Обеспечение открытого научного сотрудничества с Open Science Framework: опыт ГПНТБ СО РАН

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Открытость и доступность научных исследований становятся всё более важными аспектами содействия открытой науке и воспроизводимым исследованиям. Открытые научные практики дают много преимуществ как учёным, так и науке в целом. Open Science Framework (OSF) предоставляет возможность применять открытые и совместные исследовательские практики в научном сообществе – начиная от создания плана управления данными, предварительной регистрации своего исследования и использования контроля версий до обмена данными и другими исследовательскими материалами или публикации препринта для быстрого распространения. Задачей исследования являлся анализ платформы OSF с целью выявления основных функций и возможностей для открытой научной коммуникации и использования данного инструмента в рамках научного проекта «Разработка модели функционирования научной библиотеки в информационной экосистеме открытой науки» Государственной публичной научно-технической библиотеки СО РАН для соответствия принципам открытой науки. Проанализированы инструменты OSF для создания проектов, предварительных регистраций, размещения препринтов, а также возможности интеграции с различными сторонними сервисами, такими как Dropbox, GitHub, Google Drive и др. Приведены примеры проектов и компонентов. Описан процесс создания проекта, добавления компонентов, метаданных, создания предварительной регистрации. В результате сделан вывод, что удобный интерфейс и разнообразие функций позволяют OSF интегрироваться в рабочий процесс учёного и дают возможность документировать и архивировать проекты исследований, материалы и данные; облегчают обмен материалами и данными; способствуют прозрачности исследований. Российские учёные, работающие в разных научных направлениях, могут использовать этот инструмент открытой науки для обеспечения открытого научного сотрудничества и продвижения открытых и воспроизводимых научных исследований.

Об авторах

Людмила Борисовна Шевченко

Государственная публичная научно-техническая библиотека CO РАН

Email: shevchenkol@spsl.nsc.ru
ORCID iD: 0000-0003-3463-5779
SPIN-код: 8022-7990
ResearcherId: O-9109-2019
Кандидат педагогических наук, старший научный сотрудник Новосибирск, Россия

