Принципы работы с данными через GBIF
|
В этом разделе вы узнаете о принципах, которых придерживается GBIF в отношении данных, а также о том, как данные на портале GBIF соответствуют принципам FAIR. |
| Здесь приводится краткий обзор информации, представленной в курсе «Введение в GBIF», если вам нужно освежить знания. |
Digital object identifiers
Идентификатор цифрового объекта (Digital Object Identifier, DOI) — это стандарт, представляющий собой постоянный идентификатор, который обеспечивает функциональную, совместимую и устойчивую ссылку на любой объект. Суть концепции заключается в том, что DOI отличается от широко используемых ссылок, таких как веб-адреса (URL), поскольку он идентифицирует сам объект как сущность первого порядка, а не просто место, где объект находится в данный момент.
В контексте GBIF.org идентификаторы DOI выступают в качестве стабильных идентификаторов для четырёх различных типов объектов:
-
наборы данных из сети GBIF
-
загрузка данных с сайта GBIF.org
-
научные статьи и отчеты, опубликованные научными журналами, ведомствами и неправительственными организациями
-
материалы, помещенные в хранилище общего пользования
GBIF присваивает DOI всем наборам данных и загрузкам данных о находках организмов. При использовании данных соблюдение рекомендаций по цитированию DOI обеспечивает простой и единообразный способ признания вклада владельцев наборов данных, одновременно позволяя обеспечить воспроизводимость исследований. DOI всегда будут вести на страницу соответствующего набора данных или загрузки, даже если сами исходные данные больше недоступны.
GBIF начал присваивать DOI 3 февраля 2015 года. Загрузки, запрошенные до этой даты, не имеют DOI; однако, если вы желаете сослаться на более старые загрузки, вы можете обратиться по адресу helpdesk@gbif.org, и мы присвоим им DOI.
Стандарты
Данные, доступные через GBIF.org и связанные с ним сервисы, являются результатом работы сети участников GBIF и организаций-издателей данных, которые применяют общие правила и соглашения для описания, регистрации и структурирования тысяч различных наборов данных, поступающих из сотен учреждений по всему миру. Использование единых стандартов является ключевым условием объединения сотен миллионов первичных записей о биоразнообразии в индексе GBIF.
В области изучения биоразнообразия разработкой и поддержкой стандартов данных чаще всего занимается группа по стандартам информации о биоразнообразии (Biodiversity Information Standards). Эта некоммерческая научно-образовательная ассоциация специализируется на разработке стандартов для обмена биологическими данными и данными о биоразнообразии. Представители сообщества специалистов по биоразнообразию обычно называют эту организацию TDWG (произносится «тэд-виг»). Это сокращение сохранилось от её прежнего названия — Taxonomic Databases Working Group (Рабочая группа по таксономическим базам данных).
К наиболее часто используемым стандартам относятся:
-
Darwin Core: Стандарт Darwin Core (DwC) представляет собой стабильную, простую и гибкую структуру для сбора данных о биоразнообразии из разнообразных и изменчивых источников. Большинство наборов данных, публикуемых через GBIF.org, публикуются в формате Darwin Core Archive (DwC-A).
-
Язык экологических метаданных (Ecological Metadata Language, EML): Язык экологических метаданных — это стандарт метаданных, который позволяет фиксировать информацию об экологических наборах данных с помощью ряда модульных и расширяемых типов XML-документов. Все описания наборов данных на сайте GBIF.org основаны на метаданных — то есть информации о данных — с использованием открытого стандарта EML, который администрируется и поддерживается организацией Сеть знаний о биокомплексности (The Knowledge Network for Biocomplexity). Каждый архив Darwin Core включает в качестве одного из своих компонентов файл EML (написанный в формате XML).
-
BioCASe/ABCD: Проект Служба доступа к биологическим коллекциям (Biological Collection Access Service), широко известный как BioCASe, представляет собой международную сеть, объединяющую данные о биологических коллекциях из музеев естественной истории, ботанических и зоологических садов, а также научно-исследовательских учреждений. Протокол BioCASe основан на Доступе к данным биологических коллекций (Access to Biological Collections Data, ABCD), который также администрируется группой TDWG.
Открытые данные
В соответствии с решением правления GBIF от 2014 года издатели данных обязаны присваивать любому набору данных о находках один из трёх вариантов лицензий Creative Commons. Правление признало необходимость обеспечить гораздо большую ясность как для издателей данных, так и для пользователей в отношении того, как данные могут использоваться при их публикации через GBIF.org. Creative Commons — это некоммерческая организация, которая помогает преодолевать правовые препятствия на пути обмена знаниями и творчеством для решения насущных мировых проблем.
| Обратите внимание, что лицензия CC BY-NC существенно ограничивает возможности повторного использования данных. GBIF рекомендует издателям данных по возможности выбирать наиболее открытый вариант лицензии. Важно также учитывать, что изображения не обязательно распространяются на условиях той же лицензии, которая применяется к набору данных, и могут иметь более строгие условия использования. Наконец, указание источника и цитирование являются общепринятой нормой сообщества, поэтому даже если издатель отказался от установления условий использования данных, указание источника всё равно ожидается. |
FAIR данные
Во многих статьях, опубликованных в 2011–2016 годах, описывался кризис воспроизводимости научных результатов (см. ниже). В 2016 году в журнале Scientific Data были опубликованы Руководящие принципы FAIR по управлению научными данными и их сохранности. Эти принципы были разработаны с целью повышения обнаруживаемости (Findability), доступности (Accessibility), совместимости (Interoperability) и возможности повторного использования (Reusability) наборов данных, а также для решения «насущной проблемы совершенствования инфраструктуры, обеспечивающей повторное использование научных данных». Внедрение этих принципов началось в 2018 году. Подробнее о том, Как следовать принципам GO FAIR, можно прочитать на сайте GO-FAIR.org.
Данные, размещенные на сайте GBIF.org, соответствуют принципам FAIR.
Список литературы
Baker (2016) 1,500 scientists lift the lid on reproducibility. Nature 533: 452-454 (26 May 2016) doi:10.1038/533452a
Baker (2016) Reproducibility: Seek out stronger science. Nature 537: 703-704 (29 September 2016) doi:10.1038/nj7622-703a
Nature editorial (2016) Reality check on reproducibility. Nature 533: 437 (26 May 2016) doi:10.1038/533437a
Baker (2016) Statisticians issue warning over misuse of P values. Nature 531: 151 (10 March 2016) doi:10.1038/nature.2016.19503
Nosek et al. (2015) Promoting an open research culture. Science 348(6242): 1422-1425. DOI:10.1126/science.aab2374
Leek and Peng (2015) Statistics: P values are just the tip of the iceberg. Nature 520: 612 (30 April 2015) doi:10.1038/520612°
Nuzzo (2015) How scientists fool themselves – and how they can stop. Nature 526: 182–185 (08 October 2015) doi:10.1038/526182a
Hayden (2013) Weak statistical standards implicated in scientific irreproducibility. Nature doi:10.1038/nature.2013.14131
Young (2012) Replication studies: Bad copy. Nature 485, 298–300 (17 May 2012) doi:10.1038/485298a
Callaway (2011) Reports finds massive fraud at Dutch universities. Nature 479, 15 (1 November 2011) doi:10.1038/479015a