logo

ICSR Lab

Программная среда для тестирования больших идей на больших данных

ICSR Lab (Лаборатория Международного центра изучения научных исследований (ICSR)) - это облачная вычислительная платформа, которая позволяет исследователям анализировать большие наборы структурированных данных, включая данные, используемые в решениях Elsevier (напр., в Scopus и PlumX). Платформа предоставляет исследователям бесплатный доступ к научно-исследовательским метаданным и метрикам при проведении исследовательских проектов и повторных экспериментов, а также при разработке новых научно-исследовательских показателей и метрик. 

Для кого предназначена платформа ICSR Lab

ICSR Lab - это идеальный инструмент для работы с большими объемами исследовательских метаданных и метрик, проверки ваших гипотез на базе обширных и структурированных наборов данных или выполнения анализа, ход которого полностью контролируется вами. Подать заявку на доступ к платформе могут библиометристы, наукометристы, информетристы, а также другие исследователи. Пользователи смогут экспериментировать с большими объемами структурированных метаданных исследований с минимальными практическими, административными или юридическими издержками. 

Если вы работаете в научно-образовательном учреждении и у вас есть интересные идеи, мы приглашаем вас подать заявку на получение доступа к платформе ICSR Lab, даже если вы еще не являетесь экспертом в оценке исследований. 

Что будете анализировать вы?

Исследованием какого вопроса вы бы занялись, если бы вам были доступны все источники данных Elsevier? Доступные наборы данных позволят вам:

• Изучить тренды соавторства и сотрудничества в разных областях исследований
• Изучить процесс передачи знаний и достижений на основании анализа данных о межотраслевых коллаборациях
• Изучить долю женщин и мужчин в различных научно-исследовательских направлениях
• Исследовать информационное воздействие результатов исследований с помощью метрик PlumX Metrics, включая обзоры Amazon и Goodreads и ссылки на Wikipedia
• Оценить коммерческое влияние и передачу знаний на основе анализа данных о цитированиях в патентах, партнерствах между академической наукой и индустрией и деятельности консалтинговых фирм
• Проанализировать влияние на общество и степень общественной вовлеченности на основе клинических цитирований, упоминаний в новостях и социальных сетях.

Мы рекомендуем вам подать заявку на доступ к платформе при наличии любого актуального исследовательского вопроса. В процессе рассмотрения вашей заявки наши специалисты сообщат вам о наличии или отсутствии данных, требуемых для решения вашей задачи.

Функциональные характеристики и наборы данных

Обширные данные + мощная платформа = эффективный анализ.

Наборы данных:

Все метаданные публикаций из Scopus:
• Метаданные публикаций, включая данные об авторах каждой публикации, аффилированных организациях, языке публикации, названии, статусе «открытого доступа», DOI (Digital Object Identifier, или идентификатор научной публикации), предметных кодах ASJC и т.д. Полнотекстовые публикации и аннотации из Scopus недоступны в текущей версии платформы.
• Имена авторов и их профили, включая данные об аффилированных с авторами организациях и их номерах ORCID.
• Возможность проводить исследования в области гендерной принадлежности авторов в соответствии с методологией, используемой в Gender Report 2020 компании Elsevier.
• Профили организаций, включая различные варианты написания их названий.

Метрики PlumX в разбивке по различным категориям и источникам:
• Цитирования (Citations), включающие стандартные цитирования, а также, например, клинические цитирования.
• Записи (Captures), например, «Копии Git-репозитория» (Forks) или «Фоловеры» (Followers) в GitHub, читатели в Mendeley и SSRN.
• Упоминания (Mentions), в том числе упоминания в блогах, комментариях на различных платформах, а также ссылки на Wikipedia.
• Социальные сети (Social media), включая действия в Twitter и Facebook.

Наборы данных оптимизированы для технологий обработки больших данных. При этом, в течение 2020 г. количество доступных в ICSR Lab наборов данных будет значительно увеличено. Обратите внимание, что ICSR Lab не предназначена для интеллектуального анализа текста и не содержит полных текстов статей. Если вам это необходимо, обратитесь к разделу Text and data mining для получения информации об использования полнотекстового API Elsevier. 

