数据生态链视角下科学数据生命周期运行过程分析

科学数据生命周期是实现科学数据开放共享和增值利用的前提,有利于解决科学数据管理问题,进一步提升科学数据的实用价值。本文通过网络调查法和案例研究,从理论和案例视角对国内外科学数据生命周期过程进行分析,在此基础上,通过文献调研,明确各阶段任务对象,构建了任务对象明确、任务划分清晰的科学数据生命周期一般过程,主要包括数据产生与获取、数据描述与组织、数据处理与分析、数据保存与存储、数据出版与共享五个阶段。同时从数据生态链的视角,根据任务对象类型,进一步细化科学数据生命周期运行过程,以期为我国科学数据理论研究和实践探索奠定理论基础。

面向科研全过程的科学数据质量控制主体划分及责任界定研究

[目的/意义]厘清科学数据质量控制的全部主体,探索面向科研全过程的科学数据质量控制的主体责任。[方法/过程]引入数据生命周期理论和全面质量管理理论,采用文献调研、网络调查、案例分析和归纳法,对15本科学期刊中的数据政策文本、涉及到的科学数据中心,以及国内外“数据质量”相关学术论文进行调研分析。[结果/结论]科学数据质量责任主体分为高校科研人员(机构)以及科学数据存储平台、高校图书馆、研究资助机构和专业协会、数据用户四类,各责任主体在不同阶段应承担不同的质量责任。数据质量控制的关键在于围绕各方参与主体,制定管理制度标准,优化流程环节,建立多主体协同的科学数据管理责任机制。

科学数据质量评价指标体系构建及用户满意度研究

构建适用于各学科领域的科学数据质量评价指标体系,可促进科学数据价值最大化利用,激发科学创新动力。梳理了现有科学数据质量评价模型,并通过专家调查和用户调查,以及进行信度分析、合理性检验和修正后,构建了既适用于各类型科学数据平台,又适用于数据用户实际操作和判断的科学数据质量评价指标体系,在此基础上进一步对用户满意度进行分析,最后对科学数据质量的评价指标提出了建议。

数据质量评价对象、体系、方法与技术研究进展

【目的/意义】本文拟帮助学者在数据质量评价时如何为评价对象选择合适的评价视角、方法和技术,以期提高数据质量评价结果的准确率和可靠性。【过程/方法】通过文献调研和分析,依据"3W原则",从评价对象、评价体系构建视角、评价方法、评价技术等角度对相关研究进行系统梳理和内容述评。在此基础上,将评价对象与评价视角、评价方法、评价技术或工具进行有机组合,寻求合适匹配。【结果/结论】研究发现,当前研究在评价体系构建和评价体系应用上存在评价视角"墨守成规"、评价方法"形单影只"、评价指标"查无实据"、应用效果不"尽如人意"等问题。【创新/局限】总结了国内外数据质量评价研究的理论基础和实践应用,在未来研究中还应进一步探索如何实现评价对象与评价视角、评价方法、评价技术或工具间的最优匹配。