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你们的药物研发团队在比赛吗 “公平虫  

生成数据是资源密集型的, 工业界和学术界也在不断努力,以支持对数据摘要的分析,以及对现有数据集进行不同于原始生成目的的重用. 这些努力的例证是 公平的原则 提供了使数据“公平”的指导方针:可查找、可访问、可互操作和可重用. 追溯数据管理,以FAIRify现有的数据是非常耗时和成本, 特别是对于大, 长期建立的制药公司积累了大量的遗留数据, 通常在组织中分散. 随着时间的推移, 由于组织变化和员工流失,重要信息丢失, 这可能是因为数据没有很好地文档化,也可能是因为它们是以非标准或非机器可读的格式存储的. 因此, 从数据生成的角度来看,公平竞争的过程至关重要, 包括清晰的数据和元数据管理策略. Figshare 可以帮助管理这个过程吗.

组织必须设定期望,并为生成包含丰富和统一元数据的数据的科学家提供激励, 这样做的过程应该简单而直接. 用于捕获元数据的工具需要直观, 灵活的, 并且具有足够的可配置性,可以实时处理新的数据类型, 同时遵循已建立的受控词汇表和本体. 元数据注册和管理工具应该捕获标识, 单一真实系统中的描述性数据和关系,并将信息无缝地传播到下游的应用程序和服务. 用户友好的研究设计工具应该与数据生产和分析相结合, 为实验科学家和数据科学家提供一个协作指定的平台, 迭代, 并就实验参数达成一致, 分析方法, 以及在进行研究之前的统计能力.

重要的是,需要建立明确的数据访问规则,作为这个fairisation过程的一部分. 这些规则的目标应该是使数据民主化, 他们不再被少数人所接触,而是被整个组织所接触. 这需要从“我的数据”到“十大网赌网址的数据”的文化转变. 这些访问策略应该清楚地确定谁可以在何时访问哪些数据, 随着减少官僚作风和加快科学洞察力的发展. 这在药物发现和开发中尤其有价值, 在此期间,早期和广泛的获得临床前和临床数据可能会产生新的假设或引导现有的项目在新的方向. 整体, 一个公平的数据生态系统是数据科学家选择和整合必要数据子集的基础,以跨不同的数据集进行元分析.


为什么公平对Figshare很重要

Figshare的早期目标之一是鼓励分享负面结果,并提供一个传播这些结果的平台,以减少工作的重复. 十大网赌网址的理念没有改变,甚至在公平数据原则正式形成之前,十大网赌网址就认为数据应该是可以找到的, 可访问的, 可互操作和可重用的. 作为这些原则的延伸,十大网赌网址也相信通过Altmetrics和维跟踪公共研究成果,以进一步鼓励数据公开. 十大网赌网址继续支持学术出版商、预印本平台、研究人员、会议和实验室


Figshare 繁重的工作

创始人兼首席执行官Mark Hahnel概述了公平原则,并详细讨论了如何做到这一点 Figshare 你是否能够轻松地满足公平交易的指导原则和实践.

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