ORFG Responds to OSTP's Scientific Integrity Policy Framework RFI
April 08, 2022
Theo: https://www.orfg.org/news/2022/4/8/orfg-responds-to-ostps-scientific-integrity-policy-framework-rfi
Bài được đưa lên Internet ngày: 08/04/2022
Nhóm các Nhà cấp vốn Nghiên cứu Mở - ORFG (Open Research Funders Group) vui mừng gửi câu trả lời chính thức tới “Yêu cầu Thông tin để Hỗ trợ cho Phát triển Khung Chính sách Liêm chính Khoa học của Liên bang” của Phòng Khoa học và Công nghệ - OSTP (Office of Science and Technology Policy) của Nhà Trắng. Đây là sự mở rộng tự nhiên câu trả lời của chúng tôi cho Yêu cầu Thông tin - RFI (Request for Information) trước đó của OSTP, nêu các lý do chúng tôi tin tưởng các thực hành nghiên cứu mở và minh bạch là sống còn để cải thiện liêm chính nghiên cứu. Câu trả lời hiện hành của chúng tôi đưa ra cách để khoa học mở có thể được tích hợp vào các chính sách liêm chính nghiên cứu, các điều khoản cụ thể nào cần được đưa vào trong các chính sách đó, và cách để chúng nên được đánh giá. Đặc biệt, ORFG khuyến khích chính phủ liên bang tiến hành các hành động sau:
Hỗ trợ phát triển và triển khai chính sách mức quốc gia về khoa học mở.
Yêu cầu các cơ quan liên bang nhúng các thực hành mở và minh bạch vào các chính sách liêm chính nghiên cứu của họ, bao gồm việc yêu cầu các kết quả đầu ra (các bài báo, mã, dữ liệu, các bài báo chưa được rà soát lại ngang hàng – preprints, các vật liệu hữu hình, .v.v.) từ tất cả các nghiên cứu được cấp vốn của liên bang sẽ phải được chia sẻ mở càng sớm càng tốt và ở định dạng cho phép cả người và máy đọc được.
Xem xét các nguyên tắc được cộng đồng phát triển dựa vào việc chia sẻ nghiên cứu và các thước đo có trách nhiệm - bao gồm FAIR (bản dịch sang tiếng Việt), CARE, Các nguyên tắc Hong Kong (bản dịch sang tiếng Việt), DORA (bản dịch sang tiếng Việt) và Tuyên ngôn Leiden (bản dịch sang tiếng Việt) – để hướng dẫn cho cho các nỗ lực và phát triển các điều khoản và các tiêu chí đánh giá chính sách.
Khuyến khích các thực hành tốt nhất thông qua các chính sách liêm chính nghiên cứu bằng việc yêu cầu chia sẻ tất cả các kết quả đầu ra nghiên cứu bằng việc sử dụng các mã nhận dạng thường trực, các kho công cộng tin cậy, các siêu dữ liệu chi tiết, các định dạng tệp không sở hữu độc quyền, và các giấy phép mở cho phép sử dụng lại.
Cam kết cấp vốn cho phát triển và duy trì hạ tầng nguồn mở do cộng đồng dẫn dắt, để vừa tạo thuận lợi cho việc chia sẻ nghiên cứu và vừa đánh giá tuân thủ với các chính sách liêm chính có thể đạt được ở phạm vi rộng lớn.
Coi trọng và đánh giá cao các thực hành nghiên cứu có trách nhiệm, bao gồm việc chia sẻ các giao thức và kết quả đầu ra nghiên cứu (dữ liệu, mã, các vật liệu hữu hình, .v.v.), nguồn gốc nghiên cứu, và sử dụng các hướng dẫn báo cáo để tiêu chuẩn hóa thông tin và nâng cao khả năng tái tạo lại.
Khai phá các cách thức để cải thiện các cơ chế ưu đãi để rõ ràng thưởng cho các thực hành nghiên cứu mở và có trách nhiệm, bao gồm việc kết hợp ngôn ngữ mẫu từ bộ công cụ khoa học mở được Bàn tròn về Điều chỉnh các Sáng kiến phù hợp với Khoa học Mở của Viện Hàn lâm Quốc gia về Khoa học, Kỹ thuật và Y học phát triển.
Gợi ý phản hồi thường xuyên về các chính sách liêm chính nghiên cứu từ cả những người nhận trợ cấp và cộng đồng hàn lâm rộng lớn hơn - bao gồm các chuyên gia về bản quyền, về đa dạng, công bằng, hòa nhập - DEI (Diversity, Equity, Inclusion), các công nghệ nghiên cứu mới (như, trí tuệ nhân tạo – AI), nghiên cứu mở, và các thước đo có trách nhiệm - để tăng cường đồng sáng tạo và cải thiện liên tục về ngôn ngữ và các yêu cầu chính sách.
