Research Software vs. Research Data II: Protocols for Research Data dissemination and evaluation in the Open Science context
Résumé
Background: Open Science seeks to render research outputs visible, accessible and reusable. In this context, Research Data and Research Software sharing and dissemination issues provide real challenges to the scientific community, as consequence of recent progress in political, legal and funding requirements.
Methods: We take advantage from the approach we have developed in a precedent publication, in which we have highlighted the similarities between the Research Data and Research Software definitions.
Results: The similarities between Research Data and Research Software definitions can be extended to propose protocols for Research Data dissemination and evaluation derived from those already proposed for Research Software dissemination and evaluation. We also analyze FAIR principles for these outputs.
Conclusions: Our proposals here provide concrete instructions for Research Data and Research Software producers to make them more findable and accessible, as well as arguments to choose suitable dissemination platforms to complete the FAIR framework. Future work could analyze the potential extension of this parallelism to other kinds of research outputs that are disseminated under similar conditions to those of Research Data and Research Software, that is, without widely accepted publication procedures involving editors or other external actors and where the dissemination is usually restricted through the hands of the production team.
Contexte : La science ouverte cherche à rendre les résultats de la recherche visibles, accessibles et réutilisables. Dans ce contexte, les questions de partage et de diffusion des données de la recherche et des logiciels de la recherche constituent de véritables défis pour la communauté scientifique, conséquence des progrès récents des exigences politiques, juridiques et de financement.
Méthodes : Nous profitons de l'approche que nous avons développée dans une publication précédente, dans laquelle nous avons mis en évidence les similitudes entre les définitions des données de la recherche et des logiciels de la recherche.
Résultats : Les similitudes entre les définitions des données de la recherche et des logiciels de la recherche peuvent être étendues pour proposer des protocoles de diffusion et d'évaluation des données de la recherche dérivés de ceux déjà proposés pour la diffusion et l'évaluation des logiciels de la recherche. Nous analysons également les principes FAIR pour ces productions.
Conclusions : Nos propositions fournissent ici des instructions concrètes aux producteurs de données de la recherche et de logiciels de la recherche pour les rendre plus facilement trouvables et accessibles, ainsi que des arguments pour choisir des plateformes de diffusion appropriées pour compléter le cadre FAIR. Des travaux futurs pourraient analyser l'extension potentielle de ce parallélisme à d'autres types de productions de la recherche qui sont diffusés dans des conditions similaires à celles des données de la recherche et des logiciels de la recherche, c'est-à-dire sans procédures de publication largement acceptées impliquant des éditeurs ou d'autres acteurs externes et où la diffusion est généralement limitée dans les mains de l'équipe de production.
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F1000Research_article_TGomezDiaz_TRecio_RSDII_78459_V2.pdf (549.19 Ko)
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