オープンサイエンス

オープンサイエンス
ユネスコの2021年オープンサイエンス勧告 によるオープンサイエンスの柱[ 1 ]
国全世界
主要人物ユネスコ
影響オープン アクセス、オープン ソース運動、クリエイティブ コモンズ ライセンス、Sci-Hub、ウィキメディア運動。
影響を受けた世界中の学術界

オープンサイエンスとは、共同ネットワークを通じて科学研究（出版物、データ、物理的サンプル、ソフトウェアを含む）を透明化し、社会のあらゆる階層がアクセスできるようにする運動である。[ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]これには、オープンな研究の出版、オープンアクセスのキャンペーン、科学者によるオープンノートブック科学の実践の奨励（データやコードのオープンな共有など[ 5 ]）、科学のより広範な普及と一般大衆の関与[ 6 ] 、そして一般的に科学的知識の出版、アクセス、伝達を容易にすることなどの実践が含まれる。

この用語の使用法は分野によって大きく異なり、 STEM分野で顕著な普及が見られます。「オープンリサーチ」という用語は、「オープンサイエンス」のより広範な代替語として広く使われるようになり、伝統的な科学分野に加えて人文科学や芸術分野も包含しています。すべての分野に共通する主要な焦点は、新しい技術やツールの広範な導入、そして研究に基づく視点からの知識の創出、普及、受容という根底にあるエコロジーです。[ 7 ] [ 8 ]

Tennant et al. (2020) [ 9 ]が指摘するように、オープンサイエンスという用語は「暗黙のうちに『科学的』分野のみを対象としているように思われるが、オープンな学術研究には芸術・人文科学の研究も含まれると考えられる。[ 10 ] [ 11 ]また、研究者が教育者やコミュニケーターとして果たす様々な役割や実践、そして研究コミュニティを超えて知識を共有するという根底にあるオープンな哲学も含まれる。」

オープンサイエンスは、17世紀に学術雑誌とともに始まった慣習を変革するものではなく、継続するものと見ることができます。学術雑誌は、科学的知識に対する社会的需要の高まりに応えて、科学者がリソースを共有できるようにしました。 [ 12 ] [ 13 ]オープンサイエンス運動は、科学者の研究リソースの共有への欲求と、利益のために専有情報を保護したい機関の関心との間の緊張から生まれました。[ 14 ] [ 5 ] [ 15 ]さらに、オープンアクセスの状況とそれを促進するために利用できるリソースは、学術研究の分野によって異なる可能性があります。[ 16 ]

原則

2021年2月17日のユネスコのプレゼンテーションに基づくオープンサイエンスの要素。 この描写には先住民族の科学が含まれます。

オープンサイエンスの6つの原則は以下のとおりである。[ 17 ]

背景

科学研究は通常、データの収集、分析、公開、再分析、批評、そして再利用を伴います。オープンサイエンスの支持者は、科学データの広範な普及を阻害したり、阻害したりする多くの障壁を指摘しています。[ 5 ] [ 18 ] これらには、営利研究出版社による金銭的なペイウォール、データ出版社による利用制限、データの不適切なフォーマットや再利用を困難にする独自ソフトウェアの使用、そして情報の利用方法に対するコントロールを失うことへの懸念から、データ公開に対する文化的抵抗などが含まれます。[ 5 ] [ 18 ] [ 19 ]

FOSTER分類法によれば、[ 20 ]オープンサイエンスにはオープンアクセス、オープンデータ、オープンソース運動の側面が含まれることが多いが、現代科学ではデータや情報を処理するためにソフトウェアが必要である。[ 21 ] [ 22 ] [ 23 ]オープンリサーチコンピューティングは科学的成果の再現性の問題にも取り組んでいる。

種類

「オープンサイエンス」という用語には、統一された定義や測定枠組みが存在しない。一方では、「不可解な現象」とみなされてきた。[ 24 ]他方では、この用語は、科学の発展と、それに伴う社会への補完的なアクセスを促進することを目的とした一連の原則を包括するものとして用いられてきた。社会学者のベネディクト・フェッヒャーとサーシャ・フリーシケは、オープンサイエンスを5つの学派に分類し、それぞれが異なる側面を強調している。[ 25 ]

フェッヒャーとフリーシケによれば、「オープンサイエンス」とは、知識がどのように創造され、共有されるかという多様な視点を包含するものです。フェッヒャーとフリーシケは、オープンサイエンスを5つの異なる流派に分類し、それぞれが異なる優先事項とアプローチを反映しています。

インフラストラクチャスクール

インフラストラクチャ学派は、効率的な研究はオープンに利用可能なプラットフォーム、ツール、アプリケーションに依存すると考えています。オープンサイエンスは主に技術的な課題と捉え、ソフトウェア、アプリケーション、コンピューティングネットワークを含むインターネットベースのインフラストラクチャに焦点を当てています。インフラストラクチャ学派は、「サイバーサイエンス」という概念と密接に結びついています。サイバーサイエンスとは、情報通信技術を科学研究に応用する潮流を指し、インフラストラクチャ学派の友好的な発展につながっています。この繁栄の具体的な要素としては、科学者間の協力と交流の促進、そして「オープンソースサイエンス」の実践の発展などが挙げられます。社会学者たちは、インフラストラクチャ学派における2つの中心的な潮流について論じています。

