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面向科研第四范式的科研人员数据素养培养研究 被引量:23
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作者 张军 《图书与情报》 CSSCI 北大核心 2016年第2期133-136,共4页
第四科研范式环境即数据密集型科研环境的形成和大数据时代的到来,使得科研人员因数据素养能力不足而面临着不少挑战。构建基于科研项目生命周期和科研数据生命周期理论的科研人员数据素养能力培养框架,不但可以理清在第四科研范式环境... 第四科研范式环境即数据密集型科研环境的形成和大数据时代的到来,使得科研人员因数据素养能力不足而面临着不少挑战。构建基于科研项目生命周期和科研数据生命周期理论的科研人员数据素养能力培养框架,不但可以理清在第四科研范式环境下开展科研项目基础条件、驱动因素与成果交流共享方式,还为科研人员的数据素养提升提供了一种基于课堂教育感知教育相结合的培养途径与方式。 展开更多
关键词 数据素养 项目生命周期 数据生命周期 科研人员 数据密集型科研环境 第四科研范式
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“互联网+”视角下的图书馆科学数据服务研究 被引量:18
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作者 黄鑫 邓仲华 《图书与情报》 CSSCI 北大核心 2016年第4期53-59,共7页
随着大数据时代的来临,海量科学数据的爆发使得图书馆科学数据服务面临诸多挑战,而"互联网+"的提出为图书馆科学数据服务的发展提供了思路。在"互联网+"视角下,科学数据开发服务、科学数据语义检索服务、科学数据... 随着大数据时代的来临,海量科学数据的爆发使得图书馆科学数据服务面临诸多挑战,而"互联网+"的提出为图书馆科学数据服务的发展提供了思路。在"互联网+"视角下,科学数据开发服务、科学数据语义检索服务、科学数据存储服务、科学数据分析服务、科学数据参考咨询服务、科学数据开放存取平台服务以及个性化科学数据服务将成为图书馆科学数据服务的发展趋势。在开展这些数据服务时,需注意个人隐私保障和数据安全、数据版权问题。 展开更多
关键词 互联网+ 科学数据 图书馆 数据服务 数据密集型科研环境
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《国家科学数据中心联合专刊》总序 被引量:1
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作者 苏靖 《中国科学数据(中英文网络版)》 CSCD 2022年第1期I0001-I0001,共1页
在数字经济成为重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量的当下,数据正在成为关键生产要素。大数据时代,科技创新越来越依赖于对科学数据的分析挖掘和综合利用,以海量科学数据分析应用为代表的数据密集型科研范式应运而生,成为支... 在数字经济成为重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量的当下,数据正在成为关键生产要素。大数据时代,科技创新越来越依赖于对科学数据的分析挖掘和综合利用,以海量科学数据分析应用为代表的数据密集型科研范式应运而生,成为支撑科技创新和推动国家进步的重要力量。党和国家始终高度重视科学数据建设发展。2018年3月,国务院办公厅印发《科学数据管理办法》,对科学数据建设和发展进行战略部署,为我国科学数据工作指明了方向,为科学数据研究提供了坚实的政策基础。 展开更多
关键词 科学数据 数据时代 数据密集型科研 全球经济结构 数据分析应用 国务院办公厅 战略部署
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前沿信息技术在生物医学大数据中的应用及展望 被引量:11
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作者 郑广勇 曾涛 李亦学 《遗传》 CAS CSCD 北大核心 2021年第10期924-929,共6页
近年来,随着以高通量组学检测技术为代表的生物技术(biological technology,BT)的发展,生物医学研究领域开始进入大数据时代。面对高维度、跨层次、多模态生物医学大数据,科学研究需要数据密集型科研新范式。云计算、区块链、人工智能... 近年来,随着以高通量组学检测技术为代表的生物技术(biological technology,BT)的发展,生物医学研究领域开始进入大数据时代。面对高维度、跨层次、多模态生物医学大数据,科学研究需要数据密集型科研新范式。云计算、区块链、人工智能等前沿信息技术(information technology,IT)的蓬勃发展为这种新型研究范式的实践提供了技术手段。本文对云计算、区块链、人工智能等前沿信息技术在生物医学大数据中的应用进行了描述,并对数据密集型科研新范式支撑环境的构建提出了前瞻展望,以期建立融合BT&IT技术的新型研究方案和科研新范式,最终推动生物医学研究跨越式发展。 展开更多
关键词 组学 云计算 区块链 人工智能 数据密集型科研新范式
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FAIR原则如何成为现实?——FAIRsFAIR项目的运行模式、成效及实践经验 被引量:1
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作者 邢文明 陈继丽 邱春艳 《现代情报》 CSSCI 2022年第7期136-146,共11页
[目的/意义]FAIR原则作为一套促进和确保科研数据可发现、可获取、可互操作和可重用的原则,推进其实施,对保障科研数据充分共享与重用,最大限度地发挥科研数据的价值具有重要意义。[方法/过程]对FAIRsFAIR项目的背景、运行模式、工作成... [目的/意义]FAIR原则作为一套促进和确保科研数据可发现、可获取、可互操作和可重用的原则,推进其实施,对保障科研数据充分共享与重用,最大限度地发挥科研数据的价值具有重要意义。[方法/过程]对FAIRsFAIR项目的背景、运行模式、工作成效进行深度剖析,并总结对我国推进FAIR原则实践的启示意义。[结果/结论]将FAIR原则融入科研数据管理相关政策中、建设支持FAIR原则的科研数据基础设施、把FAIR原则的理念内涵融入研究生教育体系、建立FAIR设施与服务的认证评估机制能够更好地推动我国FAIR原则的落实与实施。 展开更多
关键词 FAIR原则 FAIRsFAIR项目 科研数据管理 数据密集型科研范式
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