метеорологию, геофизику, науки о морях и океанах. По внутренним ощущениям там не так всё технологизировано, вернее, несколько консервативнее, но также это собственная экосистема.
Особняком данные связанные с ИИ, одна из областей где коммерческих данных может быть больше чем научных. Большая часть из них сконцентрированы в Kaggle и Hugging Face.
И отдельная история - это экономика, социальные науки, гуманитарные науки, госуправление и тд. Там данные если публикуются то скорее рассматриваются как один из результатов научной деятельности. Вот они публикуются, или на тех же ресурсах что и научные статьи, или на специализированных научных порталах общего типа.
Всё это сильно влияет на то как собирать данные, что считать датасетами, объём собираемых данных и так далее.
К примеру, сбор научных данных из репозиториев научных результатов - это, часто, поиск иголки в стоге сена. Не все научные репозитории поддерживают API и фильтрацию результатов по типу содержимого. Из репозиториев на базе DSpace, к примеру, надо вначале извлечь всё, а потом уже процеживать их по множеству критериев чтобы вытащить датасеты. Из 1 миллиона таких научных результатов, то что является датасетами будет 50-60 тысяч записей.
Возникает ситуация когда можно собирать научные данные и в процессе приходится ещё множество метаданных других научных работ и поисковик/поисковый индекс по научным работам получается автоматически. Как бы естественно. Но делать, его, вряд ли осмысленно поскольку таких поисковиков множество.
#thoughts #datasearch #openaccess #opendata
Например, особняком идёт всё что касается life sciences особенно в части биоинформатики. Практически все исследования там, или создают данные, или используют и ссылаются на данные, или то и другое. Фактически это огромная связанная инфраструктура через стандарты, идентификаторы, специальные платформы и специализированные платформы и базы данных. Собственный мир развивающийся по собственным правилам.
Второй похожий блок - это науки о Земле включая климатологию, метеорологию, геофизику, науки о морях и океанах. По внутренним ощущениям там не так всё технологизировано, вернее, несколько консервативнее, но также это собственная экосистема.
Особняком данные связанные с ИИ, одна из областей где коммерческих данных может быть больше чем научных. Большая часть из них сконцентрированы в Kaggle и Hugging Face.
И отдельная история - это экономика, социальные науки, гуманитарные науки, госуправление и тд. Там данные если публикуются то скорее рассматриваются как один из результатов научной деятельности. Вот они публикуются, или на тех же ресурсах что и научные статьи, или на специализированных научных порталах общего типа.
Всё это сильно влияет на то как собирать данные, что считать датасетами, объём собираемых данных и так далее.
К примеру, сбор научных данных из репозиториев научных результатов - это, часто, поиск иголки в стоге сена. Не все научные репозитории поддерживают API и фильтрацию результатов по типу содержимого. Из репозиториев на базе DSpace, к примеру, надо вначале извлечь всё, а потом уже процеживать их по множеству критериев чтобы вытащить датасеты. Из 1 миллиона таких научных результатов, то что является датасетами будет 50-60 тысяч записей.
Возникает ситуация когда можно собирать научные данные и в процессе приходится ещё множество метаданных других научных работ и поисковик/поисковый индекс по научным работам получается автоматически. Как бы естественно. Но делать, его, вряд ли осмысленно поскольку таких поисковиков множество.
#thoughts #datasearch #openaccess #opendata
В рубрике как это устроено у них есть большая тема про доступность данных которую никак не уложить в короткий текст да и длинных текстов понадобится немало. Про инфраструктуру открытых данных в медицине, тесно переплетённую с идеей открытого доступа в науке.
Сразу всё сложно, можно подступиться к к отдельным её частям.
...
Значительная часть открытых данных связанных с медицинскими исследованиями в мире публикуется благодаря политике Национального института здравоохранения США (NIH). И связано это с тем что у NIH есть последовательная политика:
1. Вначале предпочтительности, а далее обязательности открытого доступа для всех финансируемых им исследований.
2. Последовательная политика поощрения создания и создания собственных репозиториев данных и иных результатов научной деятельности.
3. Прямые инвестиции в инфраструктуру создания, обработки, визуализации и систематизации данных научных исследований.
