NEI求む：データ共有の影響を評価するアプローチ

概要

米国国立衛生研究所（NIH）の一部門である国立眼病研究所（NEI）のデータサイエンス・健康 情報学研究室（ODSHI）は、データ共有の影響を評価するための新進及び既存のアプローチを、特に一次 データに焦点を当てて募集している。これには配列データ、ソフトウェア、データセットなど様々なタイプの情報が含まれる。

背景

2023年初頭、NIHは科学データの普及を促進し、生物医学研究の進展を加速するため、同機関のデータ管理・共有（DMS）方針を実施した。コンプライアンスを奨励し、データの質を高める方法として、NEIは、特に生物医学、臨床、社会・行動学、データ科学を含む科学的・工学的研究分野におけるデータ共有の影響を評価し、データ使用に関する洞察を著者に提供するために、世界中で開発されている新興および確立された方法を探求することに関心を持っている。

考えられる解決策

• 個人レベルの評価指標（例えば、Hirshやh指数のようなレベルの評価指標に類似したシェアリングやs指数など）
• データセットの利用指標（引用と実績追跡の考慮）

解決策の望ましい結果：

• NEIは、一次データ共有の影響を評価するためのアプローチの状況をよりよく理解しようとしている。

使用分野と用途

• 生物医学工学・生物物理学
• バイオテクノロジー
• 情報学
• 健康格差研究
• データサイエンス（人工知能／機械学習を含む
• 社会・行動科学
• 物理科学

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