《決策科學化譯叢·科學：開放的事業》分析了新興技術對於革新研究行為與交流的影響。所提的這些建議旨在改進科研行為，回應公眾期待和政治文化的變化，使研究工作的影響力最大化；在海量數據時代，保持科學的復現和自我修正能力；促進交流與合作，以將數據密集型科學方法的價值最大化。我們有必要采取行動在商業和公共政策方面最大限度地利用科學。但並非所有的數據都具有同樣的厲害關繫和重要性。出於商業、隱私和安全等原因，某些數據無疑是保密的。數據的呈現具有經濟和機會成本。這些建議闡述了一些關鍵性原則。《決策科學化譯叢·科學：開放的事業》的主體部分則探討了如何判斷它們的應用以及責任所在。

《決策科學化譯叢（第二輯）·科學：開放的事業》通過分析國際知名的數字資源庫，如世界蛋白質數據庫、英國數據檔案、牛津大學研究檔案等的建立和運作，探討了其商業利益與數據權力保護之間的關繫，關注了數字革命對決定科學進度和有效溝通科學結果和理解的基本進程的影響，並對這些進程如何適應新近技術和不斷演變的公眾期待與政治文化提出了可行的建議。

第1章 科學的目的與實踐
開放在科學中的作用
數據、信息和有效的溝通
智能型開放數據的力量
開放的科學：願望與現實
開放科學的維度：科學界之外的價值

第2章 為何需要改變：機遇和挑戰
數據世界的科學數據開放
開放科學與公眾
繫統完整性：揭露不端行為和造假

第3章 開放的界限
商業利益與經濟效益
隱私
安保與安全

第4章 實現開放的數據文化：管理、責任、工具和成本
數據管理的分級結構
責任
數據管理工具
成本

第5章 結論和建議
國家級科學院及學術團體的角色
科學家及其任職機構的作用
評估大學研究
學會、科學院和專業團體
研究資助方：研究理事會與慈善機構
科學期刊發行人
研究的商業資助者
政府
隱私、安全和安保的監管者
數據術語
術語詞彙表
附錄一 各類數據庫
附錄二 數據開放的有關技術問題
附錄三 數字知識庫成本案例
國際及大型國家級知識庫
機構知識庫
附錄四 鳴謝、證據提交、研討會以及專家咨詢
索引
譯後記

在第三級範疇內，2011年“知識庫支持項目”調查收到了75所大學的反饋，結果表明大學知識庫項目平均雇傭1。36名全職工作人員（FTE），匹配一般的管理、行政和技術人員的支持性工作。目前，僅有40%這類知識庫項目接受研究數據。如果大學等研究機構按需求開展相關工作，則需要投入更多預算和高技能的員工。較大型的大學知識庫項目，例如南安普敦電子印刷知識庫（3。2FTE）和牛津研究檔案（2。5FTE，並且存增加），提供了開展不同層次服務的思路。附錄三的DSpace@MIT項目也展示了類似模式的更成熟的方案，其曾為獨立項目，目前成為J-麻省理工學院圖書館運營的公司的一部分，公司主要開展集成數字內容管理和傳送繫統運行的工作。本書認為數據存儲和利用的成本應作為研究預算的一部分，但也應考慮尋求當地或區域性資助者以實現規模效應。
一個高效有用的數據庫應包括以下功能：數據提供平臺、維護與開發、多格式多版本支持（如PDF、html、postscript和latex）、網絡訪問頁面、注冊和賬戶管理繫統（視需要而定）、錄入質量控制（與格式標準的一致性，適當的技術標準）、動態數據提供與管理工具（細節參見附錄二），提供相關分析工具或鏈接（如可視化工具、統計工具），根據下載量測算並記錄影響，數據引用相關服務等。以上每一項服務都為綜合處理數據實現了增值，但同時也都是勞動密集且成本高昂的工作。由於這份報告認為數字綜合處理（digitalcuration）是研究過程的一部分，判斷投資功效不以絕對成本作基礎，而把強化“科學生產力”看作投資回報①。
最近《自然》雜志有篇文章對通過傳統模式生成學術出版物的成本和以知識庫數據為材料生成學術出版物的成本進行了比較。文章分析了學術出版物作者（而非相關數據集的原始作者）使用基因表達數據庫（GEO）數據集的情況。研究顯示2000年上傳的超過2700條基因表達數據庫數據集，使沒有介入原始數據工作的科學家完成了1150篇論文。根據財務理論核算，大約投入4可以增加1000篇論文，而同樣金額投資到原始研究上僅能產生16篇論文，差異巨大②。與此相似，英國經濟與社會研究理事會制定政策資助“英國數據檔案”項目，並且要求研究人員在申請收集新數據的資助之前需要確定數據庫中沒有適用的現存數據，以此最大限度地增加數據的重復利用③。
英國聯合信息繫統委員會支持第三和第四級的數據綜合處理，它對16歲以上學生學習和研究工作中使用信息與計算機技術提供指導。該委員會2010～2011年核心預算為8920萬英鎊，資本性資金為2760萬英鎊。英格蘭高教撥款委員會（HEFCE）和繫統委員會聯合設立了1000萬英鎊的“共享服務與雲計劃”項目，通過共享雲基礎設施為高等教育機構的數據管理和存儲提供優惠服務④。
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