Примеры реализации этих политик в виде каталога репозиториев данных поддерживаемых NIH [1] причём эти репозитории разделяются на Generalist и Domain Specific. Первые - это репозитории данных как датасетов, такие как Zenodo или OSF. Вторые - это специализированные репозитории данных где единицей измерения/учёта/записи являются, как правило, не датасеты, а объекты научной деятельности к которым привязаны данные. Это могут быть репозитории исследований (studies), репозитории геномов (genomes) и так далее. Как правило эти репозитории содержат существенное число метаданных связанных с медициной/биоинформатикой/генетикой и перевязаны между собой кросс ссылками.
По мере нарастания критической массы разных проектов, а там реально очень много проектов на данных у NIH есть Common Fund Data Ecosystem (CFDE) [2] по интеграции существующих дата порталов и иных дата проектов общими правилами и конвейерами обработки данных. А сама эта инициатива существует в рамках The Common Fund в рамках которого как раз финансируется общая инфраструктура, важная для всех направлений исследований [3].
Медицина и, более широко, биоинформатика формируют собственную сложную экосистему репозиториев данных, инструментов, ключевых понятий и онтологий чем многие другие.
Реальные объёмы данных, количественные и качественные там поражают и одновременно, это область весьма замкнутого применения. Она как бы полностью в себе, как и большая часть научных дисциплин. Во всяком случае так это выглядит со стороны человека не вовлеченного в них напрямую.
...
Ссылки:
[1] https://www.nlm.nih.gov/NIHbmic/domain_specific_repositories.html
[2] https://commonfund.nih.gov/dataecosystem
[3] https://commonfund.nih.gov/current-programs
#opendata #medicine #openaccess #health #data
Сразу всё сложно, можно подступиться к к отдельным её частям.
...
Значительная часть открытых данных связанных с медицинскими исследованиями в мире публикуется благодаря политике Национального института здравоохранения США (NIH). И связано это с тем что у NIH есть последовательная политика:
1. Вначале предпочтительности, а далее обязательности открытого доступа для всех финансируемых им исследований.
2. Последовательная политика поощрения создания и создания собственных репозиториев данных и иных результатов научной деятельности.
3. Прямые инвестиции в инфраструктуру создания, обработки, визуализации и систематизации данных научных исследований.
Примеры реализации этих политик в виде каталога репозиториев данных поддерживаемых NIH [1] причём эти репозитории разделяются на Generalist и Domain Specific. Первые - это репозитории данных как датасетов, такие как Zenodo или OSF. Вторые - это специализированные репозитории данных где единицей измерения/учёта/записи являются, как правило, не датасеты, а объекты научной деятельности к которым привязаны данные. Это могут быть репозитории исследований (studies), репозитории геномов (genomes) и так далее. Как правило эти репозитории содержат существенное число метаданных связанных с медициной/биоинформатикой/генетикой и перевязаны между собой кросс ссылками.
По мере нарастания критической массы разных проектов, а там реально очень много проектов на данных у NIH есть Common Fund Data Ecosystem (CFDE) [2] по интеграции существующих дата порталов и иных дата проектов общими правилами и конвейерами обработки данных. А сама эта инициатива существует в рамках The Common Fund в рамках которого как раз финансируется общая инфраструктура, важная для всех направлений исследований [3].
Медицина и, более широко, биоинформатика формируют собственную сложную экосистему репозиториев данных, инструментов, ключевых понятий и онтологий чем многие другие.
Реальные объёмы данных, количественные и качественные там поражают и одновременно, это область весьма замкнутого применения. Она как бы полностью в себе, как и большая часть научных дисциплин. Во всяком случае так это выглядит со стороны человека не вовлеченного в них напрямую.
...
Ссылки:
[1] https://www.nlm.nih.gov/NIHbmic/domain_specific_repositories.html
[2] https://commonfund.nih.gov/dataecosystem
[3] https://commonfund.nih.gov/current-programs
#opendata #medicine #openaccess #health #data
commonfund.nih.gov
Common Fund Data Ecosystem (CFDE) | NIH Common Fund
Program SnapshotThe Common Fund Data Ecosystem (CFDE) aims to enable broad use of Common Fund data to accelerate discovery. Common Fund programs generate a wide range of diverse and valuable data sets and knowledge designed to be used by the research community. However…
В рубрике как это устроено у них Hakala [1] французский репозиторий данных для гуманитарных и социальных наук. Предоставляет открытое API [2], интерфейс OAI-PMH [3] и содержит чуть менее 800 тысяч цифровых объектов.
