Transparency: the emerging third dimension of Open Science and Open Data | InfoDoc MicroVeille

This paper presents an exploration of the concept of research transparency. The policy context is described and situated within the broader arena of open science. This is followed by commentary on transparency within the research process, which includes a brief overview of the related concept of reproducibility and the associated elements of research integrity, fraud and retractions

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CIDE19 : Vers une épistémè numérique | 24-26 Novembre 2016 | Athenes, Créte

Depuis 1998, CIDE propose un cycle de manifestations scientifiques sur le thème du document électronique, avec pour objectif de confronter les points de vue des différentes disciplines concernées par sa conception et ses usages et de diffuser les derniers résultats de la recherche académique et industrielle. Les caractéristiques apparemment très diverses des documents électroniques qui circulent sur le web et dans les institutions témoignent de la diversité des activités intellectuelles dont ils sont à la fois la résultante et le support. Mais derrière cette diversité apparente, les colloques CIDE visent à dégager un certain nombre d’invariant qui caractérisent les supports documentaires, les formes d’expression, les pratiques de communication,

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ETD 2016 – Sciencesconf.org

ETD2016, the 19th International Symposium on Electronic Theses and Dissertations, will take place from July 11 to July 13, 2016, at Lille. The conference will be hosted by the Humanities and Social Sciences University of Lille and co-organized with the Networked Digital Library of Theses and Dissertations (NDLTD), an international organization dedicated to promoting the adoption, creation, use, dissemination, and preservation of electronic theses and dissertations (ETDs)

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Sciences et big data : La fin de la théorie ?

(…) La science expérimentale consiste à faire des mesures pour les confronter avec des prédictions de modèles théoriques.
Jusqu’au XXe siècle, les données étaient rares et chères : on montait des « manips » pour mettre en évidence (ou invalider) certaines de ces prédictions et l’on faisait des mesures sur ces montages. Ces montages coûtaient souvent très cher, les protocoles étaient complexes et coûteux, il fallait financer des laboratoires onéreux et un personnel nombreux et qualifié. Parfois, les mesures obtenues étaient aléatoires, et la tentation étaient forte de « solliciter » les données (en éliminant par exemple des « mesures aberrantes ») pour obtenir le résultat cherché. D’où l’importance des « cahiers de laboratoire » à la disposition des referee : il était très important de pouvoir reproduire les expériences dans d’autres laboratoires.
Aujourd’hui, les données (“Data”) sont abondantes et bon marché. Est-ce que cela change la philosophie de leur exploitation ? (…)”

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Sciences et big data : La fin de la théorie ?

 

(…) La science expérimentale consiste à faire des mesures pour les confronter avec des prédictions de modèles théoriques.
Jusqu’au XXe siècle, les données étaient rares et chères : on montait des « manips » pour mettre en évidence (ou invalider) certaines de ces prédictions et l’on faisait des mesures sur ces montages. Ces montages coûtaient souvent très cher, les protocoles étaient complexes et coûteux, il fallait financer des laboratoires onéreux et un personnel nombreux et qualifié. Parfois, les mesures obtenues étaient aléatoires, et la tentation étaient forte de « solliciter » les données (en éliminant par exemple des « mesures aberrantes ») pour obtenir le résultat cherché. D’où l’importance des « cahiers de laboratoire » à la disposition des referee : il était très important de pouvoir reproduire les expériences dans d’autres laboratoires.
Aujourd’hui, les données (“Data”) sont abondantes et bon marché. Est-ce que cela change la philosophie de leur exploitation ? (…)”

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