21 травня 10:15–11:15

Тези: Обсяг і складність глобальних дослідницьких результатів продовжують зростати, спосіб структурування та категоризації наукових даних став стратегічною основою для надійного виявлення, оцінки та прийняття рішень. Погано структуровані або непослідовно категоризовані дослідницькі дані можуть призвести до неповних результатів, оманливої аналітики та хибних порівнянь, навіть коли аналізи здаються технічно обґрунтованими. На основі висновків зі звіту Інституту наукової інформації (ISI) «Категоризація досліджень та цінність структурованих даних» цей вебінар досліджує, чому ретельна індексація даних, стабільні класифікації та повні метадані є важливими для змістовної дослідницької інформації. Ми розглянемо конкретні приклади того, як слабкі або неповні структури даних можуть спотворювати аналіз цитування, порівняння, показники співпраці та оцінку ефективності, а також як нормалізація за тематикою та часом, допомагають пом'якшити ці ризики. Учасники отримають глибше розуміння того, як високоякісні дослідницькі дані підтримують надійний пошук і виявлення, забезпечують справедливу та відповідальну аналітику, а також посилюють рішення, засновані на доказах, для установ, грантодавців та політиків. На сесії також будуть обговорені практичні наслідки для систем оцінки досліджень, стратегічного планування та відповідального використання метрик у швидко мінливій науковій екосистемі.

Реєстрація:
 https://us02web.zoom.us/webinar/register/WN_cIcVTWp7Rk2NyU6pNCrGvg