Кажется большим, но есть нюансы. Они почти всегда есть с научными репозиториями данных. В данном случае де-факто поиск не данных, а файлов/ресурсов и большая их часть (71%) это изображения, а самих датасетов там не более 1-2 % если к ним относить ещё и карты, большая часть которых, тоже, растровые изображения.
Иначе говоря, если смотреть глазами инженера, аналитика данных или дата сайентиста, то никаких данных там нет, а только фрагментированные первичные данные. Но учёные социологи и гуманитарии к данным, по всей видимости, относят всё что приложено к научной статье, а для гуманитарных статей это обычно изображения, видео, звуки, тексты.
Всё это к философским рассуждениям о том что такое данные и все они сводятся к тому что ответ зависит от того с кем разговариваешь. Кто аудитория? Потому что разные ответы для разных пользователей.
А также, чтобы два раза не возвращаться, ещё один интересный проект за пределами англосферы про систематизацию научных данных - это Cat OPIDoR [2] каталог научных репозиториев данных, баз данных и сервисов для их публикации и обработке во Франции. Отличается тем что сделан на Semantic Mediawiki. В каком-то смысле альтернатива re3data и других каталогов научных дата репозиториев.
Ссылки:
[1] https://nakala.fr
[2] https://api.nakala.fr/doc
[3] https://api.nakala.fr/oai2?verb=Identify
[4] https://cat.opidor.fr
#opendata #data #openaccess #france #datacatalogs
Кажется большим, но есть нюансы. Они почти всегда есть с научными репозиториями данных. В данном случае де-факто поиск не данных, а файлов/ресурсов и большая их часть (71%) это изображения, а самих датасетов там не более 1-2 % если к ним относить ещё и карты, большая часть которых, тоже, растровые изображения.
Иначе говоря, если смотреть глазами инженера, аналитика данных или дата сайентиста, то никаких данных там нет, а только фрагментированные первичные данные. Но учёные социологи и гуманитарии к данным, по всей видимости, относят всё что приложено к научной статье, а для гуманитарных статей это обычно изображения, видео, звуки, тексты.
Всё это к философским рассуждениям о том что такое данные и все они сводятся к тому что ответ зависит от того с кем разговариваешь. Кто аудитория? Потому что разные ответы для разных пользователей.
А также, чтобы два раза не возвращаться, ещё один интересный проект за пределами англосферы про систематизацию научных данных - это Cat OPIDoR [2] каталог научных репозиториев данных, баз данных и сервисов для их публикации и обработке во Франции. Отличается тем что сделан на Semantic Mediawiki. В каком-то смысле альтернатива re3data и других каталогов научных дата репозиториев.
Ссылки:
[1] https://nakala.fr
[2] https://api.nakala.fr/doc
[3] https://api.nakala.fr/oai2?verb=Identify
[4] https://cat.opidor.fr
#opendata #data #openaccess #france #datacatalogs
Полезное чтение про данные, технологии и не только:
- Unlocking AI for All: The Case for Public Data Banks [1] о том что для развития экосистемы ИИ нужны public AI data banks (PAIDs), каталоги данных доступных для исследователей и среднего/малого бизнеса. Мысли здравые и даже примеры близкие, но автор явно далёк от некоторых областей работы с данными иначе знал бы более релевантные примеры. В любом случае идея актуальная ещё надолго.
- China: Autocracy 2.0 [2] структуризация экономической и политической политики Китая с оглядкой на его автократическую модель. Что-то кажется очевидным, что-то не так очевидным, но всё вместе неплохо описано.
