編集長がデータが「綺麗すぎる」と感じた原稿41本において生データの提出を著者に依頼。21本で投稿が取り下げられ、うち19本でデータの一部（例. 各条件N=1ずつの代表データのみ）しか提出されなかった or 生データと結果が不一致だ… https://t.co/Vm28UUrAck
Tsuyoshi Miyakawa on Twitter: "編集長がデータが「綺麗すぎる」と感じた原稿41本において生データの提出を著者に依頼。21本で投稿が取り下げられ、うち19本でデータの一部（例. 各条件N=1ずつの代表データのみ）しか提出されなかった or 生データと結果が不一致だ… https://t.co/Vm28UUrAck"
編集長がデータが「綺麗すぎる」と感じた原稿41本において生データの提出を著者に依頼。21本で投稿が取り下げられ、うち19本でデータの一部（例. 各条件N=1ずつの代表データのみ）しか提出されなかった or 生データと結果が不一致だ… https://t.co/Vm28UUrAck
ホーム お知らせ 研究データ流通のためのメタデータ標準日本語訳（資料委員会オープンサイエンス小委員会）を公開しました 研究データ流通のためのメタデータ標準日本語訳（資料委員会オープンサイエンス小委員会）を公開しました 資料委員会オープンサイエンス小委員会ではこのほど、RDAメタデータ標準カタログ（RDA Metadata Standards Catalog）の日本語訳を公開しました。 同カタログは、研究データに適用されるメタデータ標準を紹介するものであり、研究データ管理を推進する国際団体である研究データ連盟（Research Data Alliance）のMetadata Standards Catalog Working Groupにより運用されています。 日本語訳は大部ですが、全体をじっくり読んで理解するタイプの資料ではありません。研究データへのメタデータ付与に際し、該当分野の研究デー
新型コロナウイルス（SARS-CoV-2）および新型コロナウイルス感染症（COVID-19）に関する研究データ・リソース - NBDC
新型コロナウイルス（SARS-CoV-2）のゲノム情報について 2020年2月4日、生命情報・DDBJセンターは、ゲノム配列とその他関連情報が、アメリカNCBIが運営するGenBank から公開されていることを発表しました（新型コロナウイルスの配列と関連情報）。 また、同じ発表のなかで、一部のSARS-CoV-2配列データはGISAIDイニシアチブにより共有されることがある、としています。GISAIDイニシアチブは、研究者の国際的な協調による研究の迅速化を目的とした取り組みです。インフルエンザウイルスの配列情報やヒトに感染するウイルスに関連した医療データ・臨床データを、論文発表に先だって世界中のGISAIDメンバーとして登録されている研究者間で共有します。 SARS-CoV-2の系統樹は「Nextstrain」で閲覧できる（2020年6月1日追記） GISAIDによって共有されたゲノムデー
No raw data, no science: another possible source of the reproducibility crisis - Molecular Brain
Editorial Open access Published: 21 February 2020 No raw data, no science: another possible source of the reproducibility crisis Tsuyoshi Miyakawa1 Molecular Brain volume 13, Article number: 24 (2020) Cite this article A reproducibility crisis is a situation where many scientific studies cannot be reproduced. Inappropriate practices of science, such as HARKing, p-hacking, and selective reporting o
COVID-19 データポータルトップ
「COVID-19データポータルJAPAN」は、研究に役立つ新型コロナウイルスのデータやサービスを集約し提供します。 本システムはEuropean COVID-19 Data Portalの協力の元、JAIRO Cloudの基盤を利用して、国内の多数の機関の援助を受けて公開しています。 新型コロナウイルスへの生活への影響や予防については、厚生労働省特設サイトをご覧ください。
