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J-GLOBAL ID：202002221207144353   整理番号：20A1167047

オープンサイエンス推進のためのデータ分析プロセス共有

Sharing Data Analysis Process in Data Management Platform

著者 (8件)： 横山重俊 (群馬大) ,  横山重俊 (国立情報学研) ,  浜元信州 (群馬大) ,  長久勝 (ライフマティックス) ,  藤原一毅 (国立情報学研) ,  政谷好伸 (国立情報学研) ,  竹房あつ子 (国立情報学研) ,  合田憲人 (国立情報学研)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 119  号： 434(SITE2019 88-100)  ページ： 157-162  発行年： 2020年02月24日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 研究データの再利用を進めるためには,研究データの公開だけではなく,論文に公表したデータ分析結果にたどり着くまでの分析プロセスを公開し共有する必要がある.その分析プロセスの中には,分析手順だけではなく,その分析手順に従ってデータ分析を行えるデータ分析システム環境として何をどう利用したのかを記述する必要がある.独自にその環境を構築した場合は,それをどう構築するかについて記述した手順も必要である.これらが揃うことで,第三者である別の研究者がいつでも研究データを再利用し,研究の再現検証が可能となるし,そのオリジナル研究に加えて自らの研究を派生させることがスムーズにできるようになる.本項では,オープンサイエンスを推進するためにこれらの再現手順を保存・管理・提供するデータ分析プロセス共有手法を提案する.(著者抄録)

シソーラス用語： *情報利用 ,  データ解析 ,  *科学技術 ,  情報公開 ,  ワークフロー
準シソーラス用語： *オープンサイエンス ,  *データ共有 ,  データ分析

分類 (1件)： 科学技術一般  (AA01000H)

引用文献 (14件)：

• FORCE11: FAIR原則, https://www.force11.org/fairprinciples (accessed on 01-07-2020).
• 山地一禎: 日本の研究データ基盤の構築, https://rcos.nii.ac.jp/document/ (accessed on 01-07-2020).
• Feitelson, D. G.: From repeatability to reproducibility and corroboration, ACM SIGOPS Operating Systems Review vol. 49, no.1, pp. 3-10 (2015).
• Gruning, B. and et al.: Practical Computational Reproducibility in the Life Sciences, Cell Systems volume 6, issue 6, pp. 631-635 (2018).
• AiiDA: Material Cloud, https://materialscloud.org/ (accessed on 01-07-2020).

タイトルに関連する用語 (5件)： オープンサイエンス ,  推進 ,  データ分析 ,  プロセス ,  共有