- Climate and Health Outcomes Research Data Systems (CHORDS) [3] проект и каталог данных о влиянии окружающей среды на здоровье человека. Каталог данных скорее выглядит как агрегатор ссылок на академические репозитории, но всё неплохо организовано. Подробный рассказ про инициативу [4] и, что любопытно, внутри него ранее не встречавшийся мне продукт каталога данных Gen3 Data Commons [5]
- Need for Co-creating Urban Data Collaborative [6] про инициативы по открытости данных в Индии на уровне городов и вовлечение граждан в создание данных. Много интересного о том что там происходит, из любопытного, у них есть DMAF (Data Maturity Assessment Framework) [7] для оценки зрелости работы с данными в индийских городах и результаты оценки и дашборд по 100 городам [8]
- Report – Improving Governance Outcomes Through AI Documentation: Bridging Theory and Practice [9] доклад о необходимости и влиянии документированности AI моделей на их управляемость
Ссылки:
[1] https://www.lawfaremedia.org/article/unlocking-ai-for-all--the-case-for-public-data-banks
[2] https://www.nber.org/papers/w32993
[3] https://niehs.github.io/chords_landing/index.html
[4] https://factor.niehs.nih.gov/2024/8/science-highlights/climate-health-data
[5] https://gen3.org/products/data-commons/
[6] https://medium.com/civicdatalab/need-for-co-creating-urban-data-collaboratives-1ab9bc2c0776
[7] https://dmaf.mohua.gov.in/
[8] https://amplifi.mohua.gov.in/dmaf-dashboard
[9] https://cdt.org/insights/report-improving-governance-outcomes-through-ai-documentation-bridging-theory-and-practice/
#data #opendata #ai #india #china #healthcare #openaccess #datapolicy
- Unlocking AI for All: The Case for Public Data Banks [1] о том что для развития экосистемы ИИ нужны public AI data banks (PAIDs), каталоги данных доступных для исследователей и среднего/малого бизнеса. Мысли здравые и даже примеры близкие, но автор явно далёк от некоторых областей работы с данными иначе знал бы более релевантные примеры. В любом случае идея актуальная ещё надолго.
- China: Autocracy 2.0 [2] структуризация экономической и политической политики Китая с оглядкой на его автократическую модель. Что-то кажется очевидным, что-то не так очевидным, но всё вместе неплохо описано.
- Climate and Health Outcomes Research Data Systems (CHORDS) [3] проект и каталог данных о влиянии окружающей среды на здоровье человека. Каталог данных скорее выглядит как агрегатор ссылок на академические репозитории, но всё неплохо организовано. Подробный рассказ про инициативу [4] и, что любопытно, внутри него ранее не встречавшийся мне продукт каталога данных Gen3 Data Commons [5]
- Need for Co-creating Urban Data Collaborative [6] про инициативы по открытости данных в Индии на уровне городов и вовлечение граждан в создание данных. Много интересного о том что там происходит, из любопытного, у них есть DMAF (Data Maturity Assessment Framework) [7] для оценки зрелости работы с данными в индийских городах и результаты оценки и дашборд по 100 городам [8]
- Report – Improving Governance Outcomes Through AI Documentation: Bridging Theory and Practice [9] доклад о необходимости и влиянии документированности AI моделей на их управляемость
Ссылки:
[1] https://www.lawfaremedia.org/article/unlocking-ai-for-all--the-case-for-public-data-banks
[2] https://www.nber.org/papers/w32993
[3] https://niehs.github.io/chords_landing/index.html
[4] https://factor.niehs.nih.gov/2024/8/science-highlights/climate-health-data
[5] https://gen3.org/products/data-commons/
[6] https://medium.com/civicdatalab/need-for-co-creating-urban-data-collaboratives-1ab9bc2c0776
[7] https://dmaf.mohua.gov.in/
[8] https://amplifi.mohua.gov.in/dmaf-dashboard
[9] https://cdt.org/insights/report-improving-governance-outcomes-through-ai-documentation-bridging-theory-and-practice/
#data #opendata #ai #india #china #healthcare #openaccess #datapolicy
Default
Unlocking AI for All: The Case for Public Data Banks
Public AI data banks could democratize access to data, reducing Big Tech’s dominance and fostering innovation in AI.
В рубрике как это устроено у них
Reproducible Research Repository [1] проект Всемирного банка по публикации кода и данных при проведении исследований, в основном социологических, по всему миру.
Отличается тем что это не портал открытых данных, а репозиторий для размещения метаданных, кода и данных для перепроверки проведенного исследования. Соответственно данные могут быть как полностью доступные и опубликованы так и ограниченные в доступе и только в виде метаданных с описанием процедуры доступа.
Хотя на сайте это нигде не указано, но в основе ПО для публикации метаданных NADA Data Catalog [2] на котором также работает портал микроданных Всемирного банка [3].
Сейчас в репозитории немного данных, всего 163 записи и не все из них содержат данные, иногда только код.
P.S. У Всемирного банка и структур ООН появляется всё больше порталов открытых данных и других дата каталогов. Я вскоре напишу про них подробнее
Ссылки:
[1] https://reproducibility.worldbank.org
[2] https://nada.ihsn.org
[3] https://microdata.worldbank.org
#opendata #datasets #openaccess #datacatalogs
Reproducible Research Repository [1] проект Всемирного банка по публикации кода и данных при проведении исследований, в основном социологических, по всему миру.