Широта охвата данных в Scopus

В основе первоначального релиза платформы лежат данные из Scopus - базы, которая содержит более чем 70 миллионов записей, а также профили авторов и организаций. Scopus содержит контент, изданный на более чем 40 языках, и учитывает информацию о количестве цитирований, полученных публикациями.

Для получения дополнительной информации об истории, структуре и областях применения Scopus, пройдите по ссылке (рецензируемая статья свободного доступа).

Загрузите собственные наборы данных, чтобы улучшить полноту и связанность данных 

Вы можете загружать в ICSR Lab ваши собственные или сторонние наборы данных при условии, что вы обладаете соответствующими правами на их использование. Важно отметить, что загруженные наборы данных будут также видны другим пользователям до того момента, пока они не будут удалены (будущие релизы платформы позволят пользователям управлять параметрами видимости загруженных данных).

Платформа

ICSR Lab работает на базе облачной платформы Databricks и поддерживается всеми ведущими веб-браузерами. Поэтому для использования ICSR Lab не требуется установка программного обеспечения. Обработка данных происходит в облаке на базе мощной инфраструктуры Amazon Web Services, что позволяет обеспечить получение быстрых результатов для любого запроса.

Для использования платформы пользователям необходимо написать запросы в интерактивных блокнотах, которые позволяют выполнять код, написанный на одном из поддерживаемых языков программирования, включая Python/Pyspark, SQL, R и Scala (пользователям рекомендуется владеть навыками написания запросов на каком-либо из указанных языков). Для оценки трендов пользователи могут применить интерактивные визуализации Databricks, которые доступны в пользовательском интерфейсе.

Для организации эффективной совместной работы пользователи могут передавать блокноты другим пользователям, которые, в свою очередь, могут оставлять в них свои комментарии. Расширенная система управления правами доступа позволяет контролировать, какие пользователи получают доступ к содержимому блокнотов, и какие пользователи могут вносить в них изменения.

Вспомогательные материалы, с помощью которых вы сможете максимально эффективно использовать платформу:

• Документация для наборов данных (содержится непосредственно в платформе)
• Список часто задаваемых вопросов и ответов
• Ссылки на актуальные ресурсы и материалы для изучения Python и Pyspark
• Поддержка специалистов по обработке и анализу данных платформы ICSR Lab по электронной почте
• Примеры интерактивных блокнотов с типичными запросами, которые могут быть использованы в качестве отправной точки при проведении собственного анализа. В первоначальном релизе содержатся следующие примеры:
 - Пример исследования гендерного баланса в предметной области
 - Пример использования встроенных визуализаций на платформе Databricks

Подача заявки на доступ

Прежде чем предоставить доступ, мы должны убедиться в том, что источники данных и технические возможности платформы достаточны для реализации вашего плана исследования. ICSR Lab предназначена исключительно для проведения научных исследований. Кроме того, учитывая характер данных, содержащихся на платформе, нам важно понимать, кому нужен доступ к тем или иным типам данным, а также примерные сроки получения доступа. В процессе обработки заявки наши специалисты проверят соответствие вашего исследования актуальным для ICSR направлениям, а также оценят целесообразность проведения вашего исследования с учетом возможностей платформы ICSR Lab и вашего опыта.

Для начала необходимо подать заявку и предоставить план исследования через систему подачи заявок Oxford Abstracts. Вам необходимо зарегистрироваться и получить электронное письмо от Oxford Abstracts с подтверждением регистрации. Форма заявки на получение доступа к ICSR Lab запрашивает следующую информацию:
1. Контактная информация лиц, которым требуется доступ к платформе, включая аффилированные с ними организации.
2. Детали плана исследования, включая: название работы и аннотацию, ожидаемые сроки выполнения исследования и результаты работы, вспомогательные исследования, информацию об опыте и компетенциях исследователей.

