Governance and stewardship for research data and information sharing: Issues and prospective solutions in the transdisciplinary plant phenotyping and imaging research center network
Notice bibliographique
Résumé
Societal Impact Statement High‐throughput plant phenotyping is a transdisciplinary field of research that provides a systematic approach to assessing and understanding the life cycle of plants and aims to integrate plant genotype with plant ecophysiology and agronomy. Sharing data and information (D&I) is key to accelerating new scientific breakthroughs and innovations in plant phenotyping. The development of a governance and stewardship framework can overcome institutional, legal, and technical barriers that limit D&I sharing. This framework governs how decisions are made about D&I, how researchers engage with each other to manage D&I, and improves the content, discoverability, accessibility, and usability of D&I from different sources. Summary Despite the widely acknowledged value to be added by sharing research data and information (D&I), significant institutional, legal, and technical barriers remain to be addressed, particularly in managing transdisciplinary research. The Plant Phenotyping and Imaging Research Centre (P2IRC) offers an illuminating case study in how various researchers are exchanging their D&I to accommodate the requirements of transdisciplinary research. Using social network analysis to explore the current state of D&I sharing in P2IRC, we found that D&I sharing was modest, with most exchanges taking place between academic researchers and predominantly within the same discipline. Lacking benefits arising from broader dissemination, scholars are not optimally sharing their D&I. Many researchers identified a range of barriers that limited sharing. These barriers are mainly rooted in the absence of D&I governance and stewardship. To overcome barriers, we offer recommendations and solutions for developing a governance and stewardship framework that is tailored to the P2IRC project, but relevant to the wider research world. This includes how to assist adoption of a governance model, accountability and oversight mechanisms, and an operational framework for effective data collection, analysis, possession, and dissemination. We provide recommendations that enable data stewards to preserve and improve the content, discoverability accessibility, and usability of data and metadata by making data interoperable from semantic, syntactic/technical, and legal perspectives. A governance framework would help open all aspects of research outputs, while achieving the access and benefit‐sharing (ABS) goal and contributing to the preservation and sustainable use of D&I.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».