Provenance Analytics Model for Research Software (PARS)
研究软件来源分析模型 (PARS)
基本信息
- 批准号:EP/X036383/1
- 负责人:
- 金额:$ 33.59万
- 依托单位:
- 依托单位国家:英国
- 项目类别:Research Grant
- 财政年份:2024
- 资助国家:英国
- 起止时间:2024 至 无数据
- 项目状态:未结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
Modern research is centered around publication, where peer review plays a pivotal role in assuring the quality of disseminated research. The research published is supported by a myriad of online services, allowing for published research to be searched and analysed based on a range of properties ranging from research area to authors. This honed process enables institutions, funding bodies, and the government to find, value, and use research.Software has become a critical factor in research in all disciplines. While it provides significant effort to develop and maintain its existence is not well acknowledged in the publication eco-system and its value to external stakeholders is hidden. The Society of Research Software Engineering and the Software Sustainability Institute has sort to recognise and promote the role of software and software engineers in research. Despite these efforts, the value of software and its contributors are not visible to external scrutiny.This project takes knowledge generated by the research process from different silos supporting research activities and integrates it into a single model expressing research activities, outputs, and contributors. The complex relationships in the research process can be expressed in provenance, which was designed to model complex processes in order to reason over. This model will build a more accurate knowledge base that can provide insight into the research process and evidence that can describe the value of research activities and contributors in context to academic publications. This can be used to describe the activity of research broadly to research bodies and institutions, or more granularly describing the work of an individual which can be used in promotion panels or support the search for employees. Concretely, this work will model using provenance: 1) Research software, its development and social interactions; 2) Academic publications and their attributes; 3) Relationships between research software and academic papers.The specific relationships modelled will be driven by stakeholder consultation and the NIA's research objections to provide a user-driven model to support both research-led and practical purposes. The graph structure of the provenance model provides benefits to the types of queries that can be asked of the data including temporal queries to support the investigation of phases of research, and it also reduces the complexity of queries because it will be possible to use one query instead of multiple queries across multiple sources with different standards and formats. While the data modelled in PARS already persists on the web, this data structure provides linked context about the development. - Improve the rate of links between publication by 30% - The number of papers with links research software from a particular field or conference per a year - The number of papers published in that field or conference for that year
现代研究以出版物为中心,在该出版物中,同行评审在确保传播研究质量方面起着关键作用。发表的研究得到了无数在线服务的支持,可以根据从研究领域到作者的一系列属性进行搜索和分析。这种磨练的过程使机构,资金机构和政府能够找到,重视和使用研究。软件已成为所有学科研究的关键因素。尽管它提供了巨大的努力来开发和维持其存在,但在出版生态系统中并没有得到很好的认可,并且隐藏了其对外部利益相关者的价值。研究软件工程协会和软件可持续性研究所都可以识别和促进软件和软件工程师在研究中的作用。尽管做出了这些努力,但在外部审查中看不到软件及其贡献者的价值。本项目将研究过程从不同的孤岛支持研究活动中产生的知识,并将其集成到一个表达研究活动,输出和贡献者的单个模型中。研究过程中的复杂关系可以在出处表达,该关系旨在对复杂的过程进行建模以进行推理。该模型将建立一个更准确的知识基础,可以提供有关研究过程的洞察力和可以描述研究活动和贡献者在学术出版物上的价值的证据。这可以用来用来描述研究机构和机构的研究活动,或者更详细地描述一个可以用于促销小组或支持搜索员工的个人的工作。具体而言,这项工作将使用出处进行建模:1)研究软件,其发展和社交互动; 2)学术出版物及其属性; 3)研究软件与学术论文之间的关系。建模的具体关系将由利益相关者咨询以及NIA的研究反对意见驱动,以提供用户驱动的模型,以支持研究主导和实践目的。出处模型的图形结构为可以询问数据的查询类型提供了好处,包括时间查询以支持研究研究阶段的研究,并且还降低了查询的复杂性,因为可以使用一个查询而不是具有不同标准和格式的多个源的多个查询。尽管以PAR模型建模的数据已经持续在Web上,但此数据结构提供了有关开发的链接上下文。 - 将出版物之间的链接率提高30% - 每年特定领域或会议的链接研究软件的论文数量 - 该年度或会议上发表的论文数量
项目成果
期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
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Heather Packer其他文献
The Ethics of Mixed Reality Games
混合现实游戏的道德规范
- DOI:
- 发表时间:
2024 - 期刊:
- 影响因子:0.9
- 作者:
David E. Millard;Heather Packer;James Jordan;Sarah Hewitt;Y. Malinov;Neil Rogers - 通讯作者:
Neil Rogers
Heather Packer的其他文献
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