研究データ利活用協議会（RDUF）のウェブサイトで、RDUFの研究データライセンス小委員会が作成した成果物として、研究データの公開と公開に当たっての利用条件指定に関するガイドライン「研究データの公開・利用条件指定ガイドライン」（2019年12月25日付け）が公開されています。 研究データ公開に当たり、一般的に留意が必要となる情報や事例について、その判断プロセスとともに整理することにより、データの公開者が適切な利用条件の元で公開を行えるようにすることを作成の目的に挙げています。 小委員会（RDUF） https://japanlinkcenter.org/rduf/about/index.html#s004_0 ※「成果物」の欄に「研究データの公開・利用条件指定ガイドライン」とあります。 研究データの公開・利用条件指定ガイドライン [PDF：39ページ] https://japanlinkc
研究データの公開・利用条件指定ガイドラインの策定 国立情報学研究所・南山泰之（みなみやまやすゆき） 研究データの流通・利活用の促進に当たっては，データに明確な利用条件が付与されることが不可欠である。著者が委員長を務める研究データ利活用協議会（RDUF）研究データライセンス小委員会（以下「ライセンス小委員会」）では，研究データの利用条件を分かりやすく表示・確認することを目的とした「研究データの公開・利用条件指定ガイドライン」を2019年12月に策定し，2020年2月に公開した。本ガイドラインの想定読者は，データを公開または再利用する研究者（大学・企業等）や技術者のみならず，データ公開を支援する機関（学術機関，図書館，学協会，学術出版社等）の担当者をも含む。以下では，策定までの背景や経緯及び構成の概要について紹介する。 ●背景と経緯 「研究データの法的相互運用性：指針と実施のガイドライン」（E
人文学・社会科学におけるデータ共有のための手引き
独立行政法人 日本学術振興会 研究事業部研究事業課 企画・人社係 〒102-0083 東京都千代田区麹町5-3-1 麹町ビジネスセンター7階 TEL03-3263-1106、4645 MAILdi-hs＊jsps.go.jp （注）メールアドレスは、「@」を「＊」に置換しています。 人文学・社会科学におけるデータ共有のための手引き 「人文学・社会科学におけるデータ共有のための手引き」は独立行政法人日本学術振興会（JSPS）が平成30（2018）年度から実施している「人文学・社会科学データインフラストラクチャー構築推進事業」の成果の一部です。事業の目指す方向に沿う形で構築されつつあるデータ基盤を念頭に置いて、データの共有・利活用そしてそれを可能にするデータの寄託を促進することによって人文学・社会科学分野の研究の振興を図ることを目的としています。 この手引きによって人文学・社会科学分野の研究者
エビデンスデータとは…？ - まだ書きさしの
人に説明するための資料を作り続けていて。 "エビデンスデータ"ってさらりというけれど、よくわからない。再現性を担保する最小ってどの程度なのか。再生環境（プログラムやソフトウェア）は含まれるのか。どのくらいの量になるのか。 出版社のポリシーやFAQに書いてあるだろうか…と調べたけれど、「分野によって違う」と。 ざっと： 著者に任せる 最小限であればよく、常に生データをまるごと要求しているわけではない 再生環境はオープンにすることが望ましく研究データに含む（けれど、別のポリシーを設けようとしている出版社もある） SpringerNature, Research Data Policies FAQs, https://www.springernature.com/fr/authors/research-data-policy/data-policy-faqs データポリシーはどのデータに適用され
「研究データに関する研究者の実態とニーズの把握のための調査の手引き」ならびに「研究データのオープン化とそのメリット」を公表しました（オープンアクセス委員会） | 国立大学図書館協会
ホーム お知らせ 「研究データに関する研究者の実態とニーズの把握のための調査の手引き」ならびに「研究データのオープン化とそのメリット」を公表しました（オープンアクセス委員会） 「研究データに関する研究者の実態とニーズの把握のための調査の手引き」ならびに「研究データのオープン化とそのメリット」を公表しました（オープンアクセス委員会） オープンアクセス委員会はこのほど、「研究データに関する研究者の実態とニーズの把握のための調査の手引き」ならびに「研究データのオープン化とそのメリット」をとりまとめ、公表しました。本資料は、研究者の実態及びニーズを調査・把握することが各機関におけるオープンサイエンスの推進のために必要との認識から、調査時に活用できるよう作成したものになります。 アンケートやインタビューに関し、その実施方法や調査項目などを示して各機関でスムーズに実施できるようにした手引きです。なお、
