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J-GLOBAL ID：201702291889059954   整理番号：17A1832530

科学のビッグデータ,大きなメタデータおよび定量的研究:大きな科学計量学のためのワークフローモデル【Powered by NICT】

Big data, big metadata and quantitative study of science: A workflow model for big scientometrics

著者 (4件)： Bratt Sarah (Syracuse University, USA) ,  Hemsley Jeff (Syracuse University, USA) ,  Qin Jian (School of Information Studies, Syracuse University, USA) ,  Costa Mark (Newhouse School of Public Communications, Syracuse University, USA)
資料名： Proceedings of the ASIS Annual Meeting (American Society for Information Science)  (Proceedings of the ASIS Annual Meeting (American Society for Information Science))
巻： 54  号： 1  ページ： 36-45  発行年： 2017年 
JST資料番号： H0235A  ISSN： 0044-7870  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 大規模サイバーインフラストラクチャ可能なデータリポジトリは大量メタデータを生成,ビッグデータ分析を可能にする科学の定量的研究のためのデータ科学における技術的および方法論的進歩の交差に活用した。本論文では,科学データリポジトリとの関連で大きなメタデータの定義を紹介し,手間,このような大きなメタデータの分析と不均一性に適した構造の欠如のために大きなメタデータ分析における課題を論じた。方法論的フレームワークを提案した協調ドキュメンテーションによる遮断概念と計算ワークフローを含んでいる。ワークフローベースの方法論的枠組みは透明性を促進し,研究再現性に寄与している。本論文では,ワークフローベース方法論の全ての側面を含む四年大きなメタデータプロジェクトから学んだ経験と教訓を述べた。大メタデータの潜在的価値は,研究と政策立案者コミュニティからより多くの注目を集めているとして本論文で提示した方法論的フレームワークは科学計量学の分野と科学政策の科学へのタイムリーな貢献である。Copyright 2017 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： ドキュメンテーション ,  コミュニティ ,  *メタデータ ,  *ワークフロー ,  不均一性 ,  再現性
準シソーラス用語： 透明性 ,  データサイエンス ,  ITインフラストラクチャー ,  ワークフローモデル ,  *ビッグデータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 大メタデータ分析 ,  ワークフロー ,  methodology ,  科学計量学

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  経営工学一般  (KA01010C) ,  その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (6件)： 科学 ,  ビッグデータ ,  メタデータ ,  定量的研究 ,  科学計量学 ,  ワークフローモデル