Список литературы

  1. Bergmann C. The buffet approach to open science. CogTales. 2023, April 16. Available at: https://cogtales.wordpress.com/2023/04/16/the-buffet-approach-to-open-science/ (accessed: 12.09.2024).
  2. Cohoon J. Negotiating open science: The Open Science Framework as a technology-in-practice. In: CSCW ’21 companion: Companion publication of the 2021 conference on computer supported cooperative work and social computing. New York : Association for Computing Machinery; 2021. P. 245–248. doi: 10.1145/3462204.3481785.
  3. Tackett J. L., Brandes C. M., Reardon K. W. Leveraging the Open Science Framework in clinical psychological assessment research. Psychological Assessment. 2019;31(12):1386–1394. doi: 10.1037/pas0000583.
  4. Eben C., Bőthe B., Brevers D. [et al.] The landscape of open science in behavioral addiction research: Current practices and future directions. Journal of Behavioral Addictions. 2023;12(4):862–870. doi: 10.1556/2006.2023.00052.
  5. Hagger M. S. Developing an open science ‘mindset’. Health Psychology and Behavioral Medicine. 2021;10(1):1–21. doi: 10.1080/21642850.2021.2012474.
  6. Armeni K., Brinkman L., Carlsson R. [et al.] Towards wide-scale adoption of open science practices: The role of open science communities. Science and Public Policy. 2021;48(5):605–611. doi: 10.1093/scipol/scab039.
  7. Foster E. D., Deardorff A. Open Science Framework (OSF). Journal of the Medical Library Association. 2017;105(2):203–206. doi: 10.5195/JMLA.2017.88.
  8. Sullivan I., DeHaven A., Mellor D. Open and reproducible research on Open Science Framework. Current Protocols Essential Laboratory Techniques. 2019;18(5):e32. doi: 10.1002/cpet.32.
  9. Pradhan P., Zala L. N. Role of research data repositories and open data sharing with specific reference to Open Science Framework (OSF). Journal of Information and Knowledge. 2023;60(6):409–421. doi: 10.17821/srels/2023/v60i6/171159.
  10. Spies J. R. The Open Science Framework: Improving science by making it open and accessible. Thesis Commons. 2017, April 21. doi: 10.31237/osf.io/t23za.
  11. Thibault R. T., Amaral O. B., Argolo F., Bandrowski A. E., Davidson A. R., Drude N. I. Open Science 2.0: Towards a truly collaborative research ecosystem. PLoS Biology. 2023;21(10):e3002362. doi: 10.1371/journal.pbio.3002362.
  12. Hardwicke T. E., Wallach J. D., Kidwell M. C. [et al.] An empirical assessment of transparency and reproducibility-related research practices in the social sciences (2014–2017). Royal Society Open Science. 2020;7(2):190806. doi: 10.1098/rsos.190806.
  13. Beck M. W., O’Hara C., Stewart Lowndes J. S. [et al.] The importance of open science for biological assessment of aquatic environments. PeerJ. 2020;(8):e9539. doi: 10.7717/peerj.9539.
  14. Petersen I. T., Apfelbaum K. S., McMurray B. Adapting open science and pre-registration to longitudinal research. Infant and Child Development. 2024;33(1):e2315. doi: 10.1002/icd.2315.
  15. Dirnagl U. Preregistration of exploratory research: Learning from the golden age of discovery. PLoS Biology. 2020;18(3):e3000690. doi: 10.1371/journal.pbio.3000690.
  16. Nosek B. A., Ebersole C. R., DeHaven A. C., Mellor D. T. The preregistration revolution. Proceedings of the National Academy of Sciences. 2018;115(11):2600–2606. doi: 10.1073/pnas.1708274114.
  17. Shrout P. E., Rodgers J. L. Psychology, science, and knowledge construction: Broadening perspectives from the replication crisis. Annual Review of Psychology. 2018;69:487–510. doi: 10.1146/annurev-psych-122216-011845.
  18. Haim A., Shaw S., Heffernan N. How to open science: Promoting principles and reproducibility practices within the educational data mining community. In: Feng M., Käser T., Talukdar P., eds. Proceedings of the 16th International Conference on Educational Data Mining (Bengaluru, India, July 2023). Bengaluru : International Educational Data Mining Society; 2023. P. 582–584. doi: 10.5281/ZENODO.8115776.
  19. Wacharamanotham C., Eisenring L., Haroz S., Echtler F. Transparency of CHI research artifacts: Results of a self-reported survey. In: CHI ’20 : Proceedings of the 2020 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems. New York : Association for Computing Machinery; 2020. P. 1–14. doi: 10.1145/3313831.3376448.
  20. Echtler F., Häußler M. Open source, open science, and the replication crisis in HCI. In: CHI EA ’18 : Extended abstracts of the 2018 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems. New York : Association for Computing Machinery; 2018. Paper No.: alt02. P. 1–8. doi: 10.1145/3170427.3188395.
  21. Haven T. L., Van Grootel L. Preregistering qualitative research. Accountability in Research. 2019;26(3):229–244. doi: 10.1080/08989621.2019.1580147.
  22. Baker R. S., Hutt S., Brooks C. A., Srivastava N., Mills C. Open science and educational data mining: Which practices matter most? In: Paaßen B., Epp C. D., eds. Proceedings of the 17th International Conference on Educational Data Mining (Atlanta, Georgia, USA, July 2024). Atlanta : International Educational Data Mining Society; 2024. P. 279–287. doi: 10.5281/zenodo.12729816.
  23. Reproducibility project: Psychology. OSF. 2015. doi: 10.17605/OSF.IO/EZCUJ.
  24. Reich J. Preregistration and registered reports. Educational Psychologist. 2021;56(2):101–109. doi: 10.1080/00461520.2021.1900851.
  25. Teixeira da Silva J. A., Huang C.-K. K., Nazarovets M. Publishing embargoes and versions of preprints: impact on the dissemination of information. Open Information Science. 2024;8(1):20240002. doi: 10.1515/opis-2024-0002.
  26. Lin J., Yu Y., Zhou Y., Zhou Z., Shi X. How many preprints have actually been printed and why: A case study of computer science preprints on arXiv. Scientometrics. 2020;124(1):555–574. doi: 10.1007/s11192-020-03430-8.
  27. Teixeira da Silva J. A. A perspective on the Center for Open Science (COS) preprint servers. Science Editor and Publisher. 2024;9(1):86–95. doi: 10.24069/SEP-24-05.
  28. Moreau D., Wiebels K. Nine quick tips for open meta-analyses. PLoS Computational Biology. 2024;20(7):e1012252. doi: 10.1371/journal.pcbi.1012252.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».