韓国のKISTI（Korea Institute of Science and Technology Information、韓国科学技術情報研究院）は、12月16日、研究データプラットフォームサービスを本格的に開始したと発表した。 政府系研究所、大学などの機関で作成されたデータを登録、管理、検索、ダウンロードする機能などを備えた本プラットフォームは、2018年12月から試験サービスを開始。韓国の国家研究開発ポータルサイトNTIS（National Science and Technology Information Service）と連携させ、研究データを活用した研究課題を把握できるようにしたほか、研究データにDOIを付与しデータの活用や引用状況を追跡可能にしていた。 すでに本プラットフォームでは、国内のデータを扱う機関（GSDC、AI hub、韓国地質資源研究院など）、欧州のOpenA
P値に関する問題－Ｐ値ハッキング - エナゴ学術英語アカデミー
研究の世界では統計的な有意性が求められます。有意性の判定基準として通常は「P値（有意確率）」が使われており、調査・研究対象によって違いはありますが、一般的には0.05（= 5%）を有意水準として、P値が0.05以下の時に仮説が有意であるとされます。これはつまり、この事象が起こりえる確率は95%以上であるということを示しているわけで、P値が低ければ低いほど起こりえる確率が上昇することになり、その結果、有意性の度合いが高いと評価されます。 ここで、統計的有意性「P値」について簡単に説明しておきましょう。得られたデータ標本から計算した統計値を「統計量の実現値」と言います。「P値」は、帰無仮説（設定した仮説は成立しないという仮定）が正しいとした場合、そこで得られる統計量の実現値よりも極端な統計値が観測される確率のことです。統計量の実現値においてP値が0.05（5％）以下ということは、「帰無仮説が正
オープンアクセスなデータの課題（文献紹介）
2022年2月5日付で、医学誌“The Lancet”の399巻10324号に、短報“The challenges of open access data”が掲載されています。著者は英・ケンブリッジ大学のCarol Brayne氏らです。 短報では、アイルランドの研究プロジェクト“The Irish Longitudinal Study on Ageing”（TILDA）内において、TILDAが公開しているデータセットを利用した研究に関する調査が行われ、深刻な課題が特定されたことを紹介しています。 まず、いくつかの文献において、データの特性に対する不十分な理解、または分析におけるサンプリング方法等の不適切さが明らかになったこと等が報告されています。さらにソフトウェアの進歩によって、ハーキング（結果が判明した後に仮説を提示すること）の実践が容易になると述べられています。逆の順序で仮説を設計す
データ流通のために利用する「データカタログ」をステークホルダーを越えて交換ないしは配布する際、使用されるデータ項目について示したガイドラインです。具体的には、データカタログに関する技術的な定義や拡張制限事項についての定義、および適合性ルールを示します。 業界団体やグループ企業等でデータカタログ項目を策定する際に本書を参照してデータカタログ項目を定義することで、業界内外でのデータ提供・利用が円滑化することを目指します。
2020年10月4日付で、Sage社の刊行する情報科学分野の査読誌“Journal of Information Science”のオンライン速報版の論文として、“Do researchers use open research data? Exploring the relationships between usage trends and metadata quality across scientific disciplines from the Figshare case”が公開されています。 同論文では、オープンな研究データの利用率が低い要因としてしばしば指摘されるメタデータの品質との関連の実態を調査するために、研究データ公開プラットフォームFigshare上で公開されたデータの比較・検討が試みられました。著者らは、2019年10月から11月に取得したFigshare上の全21
