Ensuring Open Research Collaboration with the Open Science Framework: The Experience of the SPSTL SB RAS

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Openness and accessibility of scientific research are becoming increasingly important aspects of promoting open science and reproducible research. Open scientific practices provide many benefits to both researchers and science as a whole. The Open Science Framework enables the application of open and collaborative research practices in the scientific community – from creating a data management plan, pre-registering one’s research and using version control to exchanging data and other research materials or publishing a preprint for rapid dissemination. The objective of the study was to analyze the OSF platform in order to identify the main functions and capabilities for open scientific communication and the use of this tool within the framework of the scientific project “Development of a Model for the Functioning of a Scientific Library in the Information Ecosystem of Open Science” of the State Public Scientific Technological Library of the Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences to comply with the principles of open science. The author analyzed the OSF tools for creating projects, pre-registrations, posting preprints, as well as the possibilities of integration with various third-party services, such as Dropbox, GitHub, Google Drive, etc. Examples of projects and components are provided. The process of creating a project, adding components, metadata, creating preregistration is described. The results show that the user-friendly interface and variety of functions allow the OSF to be integrated into a researcher’s workflow and provide an opportunity to document and archive research projects, materials and data. They also facilitate the exchange of materials and data as well as promote research transparency. Russian researchers working in a wide range of scientific fields can use this open science tool to ensure open scientific collaboration and promote open and reproducible scientific research.

About the authors

Ludmila B. Shevchenko

State Public Scientific Technological Library SB RAS

Email: shevchenkol@spsl.nsc.ru
ORCID iD: 0000-0003-3463-5779
SPIN-code: 8022-7990
ResearcherId: O-9109-2019
Candidate of Pedagogy, Senior Research Fellow Novosibirsk, Russia

References

  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.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download


Creative Commons License
This work is licensed under a 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».