При необходимости, вы можете сохранить заявку и вернуться к ее заполнению позднее.

Подать заявку

Рассмотрение заявки

Первоначально заявки отбираются специалистами ICSR Lab и (при необходимости) направляются членам Консультативного совета ICSR на оценку. В процессе оценки заявки рецензенты учитывают следующие параметры:

• Соответствие вашего плана исследования актуальным для ICSR направлениям исследований.
• Потенциал результатов исследования с точки зрения их влияния на практические аспекты оценки исследований и разработки политик в области научных исследований.
• Осуществимость исследования, общее качество заявки и необходимость дополнительного рассмотрения для обеспечения максимальной инклюзивности.

Результаты рассмотрения заявки

Мы стараемся рассматривать заявки в кратчайшие сроки. Информация о результатах рассмотрения заявок, направленных на рецензирование, доводится до заявителей в срок, не превышающий восьми недель с даты подачи соответствующих заявок. В случае одобрения заявки, вам и вашим коллегам будет предложено ознакомиться с условиями использования платформы и принять их. Сразу после этого вы сможете получить доступ к ICSR Lab. Для начала работы с платформой вы можете воспользоваться образцом кода для стандартных запросов, а также ознакомиться с документацией для наборов данных.

Условия использования платформы ICSR Lab

Начало работы с ICSR Lab

Подготовка вашего анализа и работа с полными наборами данных
  • При первом входе в платформу ICSR Lab вы можете изучить источники данных и их структуру. Однако, для эффективного использования ресурсов, ускоренного выполнения ваших тестовых запросов и обеспечения безопасности данных, ваш анализ проводится по крупным и разнообразным частям наборов данных, доступных в платформе.
  • После того, как вы подготовите финальный конвейер обработки данных, вы можете связаться с нами по электронной почте. Наши специалисты быстро проверят ваш блокнот, выполнят код по полному набору данных и предоставят вам результаты анализа.
Загрузка, использование и передача результатов анализа
  • Вы можете делиться результатами экспериментов и публиковать их в платформе ICSR Lab в рамках нашей политики обмена данными: на агрегированном уровне (напр., на уровне страны, года, предметной области) или расчетном уровне (напр., на уровне новой метрики) данные могут экспортироваться из ICSR Lab и обрабатываться в локальной среде, (напр., для целей визуализации), а также публиковаться или передаваться вместе с вашими результатами.
  • В процессе подачи заявки на получение доступа к платформе представители ICSR Lab могут уточнить у вас, какие наборы данных вы планируете экспортировать. Если вам необходимо выгрузить и повторно использовать большое количество данных из наборов данных, то мы рекомендуем воспользоваться API Scopus или другими API, а также Scopus Custom Data.
  • Если в результате проведения исследования вы опубликуете работу (напр., статью, доклад конференции, стендовый доклад или запись в блоге), то мы просим вас информировать об этом представителей ICSR Lab и указать ICSR Lab в качестве источника данных в следующем виде: «В настоящей работе используются данные из Scopus, предоставленные компанией Elsevier на платформе ICSR Lab» ("This work uses Scopus data provided by Elsevier through ICSR Lab"). Кроме того, мы рекомендуем вам выложить ваши агрегированные данные и (по возможности) код в открытом доступе в момент публикации ваших результатов (напр., в Mendeley Data или аналогичных платформах).

Ознакомьтесь с отчетами, созданными аналитиками Elsevier на платформе ICSR Lab: 

Принимать, не принимать: что на самом деле означает показатель «доля принятых к публикации статей»?
Соавторство и продуктивность исследователей
Жажда скорости: насколько быстро препринты становятся опубликованными статьями?


logo

© 2019 Elsevier, кроме контента, предоставленного третьей стороной.
На данном сайте используются cookie-файлы. Если вы не согласны с их использованием или хотите получить дополнительную информацию, посетите нашу специализированную страницу.

Term & Conditions Privacy Policy

logo