オープンアクセス（OA）の査読誌PLOS ONEに、2020年9月18日付けで、研究者によるオープンな研究データの共有・利活用の促進要因と阻害要因を扱った文献に対する体系的なレビューについて報告・分析した論文が掲載されています。 著者らは、主要な学術文献データベースや図書館情報学関係雑誌に収録され、2004年から2019年の期間に発表された、オープンな研究データの共有・利活用における促進要因と阻害要因の両方を扱った文献32件を選定し体系的なレビューの対象としました。レビューの結果は、「研究者の背景」「助成機関等から課せられた要件・公式な義務」「研究者個人に帰属する内発的な動機」「促進する条件」「データやその利活用等に対する信頼性」「期待される効果」「所属機関やコミュニティが及ぼす影響」「研究者自身に必要とされる作業」「研究者自身の経験と技能」「法規制」「データの特性」の11の観点に整理され
オープンサイエンスのためのデータ管理基盤ハンドブック - 事業 - 国立情報学研究所 / National Institute of Informatics
概要 より包括的なハンドブックとしていくため、様々な分野の有識者が参画する「デジタル時代のデータ利活用等における法的制度的課題に関する検討会」を令和5年度に情報・システム研究機構(ROIS)に設置し、現在継続的な改版を行っています。 近年の学術研究では、分野を問わず、多種多様なデータを取り扱うことが増えています。データの利活用は、今後の学術研究を進展させるために極めて重要である一方、取扱いを誤ったときには研究の中止や研究成果の撤回に追い込まれるといったリスクも増える等、その取扱いは容易ではありません。研究者の皆様からは、とりわけ個人情報を含むデータに関するルールが具体的にどのようなものであるか分からず、その取扱いを躊躇するといった声が聞かれます。さらに、2022年4月から施行された新たな個人情報保護法においては、公的部門・民間部門を問わず学術研究分野の規律が統一されるとともに、安全管理措置
There is scarcely a scientist who has not stumbled upon the term ‘Open Science’ of late and there is hardly a scientific conference where the word and its meaning are not discussed in some form or other. ‘Open Science’ is one of the buzzwords of the scientific community. Moreover, it is accompanied by a vivid discourse that apparently encompasses any kind of change in relation to the future of sci
Online ISSN : 2189-8278 Print ISSN : 0913-3801 ISSN-L : 0913-3801
社会科学領域における研究データの公開と共有＜報告＞ 慶應義塾大学文学部・安形麻理（あがたまり） 2019年11月16日に三田図書館・情報学会2019年度研究大会の一部として，ラウンドテーブル「社会科学領域における研究データの公開と共有：図書館情報学での実践に向けて」が慶應義塾大学三田キャンパスにて開催された。前半ではモデレータによる趣旨説明に続いて，3人の話題提供者により社会科学領域における研究データ公開・共有の事例と課題が提示され，後半ではフロアを交えた自由な意見交換が行われた。 初めにモデレータの松林麻実子氏（筑波大学図書館情報メディア系）から，近年様々な領域で注目されている研究データの公開と共有という課題に図書館情報学研究者がいかに貢献できるかということについて，図書館情報学と密接な関係があり，データの公開と共有が早くから行われてきた社会科学領域に焦点を当てて考えたいという趣旨が説明
2020年1月28日、欧州研究大学連合（LERU）は、前日の1月27日にフランス・パリのソルボンヌ大学で開催された研究データの権利に関するサミット（The international Research Data Rights Summit）において、出席した世界の研究型大学ネットワーク9団体が「研究データの権利に関するソルボンヌ宣言」に署名したことを発表しています。 「研究データの権利に関するソルボンヌ宣言」は、大学が自らの研究データを共有する意思があることを強く確認するとともに、各国政府に対し、データ共有のための明確な法的枠組みの導入やリソースの提供等を求めています。宣言に署名した9団体は以下のとおりです。 ・Association of American Universities（AAU）（米国） ・African Research Universities Alliance（ARUA
厚生労働科学研究による研究データの管理・利活用の推進について
このホームページを、英語・中国語・韓国語へ機械的に自動翻訳します。以下の内容をご理解のうえ、ご利用いただきますようお願いします。 1.