Отличается тем что это не портал открытых данных, а репозиторий для размещения метаданных, кода и данных для перепроверки проведенного исследования. Соответственно данные могут быть как полностью доступные и опубликованы так и ограниченные в доступе и только в виде метаданных с описанием процедуры доступа.
Хотя на сайте это нигде не указано, но в основе ПО для публикации метаданных NADA Data Catalog [2] на котором также работает портал микроданных Всемирного банка [3].
Сейчас в репозитории немного данных, всего 163 записи и не все из них содержат данные, иногда только код.
P.S. У Всемирного банка и структур ООН появляется всё больше порталов открытых данных и других дата каталогов. Я вскоре напишу про них подробнее
Ссылки:
[1] https://reproducibility.worldbank.org
[2] https://nada.ihsn.org
[3] https://microdata.worldbank.org
#opendata #datasets #openaccess #datacatalogs
В рубрике крупнейших наборов данных в мире GenBank [1] база геномной информации о человеке от Национального центра биотехнологической информации США. В общей сложности размер последней 263 версии базы GenBank составляет около 6.4 ТБ первичных данных и около 2.7 ТБ данных закодированных по ASN.1 [2]. Все эти данные доступны на сайте через веб интерфейс и для скачивания через FTP сервер.
В общей сложности база GenBank включает 5.13 миллиардов записей и 36.5 триллионов атрибутов/значений.
Много ли это? Да, безусловно это большие данные требующие существенных ресурсов для их обработки и анализа. И в мире геномной информации это далеко не единственный крупный архив данных.
Если сравнить его с открытыми данными публикуемыми на госпорталах открытых данных, то GenBank будет больше их всех вместе взятых, за исключением порталов с геоданными.
Ссылки:
[1] https://www.ncbi.nlm.nih.gov/genbank/
[2] https://ncbiinsights.ncbi.nlm.nih.gov/2024/10/24/genbank-release-263/
#opendata #datasets #openaccess #genetics
В общей сложности база GenBank включает 5.13 миллиардов записей и 36.5 триллионов атрибутов/значений.
Много ли это? Да, безусловно это большие данные требующие существенных ресурсов для их обработки и анализа. И в мире геномной информации это далеко не единственный крупный архив данных.
Если сравнить его с открытыми данными публикуемыми на госпорталах открытых данных, то GenBank будет больше их всех вместе взятых, за исключением порталов с геоданными.
Ссылки:
[1] https://www.ncbi.nlm.nih.gov/genbank/
[2] https://ncbiinsights.ncbi.nlm.nih.gov/2024/10/24/genbank-release-263/
#opendata #datasets #openaccess #genetics
К вопросу о том как и где искать данные, в качестве регулярного напоминания:
Поисковые системы по данным
- Dateno - поисковая система по всем видам наборов данных, геоданных и научных данных, агрегирует их из более чем 5 тысяч каталогов данных, включает 19 миллионов карточек датасетов
- Google Dataset Search - исследовательская поисковая система по датасетам от Google. Охватывает все датасеты в мире опубликованные по стандарту Schema.org Dataset, включает около 50 миллионов карточек датасетов
Поисковые системы по научным данным
- DataCite Commons - поисковик по всем датасетам которым присвоен DOI через сервис DataCite. Более 22 миллионов карточек наборов данных. Используется многими другими поисковыми системами и агрегаторами наборов данных. Содержит только ссылки на оригинальные публикации, но не ссылки на связанные файлы ресурсов.
- OpenAIRE - поисковая система ЕС по результатам научной деятельности включая датасеты. Около 19 миллионов карточек датасетов. Содержит только ссылки на оригинальные публикации, но не ссылки на связанные файлы ресурсов.
- BASE (Bielefeld Academic Search Engine) - поисковая система по научным публикациям от Bielefeld University. Включает 25 миллионов карточек датасетов из которых 22 миллиона агргеггируются из DataCite. Содержит только ссылки на оригинальные публикации, но не ссылки на связанные файлы ресурсов.
- Mendeley Data - поисковик по научным данным от Elsevier, декларирует 26 миллионов карточек датасетов, в реальности многие из низ - это фрагменты единых баз данных или документы в университетских библиотеках. За их исключением реальное число наборов данных ближе к 5 миллионам. Содержит только ссылки на оригинальные публикации, но не ссылки на связанные файлы ресурсов.