Chúng tôi tin tưởng việc triển khai các hành động ở trên - như đảm bảo sử dụng các mã nhận dạng thường trực, siêu dữ liệu chi tiết, và các giấy phép mở - sẽ cải thiện liêm chính nghiên cứu bằng việc tối đa hóa không chỉ tính sẵn sàng các kết quả đầu ra nghiên cứu mà còn cả tính khả thi và khả năng sử dụng lại của chúng. Việc gắn với các nguyên tắc do cộng đồng phát triển và gợi ý phản hồi từ cộng đồng sẽ giúp đảm bảo rằng nghiên cứu được chia sẻ và với sự công bằng trong đầu. Và việc thiết kế các cơ chế ưu đãi để rõ ràng thưởng cho các thực hành nghiên cứu mở và có trách nhiệm sẽ khuyến khích sự thay đổi văn hóa sâu sắc và dài lâu cần thiết để cải thiện liêm chính nghiên cứu.
Đọc toàn bộ câu trả lời của ORFG ở đây (bản dịch sang tiếng Việt).
Ý kiến bạn đọc
Những tin mới hơn
Những tin cũ hơn
Trang Web này được thành lập theo Quyết định số 142/QĐ-HH do Chủ tịch Hiệp hội các trường đại học, cao đẳng Việt Nam – AVU&C (Association of Vietnam Universities and Colleges), GS.TS. Trần Hồng Quân ký ngày 16/09/2019, ngay trước thềm của Hội thảo ‘Xây dựng và khai thác tài nguyên giáo dục mở’ do 5...
Hướng dẫn kỹ thuật lời nhắc. Kỹ thuật viết lời nhắc. Lời nhắc Tái Hành động (ReAct)
Hướng dẫn kỹ thuật lời nhắc. Kỹ thuật viết lời nhắc. Mô hình Ngôn ngữ Hỗ trợ Chương trình (PAL)
Các nội dung về AI trong tài liệu ‘Khung năng lực Tài nguyên Giáo dục Mở cho giảng viên V3.0’
Hướng dẫn kỹ thuật lời nhắc. Kỹ thuật viết lời nhắc. Lời nhắc Kích thích Định hướng
Hướng dẫn kỹ thuật lời nhắc. Kỹ thuật viết lời nhắc. Nhắc tích cực
Hướng dẫn kỹ thuật lời nhắc. Kỹ thuật viết lời nhắc. Kỹ thuật nhắc tự động (APE)
Hướng dẫn kỹ thuật lời nhắc. Kỹ thuật viết lời nhắc. Suy luận Tự động và Sử dụng Công cụ (ART)
50 công cụ AI tốt nhất cho năm 2025 (Đã thử và kiểm nghiệm)
Các bài toàn văn cho tới hết năm 2024
Các bài trình chiếu trong năm 2024
Các lớp tập huấn thực hành ‘Khai thác tài nguyên giáo dục mở’ tới hết năm 2024
Các tài liệu dịch sang tiếng Việt tới hết năm 2024
Tập huấn thực hành ‘Khai thác tài nguyên giáo dục mở’ cho giáo viên phổ thông, bao gồm cả giáo viên tiểu học và mầm non tới hết năm 2024
Bộ các tài liệu hướng dẫn của UNESCO cho các chính phủ và cơ sở để triển khai Khuyến nghị Tài nguyên Giáo dục Mở
Hướng dẫn thực hành về Giáo dục Mở cho các học giả: Hiện đại hóa giáo dục đại học thông qua các thực hành Giáo dục Mở (dựa trên Khung OpenEdu)
Chứng chỉ Creative Commons cho các nhà giáo dục, thủ thư hàn lâm, và văn hóa mở
Các mô hình bền vững Tài nguyên Giáo dục Mở (TNGDM) - Tổng hợp
ORCID - Quy trình làm việc
Tổng hợp các bài của Nhóm các Nhà cấp vốn Nghiên cứu Mở (ORFG) đã được dịch sang tiếng Việt
Tổng hợp các bài của Liên minh S (cOAlition S) đã được dịch sang tiếng Việt
Europeana - mô hình mẫu về hệ thống liên thông, Dữ liệu Mở (Liên kết) và dữ liệu FAIR của OpenGLAM/Văn hóa Mở
Năm Khoa học Mở & Chuyển đổi sang Khoa học Mở - Tổng hợp các bài liên quan
‘Bộ công cụ Khoa học Mở của UNESCO’ - Các bản dịch sang tiếng Việt
Định nghĩa các khái niệm liên quan tới Khoa học Mở
‘Digcomp 2.2: Khung năng lực số cho công dân - với các ví dụ mới về kiến thức, kỹ năng và thái độ’, EC xuất bản năm 2022
‘ĐÁNH DẤU KHÓA HỌC MỞ VÀ KHAM ĐƯỢC: CÁC THỰC HÀNH TỐT NHẤT VÀ CÁC TRƯỜNG HỢP ĐIỂN HÌNH’ - VÀI THÔNG TIN HỮU ÍCH
Khóa học cơ bản về Dữ liệu Mở trong chương trình học tập điện tử trên Cổng Dữ liệu châu Âu