Résumé:
Cette présentation portera sur les politiques, les flux de travail, les interventions éditoriales et les innovations technologiques déployées par Springer Nature pour faciliter le partage d'artefacts de recherche ouverts. Dans le contexte des exigences des bailleurs de fonds/institutions et des besoins des différentes communautés de recherche, que fait Springer Nature pour éliminer les obstacles à la participation ?

Résumé des conversations

La discussion a porté sur la motivation des chercheurs à partager leurs données et sur la promotion des pratiques de science ouverte. Il a été souligné que si les mandats des bailleurs de fonds et des institutions ont un impact, les motivations intrinsèques des chercheurs, telles que l'augmentation des citations et l'impact sociétal, ne doivent pas être négligées. Un défi majeur demeure : accorder aux chercheurs une reconnaissance suffisante pour le partage de leurs données, en raison des incohérences dans la mesure des données. Les éditeurs jouent un rôle crucial par le biais de politiques, de solutions technologiques et d'interventions éditoriales visant à alléger les charges administratives. Parmi les exemples, on peut citer la mise en œuvre de politiques unifiées de partage des données, l'automatisation du dépôt des données et la mobilisation active des éditeurs pour encourager le partage des données.

Messages à retenir/État actuel des défis

Voici les principaux points à retenir:

• Les chercheurs sont principalement motivés par l’augmentation des citations et de la reconnaissance de leur travail.
• L’absence de mesures de données cohérentes sur les différentes plateformes empêche une reconnaissance appropriée du partage des données.
• Les mandats de partage de données dictés par les bailleurs de fonds rencontrent un soutien en baisse, ce qui indique la nécessité d’une meilleure compréhension des motivations des chercheurs.
• Les éditeurs jouent un rôle essentiel dans la promotion de la science ouverte par la mise en œuvre de politiques et les avancées technologiques.
• L’intervention éditoriale peut influencer de manière significative le comportement des auteurs à l’égard du partage des données.
• Les inquiétudes concernant le « scoop », la confidentialité des données, la sécurité de la recherche et la souveraineté des données autochtones empêchent également le partage des données.
• Des solutions émergent pour atténuer les problèmes de confidentialité et permettre le partage des données.
• L’automatisation du dépôt de données et la liaison des données aux articles publiés augmentent la reconnaissance.

Recommandations/prochaines étapes

Voici les prochaines étapes recommandées :

• Développer des mesures standardisées pour mesurer et récompenser de manière cohérente le partage de données sur toutes les plateformes.
• Les bailleurs de fonds et les décideurs politiques devraient utiliser les données d’enquête pour mieux comprendre et répondre aux motivations des chercheurs en matière d’accès libre.
• Affiner davantage les politiques des éditeurs afin de réduire les charges administratives et de promouvoir l’accessibilité des données.
• Développer des solutions technologiques qui automatisent les processus de dépôt de données, de partage de codes et de préimpression.
• Encourager les interventions éditoriales pour contester le choix des auteurs de ne pas partager leurs données et promouvoir la disponibilité des données publiques.
• Répondre aux préoccupations des chercheurs concernant la confidentialité des données, la sécurité et le potentiel de récupération de données par le biais de l’éducation et du soutien.
• Continuez à soutenir et à développer des ressources telles que le Data Citation Corpus pour améliorer les pratiques de citation des données.
• Favoriser la collaboration entre les chercheurs, les éditeurs, les bailleurs de fonds et les décideurs politiques pour créer un écosystème favorable à la science ouverte.