Платформы и крупнейшие порталы научных данных
- Figshare - одна из крупнейших онлайн платформ для публикации научных данных. Содержит всего 2 миллиона наборов данных включая сами данные. Более половины этих наборов данных происходят из публикаций в рамках Public Library of Science (PLOS).
- OSF - открытая платформа для публикации научных данных. Точное число датасетов измерить сложно поскольку открытой статистики, или нет, или до неё сложно добраться, но можно исходить из того что это как минимум сотни тысяч наборов данных
- DataOne - каталог и агрегатор данных наук о земле. Более 777 тысяч наборов данных, включая все ресурсы/файлы к ним приложенные
Поисковики по геоданным
- GeoSeer - чуть ли не единственный специализированный поисковик по геоданным. Обещают что охватывают 3.5 миллионов точек подключения к гео API таким как WMS, WFS, WMTS и др.
P.S. Существует также большое число крупных порталов данных и агрегаторов в других областях: машинное обучение, статистика, геоданные. О них в следующий раз
#opendata #data #datasearch #datasets #geodata #openaccess
Поисковые системы по данным
- Dateno - поисковая система по всем видам наборов данных, геоданных и научных данных, агрегирует их из более чем 5 тысяч каталогов данных, включает 19 миллионов карточек датасетов
- Google Dataset Search - исследовательская поисковая система по датасетам от Google. Охватывает все датасеты в мире опубликованные по стандарту Schema.org Dataset, включает около 50 миллионов карточек датасетов
Поисковые системы по научным данным
- DataCite Commons - поисковик по всем датасетам которым присвоен DOI через сервис DataCite. Более 22 миллионов карточек наборов данных. Используется многими другими поисковыми системами и агрегаторами наборов данных. Содержит только ссылки на оригинальные публикации, но не ссылки на связанные файлы ресурсов.
- OpenAIRE - поисковая система ЕС по результатам научной деятельности включая датасеты. Около 19 миллионов карточек датасетов. Содержит только ссылки на оригинальные публикации, но не ссылки на связанные файлы ресурсов.
- BASE (Bielefeld Academic Search Engine) - поисковая система по научным публикациям от Bielefeld University. Включает 25 миллионов карточек датасетов из которых 22 миллиона агргеггируются из DataCite. Содержит только ссылки на оригинальные публикации, но не ссылки на связанные файлы ресурсов.
- Mendeley Data - поисковик по научным данным от Elsevier, декларирует 26 миллионов карточек датасетов, в реальности многие из низ - это фрагменты единых баз данных или документы в университетских библиотеках. За их исключением реальное число наборов данных ближе к 5 миллионам. Содержит только ссылки на оригинальные публикации, но не ссылки на связанные файлы ресурсов.
Платформы и крупнейшие порталы научных данных
- Figshare - одна из крупнейших онлайн платформ для публикации научных данных. Содержит всего 2 миллиона наборов данных включая сами данные. Более половины этих наборов данных происходят из публикаций в рамках Public Library of Science (PLOS).
- OSF - открытая платформа для публикации научных данных. Точное число датасетов измерить сложно поскольку открытой статистики, или нет, или до неё сложно добраться, но можно исходить из того что это как минимум сотни тысяч наборов данных
- DataOne - каталог и агрегатор данных наук о земле. Более 777 тысяч наборов данных, включая все ресурсы/файлы к ним приложенные
Поисковики по геоданным
- GeoSeer - чуть ли не единственный специализированный поисковик по геоданным. Обещают что охватывают 3.5 миллионов точек подключения к гео API таким как WMS, WFS, WMTS и др.
P.S. Существует также большое число крупных порталов данных и агрегаторов в других областях: машинное обучение, статистика, геоданные. О них в следующий раз
#opendata #data #datasearch #datasets #geodata #openaccess
В рубрике закрытых данных в РФ с 2023 года перестал работать домен rosrid.ru на котором были доступны научные работы из ЕГИСУ НИОКТР (Единая государственная информационная система учета. научно-исследовательских, опытно-конструкторских и технологических работ гражданского назначения) и вместо него теперь работает сайт gisnauka.ru [1].
Ещё до обновлений 2022-2023 года в рамках ЕГИСУ НИОКТР публиковались дампы данных/метаданных научных работ. Последнюю выгрузку их в нашу дата платформу Datacrafter мы делали в 2021 году [2].