2021年4月26日付で、Springer Nature社が刊行する科学計量学分野の査読誌“Scientometrics”に、スペイン・バレンシア大学のRut Lucas-Dominguez氏らによる共著論文“The sharing of research data facing the COVID-19 pandemic”が掲載されています。 この論文は、科学出版物の根拠となっている新型コロナウイルス感染症（COVID-19）についての研究データの共有状況を評価することを目的としています。対象とした科学出版物は、2019年12月1日から2020年4月30日までの期間にPubMed Centralに登録された論文のうち、COVID-19に関連がある5,905報です。うち13.6%である804報は研究データを含んでいます。最も研究データの共有を行っている学術雑誌は、The New Engla
Natureは、2月16日、"NIH issues a seismic mandate: share data publicly"と題する記事を公開した。 これは、NIH（National Institutes of Health、米国立衛生研究所）が2023年1月から同研究所への助成金申請者を対象に、助成金申請時におけるDMP（Data Management Plan、データ管理計画）の提出および後の研究データ公開を義務化することや、今後予想される影響について研究者のコメントなどを交えながら伝えたもの。 本記事では、バイオメディカル分野における研究の再現性が危惧される中、研究の透明性・説明責任の確保、納税者の信頼獲得がNIHの狙いであることを紹介。NIHが同分野で世界最大級の助成機関であることから、同様の取り組みが世界に波及する可能性が高いとする意見を掲載している。 また、本取り組みを称
データサイエンス人材の行動規範
データサイエンス人材育成の取り組みがさまざまなかたちでで始まっています。データサイエンスは既存の学問体系とは異なる性格を有する新しい領域であり、幅広い知識と客観性、倫理観を備え、自らの行動を律することができるデータサイエンス人材が望まれています。本書はBeyond 5G時代の到来を見すえ、これからの時代に活躍が期待されるデータサイエンス人材として、どのようなことに注意を払い、行動すべきかの行動規範案を提示していきます。多くのステークホルダーの議論と実践の起点を提起します。 なお本書はEbook版のみの提供となります。 はしがき 第Ⅰ部 総論 1章 データサイエンスの成立 1.1 はじめに 1.2 社会変化とデータサイエンス 1.3 情報化社会から知識社会へ 1.4 ICT、AI技術の進展 1.5 モード論 1.6 モード2としてのデータサイエンス 1.7 データサイエンス：数理統計と何が違
Developing a Research Data Policy Framework for All Journals and Publishers | Data Science Journal
Introduction An increasing number of publishers and journals are implementing policies that require or recommend that published articles be accompanied by the underlying research data (Jones, Grant & Hrynaszkiewicz, 2019). These policies are an important part of the shift toward reproducible research and contribute to the availability of research data for reuse (Vines, Andrew, Bock, et al., 2013).
2021年1月28日付で、米国医師会（JAMA）が刊行するオープンアクセス（OA）の査読誌“JAMA Network Open”に、米・スタンフォード大学メタリサーチ・イノベーションセンターのValentin Danchev氏を筆頭著者とする論文“Evaluation of Data Sharing After Implementation of the International Committee of Medical Journal Editors Data Sharing Statement Requirement”が掲載されています。 同論文は、医学雑誌編集者国際委員会（International Committee of Medical Journal Editors：ICJME）が臨床試験を報告する投稿論文に「データ共有宣言（Data Sharing Statement）」の
記録「研究データに関する北京宣言」
記 録 文書番号 ＳＣＪ第 24 期 020629-24530200-074 委員会等名 日本学術会議情報学委員会 国際サイエンスデータ分科会 標題 研究データに関する北京宣言 作成日 令和２年（２０２０年）６月２９日 ※ 本資料は、日本学術会議会則第二条に定める意思の表出ではない。掲載されたデータ 等には、確認を要するものが含まれる可能性がある。 ii この記録は、日本学術会議情報学委員会国際サイエンスデータ分科会 CODATA 小委員会 での審議結果を踏まえ、情報学委員会国際サイエンスデータ分科会において取りまとめ公 表するものである。 日本学術会議情報学委員会国際サイエンスデータ分科会 委員長 村山 泰啓 （連携会員） 国立研究開発法人情報通信研究機構ソーシャ ルイ ノベーションユニット戦略的プログラム オフィス 研究統括 副委員長 井上 純哉 （連携会員） 東京大学先端科学技術研究
