《评估个人和团队的探索性网络搜索》

  • 来源专题:图书情报
  • 编译者: lixiaoyan
  • 发布时间:2018-12-09
  • 本文的目的是研究何时以及如何通过探索性搜索任务使合作中的人员受益,特别是关注团队规模及其对此类任务结果的影响。

    为了在探索性探索过程中评估各种因素,使用相关文献综合评估框架,该框架包括与探索性搜索相关的五组数量的测量:信息暴露、信息相关性、信息搜索、性能和学习。

    研究发现,虽然单独工作的个人比在团队中工作的人更多地获得信息,但团队(二元组和三元组)协作策略能够实现更好的信息覆盖和搜索性能。在许多测量中,发现三元组甚至比二元组更好,这表明了在具有多个方面的搜索过程中添加协作者的价值。

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    • 2025年6月10日(在线发布时间为3月3日),Data Technologies and Applications期刊发布一项研究,基于 FAIR 原则制定了一份专门的检查表,用以评估研究数据存储库的功能和服务。本研究考察了四个研究数据存储库(RDR)的特征和服务,包括Dataverse、Dryad、Zenodo 和 Figshare,探讨了这些 RDR 是否遵循 FAIR 原则,并提出了需要添加的特征和服务以增强其功能。本研究基于 FAIR 原则,采用专门设计检查表方法,用于评估四个主流RDR 的特征和服务,最终检查表包含11个构念,199个检查点。研究显示,Figshare在可发现性、可访问性、互操作性和可重用性方面获得了最高的特征分数。Figshare在 11个构念中有6个构念的特征得分最高,以116 分(58.3%)获得最高分,排名第一;Dataverse 以90分(45.2%)排名第二;Zenodo以86分(43.2%)排名第三;Dryad的特征得分最低,为85分(42.7%)。此外,研究发现这四个流行的研究数据存储库在“研究数据访问指标”特征(23.3%)和“输出、数据许可及其他高级特征”(22.6%)方面表现较差。在“RDR 中的服务”类别中,特征得分最低,仅为15.9%。这三个构念下的特征需要升级,以提升这四个流行研究数据存储库的功能性。该研究为研究人员选择合适的研究数据存储库(RDR)以访问和共享数据提供了重要参考,同时,也可助力数据科学家、图书馆员和政策制定者在学术及研究机构开展研究数据管理服务,该辅助培训研究人员和教职员工的研究数据素养。