Примерно в 2022-2023 году систему ЕГИСУ НИОКТР обновляли и вместо данных дампов теперь там стали называть открытыми данными статистику. С внедрением Домена наука ничего не изменилось, сами данные недоступны и даже полнотекстовых публикаций там также не находится, хотя и в поиске есть опция их поиска.
Ссылки:
[1] https://gisnauka.ru
[2] https://datacrafter.ru/packages/rosridnew
#opendata #closeddata #russia #openaccess
Ещё до обновлений 2022-2023 года в рамках ЕГИСУ НИОКТР публиковались дампы данных/метаданных научных работ. Последнюю выгрузку их в нашу дата платформу Datacrafter мы делали в 2021 году [2].
Примерно в 2022-2023 году систему ЕГИСУ НИОКТР обновляли и вместо данных дампов теперь там стали называть открытыми данными статистику. С внедрением Домена наука ничего не изменилось, сами данные недоступны и даже полнотекстовых публикаций там также не находится, хотя и в поиске есть опция их поиска.
Ссылки:
[1] https://gisnauka.ru
[2] https://datacrafter.ru/packages/rosridnew
#opendata #closeddata #russia #openaccess
К вопросу о том где и как искать данные и что такое каталоги данных, есть отдельная категория каталогов данных в виде репозиториев результатов научной деятельности в которых чего только нет, но обычно это статьи, диссертации, магистерские работы, книги и реже медиафайлы и курсы. Но там бывают и данные, чаще всего их доля не очень велика, если это не специализированный репозиторий именно для данных.
Университеты таким образом публикующие данные, чаще всего используют продукты вроде DSpace, Eprints, Elsevier Pure и ещё ряд других, менее популярных.
Ключевой вопрос включать ли их все в реестр каталогов Dateno? Если да, то по каким критериям? По числу датасетов? По доле датасетов от общей доли публикации? По потенциальной возможности что датасеты там могут появится в будущем?
Вот живой пример Архив открытого доступа Санкт-Петербургского государственного университета [1], один из немногих и возможно крупнейший ресурс раскрытия публикаций университетов в России. Всего в нём сейчас 47619 публикаций. И это не то чтобы мало, даже много. Но из них всего 17 публикаций являются наборами данных и помечены как тип Dataset. Это 0.03% от общего числа публикаций. Можно ли его считать каталогом открытых данных или нет? Добавлю что ещё и то что инсталляции DSpace без доп настроек не дают поиска по типу ресурса и чтобы найти даже эти 17 датасетов пришлось скачать метаданных все 47+ тысяч записей.
А также добавлю что есть множество репозиториев научных публикаций где датасетов совсем нет, это почти все репозитории публикаций в Армении, в Казахстане и многие репозитории российских университетов.
Но ведь данные там появится могут, так что же регулярно проверять что там данные появились и только тогда вносить их как каталоги данных?
Ссылки:
[1] https://dspace.spbu.ru
[2] https://dspace.spbu.ru/handle/11701/17114?mode=full
#opendata #openaccess #researchdata #datasets
Университеты таким образом публикующие данные, чаще всего используют продукты вроде DSpace, Eprints, Elsevier Pure и ещё ряд других, менее популярных.
Ключевой вопрос включать ли их все в реестр каталогов Dateno? Если да, то по каким критериям? По числу датасетов? По доле датасетов от общей доли публикации? По потенциальной возможности что датасеты там могут появится в будущем?
Вот живой пример Архив открытого доступа Санкт-Петербургского государственного университета [1], один из немногих и возможно крупнейший ресурс раскрытия публикаций университетов в России. Всего в нём сейчас 47619 публикаций. И это не то чтобы мало, даже много. Но из них всего 17 публикаций являются наборами данных и помечены как тип Dataset. Это 0.03% от общего числа публикаций. Можно ли его считать каталогом открытых данных или нет? Добавлю что ещё и то что инсталляции DSpace без доп настроек не дают поиска по типу ресурса и чтобы найти даже эти 17 датасетов пришлось скачать метаданных все 47+ тысяч записей.
А также добавлю что есть множество репозиториев научных публикаций где датасетов совсем нет, это почти все репозитории публикаций в Армении, в Казахстане и многие репозитории российских университетов.
Но ведь данные там появится могут, так что же регулярно проверять что там данные появились и только тогда вносить их как каталоги данных?