GigaScienceは、2月7日、"The Data Tags Suite (DATS) model for discovering data access and use requirements"と題するOA（オープンアクセス）記事を公開した。 本記事は、研究データなどのデータセットを記述するためのメタデータスキーマ"DATS（Data Tags Suite）"の概要を示したもの。 本記事では、データアクセスや再利用において、被験者や患者のプライバシー保護のために設けられたデータの再利用の制限などを、研究者に知らせる必要があると指摘。DATSにおけるデータへのアクセス、データ使用条件、同意事項などに関する情報を記述するためのメタデータスキーマにおける要素を示したうえで、機密データ保護のための管理システム、法的システム、技術システムの観点からDATSを解説している。 ［ニュースソース］
障害者に対する研究データのアクセシビリティ保障（記事紹介）
米国で健康・医学・生命科学に関するニュースを提供するSTAT Newsのウェブサイトに、2022年9月6日付で、記事“Open access to research can close gaps for people with disabilities”が掲載されました。 記事では、2022年8月25日に発表された、米国大統領府科学技術政策局（OSTP）による、連邦政府から助成を受けた研究の成果の即時公開を求める政策指針に従うにあたり、障害者の科学情報へのアクセスも保障する必要性を指摘しています。研究データや査読前論文のほか、オンライン上のソフトウェア、インタラクティブなウェブサイトや地図、ウェビナーやカンファレンスなどへのアクセスが保障されないと、科学的な研究結果が得られないとしています。 また、アクセシビリティを保障するための方法として、「アクセシビリティの原則とユニバーサルデザインに
C19 Rapid Reviewは、1月20日、同イニシアチブの参加メンバーがデータのデポジット義務化に同意したと発表した。 C19 Rapid Reviewは、COVID-19（新型コロナウイルス感染症）研究の査読および公開を効率化することを目的としたイニシアチブ。2020年4月に開始し、eLife社、F1000Research、Hindawi社など出版社・専門家・学術コミュニケーション関連団体など20以上が参加している。 法的・倫理的理由がある場合を除いて、1月20日以降に同イニシアチブの 参加メンバーから出版される論文のデータは、DAS（Data Availability Statement）の記載だけでなく、リポジトリでの共有が義務付けられるという。 ［ニュースソース］ Data deposition required for all C19 Rapid Review publ
2020年7月7日付で、Elsevier社傘下Cell Pressが刊行するデータサイエンス分野の査読付きオープンアクセス（OA）誌“Patterns”掲載記事として、FAIR原則に従ったサービスを実践するためのデータ及びインフラサービスプロバイダに対する提言“Recommendations for Services in a FAIR Data Ecosystem”が公開されています。 同記事で示された提言は、欧州のFAIR原則促進プロジェクト“FAIRsFAIR”、研究データ同盟（RDA）の欧州における活動拠点RDA Europe、OA学術コンテンツの国際的データベースOpenAIRE、欧州オープンサイエンスクラウド（EOSC）実現のためのポータルサービスEOSC-hub、永続的識別子に関する基盤の発展を目指すプロジェクトとして欧州委員会の出資するFREYA projectが、2019
NIHの助成を受けた研究者全員に対して、助成を通じて生成された研究データの共有を要求する、研究データ共有規定（案）がNIHから11月頭に発表されました。 これまでは、直接経費で50万ドル以上の研究助成を得た研究者のみが対象とされていましたが、この案では助成を受けた研究者全員が対象となります。研究者は、プライバシー保護のステップに関する記述も含む、詳細な研究データ共有計画を提出しなければいけません。 バイオメディカルの研究コミュニティにとって、この、2003年に設けられた規定の改定の話題は、耳新しいことではありません。NIHは過去3年間、このアイディアについてインプットを求めてきました。「本件が研究コミュニティの懸案事項となることは知っていたので、じっくり時間をかけて意識共有と規定草稿に取り組んできました」と、NIHのサイエンスポリシーのCarrie Wolinetz副ディレクターは述べまし
学術情報流通推進委員会 │ イベント情報 │ 2020 │ 2020年度第1回「研究データ公開：フルオープンと制限公開の境界線」
更新記録 ・ニュースレターを掲載しました。(2021/6/15) ・ドキュメントを掲載しました。(2021/3/16) ・発表資料・ビデオ映像・開催報告を公開しました。(2020/10/30) ・Webアンケートの受付を終了しました。(2020/10/07) ・参加申込受付を開始しました。(2020/9/25) ・プログラムを更新し，講師紹介・講演要旨を公開しました。(2020/9/18) ・ウェブページを公開しました。(2020/9/14) 【概要】 研究データの公開が広く推奨されている一方で、条件を満たした特定の利用者にのみデータを提供する制限公開を行っている学術分野がある。昨今、研究データのライセンスや機密保持の観点からこの制限公開に対する関心が高まっているが、どのようなルールに基づいて研究データを公開、制限公開、非公開に区別しているのか、データ所持者、データ利用者等のステークホルダ