Ссылки:
[1] https://dspace.spbu.ru
[2] https://dspace.spbu.ru/handle/11701/17114?mode=full
#opendata #openaccess #researchdata #datasets
Подборка чтения про данные, технологии и не только:
- SOAR - крупнейший в мире атлас, каталог и архив карт, привязанных к карте мира. Более 712 тысяч карт по десяткам тематик, особенно интересны исторические карты, на мой взгляд. Поиск скорее неудобный, а вот отображение на карте мира очень неплохо [1]
- Open Science rewarded: Four Projects to receive the National Prize for Open Research Data [2] в Швейцарии есть премия Open Research Data (ORD) которой ежегодно награждаются исследователи делающие проекты и помогающие публиковать и развивать среду открытых исследовательских данных. Среди победителей такой проект как Pathoplexus [3] онлайн сервис и база данных человеческих патогенов включая геномные данные. Открытый код и открытые данные вместе. Проекты других победителей не менее интересны.
- OpenUK New Year Honours List [4] список персон отмеченных за вклад в открытый код и в открытые данные в Великобритании. Ежегодно публикуется НКО OpenUK одна из важных особенностей которой в том что финансируется она не госгрантами, а корпоративными спонсорами: Google, Github, Microsoft, Arm, Red Hat и другими.
- Web Almanac 2024 [5] ежегодный доклад о состоянии веба от HTTP Archive создан по итогам анализа 16.9М сайтов и 83ТБ данных, описан в 19 разделах включая разделы про структурированные данные, размеры веб страниц, шрифты, изображения, разметка и многое другое.
- What happens with legislative initiatives in the committees? [6] дата-сторителлинг в Парламенте Австрии с визуализацией законодательных инициатив, на немецком, но поддаётся автопереводу. К публикации приложены данные и код на языке R.
Ссылки:
[1] https://soar.earth/
[2] https://akademien-schweiz.ch/en/medien/press-releases/2024/offene-wissenschaft-ausgezeichnet-vier-projekte-erhalten-den-nationalen-preis-fur-offene-forschungsdaten/
[3] https://pathoplexus.org/
[4] https://openuk.uk/honours/
[5] https://almanac.httparchive.org/en/2024/
[6] https://www.parlament.gv.at/recherchieren/open-data/showcases/Was-passiert-mit-Gesetzesinitiativen-in-den-Ausschuessen
#opendata #opensource #openaccess #readings #geo #spatial
- SOAR - крупнейший в мире атлас, каталог и архив карт, привязанных к карте мира. Более 712 тысяч карт по десяткам тематик, особенно интересны исторические карты, на мой взгляд. Поиск скорее неудобный, а вот отображение на карте мира очень неплохо [1]
- Open Science rewarded: Four Projects to receive the National Prize for Open Research Data [2] в Швейцарии есть премия Open Research Data (ORD) которой ежегодно награждаются исследователи делающие проекты и помогающие публиковать и развивать среду открытых исследовательских данных. Среди победителей такой проект как Pathoplexus [3] онлайн сервис и база данных человеческих патогенов включая геномные данные. Открытый код и открытые данные вместе. Проекты других победителей не менее интересны.
- OpenUK New Year Honours List [4] список персон отмеченных за вклад в открытый код и в открытые данные в Великобритании. Ежегодно публикуется НКО OpenUK одна из важных особенностей которой в том что финансируется она не госгрантами, а корпоративными спонсорами: Google, Github, Microsoft, Arm, Red Hat и другими.
- Web Almanac 2024 [5] ежегодный доклад о состоянии веба от HTTP Archive создан по итогам анализа 16.9М сайтов и 83ТБ данных, описан в 19 разделах включая разделы про структурированные данные, размеры веб страниц, шрифты, изображения, разметка и многое другое.
- What happens with legislative initiatives in the committees? [6] дата-сторителлинг в Парламенте Австрии с визуализацией законодательных инициатив, на немецком, но поддаётся автопереводу. К публикации приложены данные и код на языке R.
Ссылки:
[1] https://soar.earth/
[2] https://akademien-schweiz.ch/en/medien/press-releases/2024/offene-wissenschaft-ausgezeichnet-vier-projekte-erhalten-den-nationalen-preis-fur-offene-forschungsdaten/
[3] https://pathoplexus.org/
[4] https://openuk.uk/honours/
[5] https://almanac.httparchive.org/en/2024/
[6] https://www.parlament.gv.at/recherchieren/open-data/showcases/Was-passiert-mit-Gesetzesinitiativen-in-den-Ausschuessen
#opendata #opensource #openaccess #readings #geo #spatial