前文 データ集約型科学の大いなる挑戦の1つは、課題解決に適した科学データや関連するアルゴリズム、ワークフローを発見し、それらに接続して、統合、解析し、人間や機械の円滑な知識発見を助けることである。ここでFAIRについて説明する。FAIRとはデータを「Findable（見つけられる）」、「Accessible（アクセスできる）」、「Interoperable（相互運用できる）」、「Reusable（再利用できる）」にするための一連の原則のことを指す。この「FAIR」という言葉は、2014年にオランダのローレンツセンターで開かれたワークショップで生み出され、2016年に「FAIR原則」として公開された。 これら15の原則に基づき、FAIRの達成レベルを測るために14項目の基準が定義された。FAIRの最新の進展の様子は、GO-FAIRのサイトから確認することができる。 FAIRの15個の原則 T
Scholarly Kitchenは、9月3日、"Articles Are the Fundamental Unit of Data Sharing"と題する記事を公開した。 本記事は、CODATAの「研究データに関する北京宣言」や、世界的研究機関による「ソルボンヌ宣言」などにおいてFAIR（Findable, Accessible, Interoperable and Reusable）原則を重視しているが、FAIR原則はデータをどのように共有するのかという "How"の問いにしか答えられていないと指摘。 さまざまなデータセットがある中で、研究者が研究データポリシーに準拠するために、またジャーナル、助成機関、研究機関が研究者に対して共有すべきデータセットを明示するために、どのデータを共有するのかという"What"に対する答えが重要であり、その答えとして、データ共有の基本単位は論文（にひも
The outbreak of the novel coronavirus (COVID-19) represents a significant and urgent threat to global health. We call on researchers, journals and funders to ensure that research findings and data relevant to this outbreak are shared rapidly and openly to inform the public health response and help save lives. We affirm the commitment to the principles set out in the 2016 Statement on data sharing
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研究データ流通のためのメタデータ標準日本語訳（資料委員会オープンサイエンス小委員会）を公開しました | 国立大学図書館協会
電子情報の保存・管理に関する標準手法“Oxford Common File Layout（OCFL）”のVesion 1.0が公開：英米の大学図書館員を中心とした2年以上の策定作業の成果
研究データ利活用協議会（RDUF）、「研究データの公開・利用条件指定ガイドライン」を公開
E2250 – 研究データの公開・利用条件指定ガイドラインの策定
KISTI、研究データプラットフォームサービスを本格的に開始したと発表 | 科学技術情報プラットフォーム
DSAデータカタログガイドライン | 一般社団法人データ社会推進協議会(DSA)
Figshareで公開されたオープンな研究データの利用傾向に関する調査（文献紹介）
mdx
オープンな研究データの共有・利活用の促進要因と阻害要因に関する体系的な文献レビュー（文献紹介）
Taylor & Francisグループ、新刊単行書のデータ共有ポリシーを策定：2021年4月から適用
Open Science: One Term, Five Schools of Thought
オープンサイエンスの効果と課題―新型コロナウイルスおよびCOVID-19に関する学術界の動向
E2219 – 社会科学領域における研究データの公開と共有＜報告＞
研究型大学ネットワーク9団体が「研究データの権利に関するソルボンヌ宣言」に署名
COVID-19についての研究データ共有状況の評価（文献紹介）
NIHがDMPや研究データの公開を求める見通し（記事紹介） | 科学技術情報プラットフォーム
主要な医学雑誌の掲載論文における臨床試験データ共有の実際（文献紹介）
研究データなどを記述するためのメタデータスキーマDATSの概要（記事紹介） | 科学技術情報プラットフォーム
C19 Rapid Review、データのデポジットを義務化 | 科学技術情報プラットフォーム
FAIR原則に従ったサービスを実践するためのデータ及びインフラサービスプロバイダに対する提言（文献紹介）
NIH、データ共有規定を強化の方向｜研究データ共有｜国立情報学研究所 オープンサイエンス基盤研究センター
FAIR原則（「THE FAIR DATA PRINCIPLES」和訳） - NBDC
研究データ共有の基本単位は研究論文であるべきという主張とその理由（記事紹介） | 科学技術情報プラットフォーム
Coronavirus (COVID-19): sharing research data | Wellcome
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