1.分散コンピューティング：このトレンドは、複雑でプロセス負荷の高い科学計算を、世界中のボランティアコンピュータネットワークにアウトソーシングする慣行を包含する。社会学者が論文で挙げている例としては、オープンサイエンスグリッドが挙げられる。これは、大量のデータ管理と処理を必要とする大規模プロジェクトの開発を可能にし、分散コンピュータネットワークを通じて実現される。さらに、グリッドは科学者がこのプロセスを円滑に進めるために必要なツールを提供する。[ 26 ]

2. 科学者のソーシャルネットワークとコラボレーションネットワーク：このトレンドは、従来の非デジタルな手法よりもはるかに容易に他の研究者との交流や科学的な共同研究を可能にするソフトウェアの開発を包含しています。このトレンドは、研究コミュニケーションと調整を可能にするソーシャルメディアプラットフォームと共同デジタルツールに重点を置いています。De Roureら（2008）[ 27 ]は、SVREの4つの主要な機能を特定しています。

  • 研究オブジェクト（再利用可能なデジタル商品）の管理と共有
  • 研究対象を公開するためのインセンティブが組み込まれている
  • 多様なデジタル成果物を統合するためのオープン性と拡張性
  • 単なる保存ではなく、積極的な研究利用を可能にする実用的な機能。

測定学校

測定学派は、科学的インパクトを決定するための代替手法の開発に焦点を当てており、研究者の評判、資金、そしてキャリアにおけるその重要な役割を認識しています。著者らはその後、測定学派を支持する他の研究について論じています。著者らが論じた先行研究における3つの主要な潮流は以下のとおりです。

  • ピアレビューは時間がかかる作業であることは広く認識されています。
  • 著者に起因する引用の影響は、論文の質よりもジャーナルの発行部数と密接に相関しています。
  • オープンサイエンスに沿った出版形式は、インパクトファクターを計算する従来のジャーナル構造にほとんど準拠していません。

そのため、この学派は、科学的貢献がどれだけのインパクトがあったかを完全に評価するために、さまざまな出版物の種類やソーシャルメディアのウェブでの科学的貢献の報道を考慮できる、より高速なインパクト測定技術があると主張する。この学派の主張の要点は、読む、ブックマークする、共有する、議論する、評価するなどの隠れた使用は追跡可能な活動であり、これらの痕跡は科学的インパクトのより新しい尺度を開発するために使用でき、また使用すべきであるというものである。この新しいタイプのインパクト測定を包括する専門用語は、Priemら (2011) による2011年の論文で造られた「オルトメトリクス」と呼ばれる。[ 28 ] [ 29 ]注目すべきことに、著者らはオルトメトリクスが、遅くて構造化されていない従来のウェブメトリクスとは異なるという証拠について議論している。オルトメトリクスは、ツイート、ブログ、議論、ブックマークを考慮した、より広範な尺度セットに依存することが提案されている。学者たちは、包括的なインパクト尺度を生成するために、オルトメトリクスはコラボレーションパターンを含む研究ライフサイクル全体を捕捉すべきであると提案している。しかし、著者らは、これをどのように達成するかについて方法論的な詳細を提示する論文がほとんどないことを明確に評価しています。著者らは、この点とエビデンスの全般的な不足を理由に、オルメトリクス分野の研究はまだ初期段階にあると結論付けています。

公立学校

著者らによると、この学派の中心的な関心は、科学をより幅広い聴衆に普及させることである。著者らが述べているように、この学派の本質的な前提は、Web 2.0などの新しいコミュニケーション技術によって、科学者は研究プロセスをオープンにし、また、関心を持つ非専門家向けに「研究成果」をより良く準備できるようになるというものである。したがって、この学派は大きく2つの流れに特徴づけられる。1つは研究プロセスを大衆に公開することを主張し、もう1つは科学的成果への大衆のアクセス向上を主張する。

  • 研究プロセスへのアクセス：コミュニケーション技術は、研究の継続的な記録を可能にするだけでなく、研究プロセス自体に様々な外部の個人を参加させることも促進します。著者らは、市民科学、つまり科学者以外の人々やアマチュアが研究に参加することを例に挙げています。著者らは、ゲームツールを用いることで、科学者がボランティアの脳力を活用し、タンパク質の折り畳み構造の様々な組み合わせを試行錯誤できる事例を論じています。これにより、科学者はより多くの妥当なタンパク質構造を排除できると同時に、市民の科学に対する理解を深めることができます。著者らはまた、このアプローチに対するよくある批判についても論じています。それは、参加者のアマチュア性が、実験の科学的厳密さを損なう恐れがあるというものです。
  • 研究結果の理解可能性：この研究の流れは、より幅広い読者層に研究を理解してもらうことに焦点を置いています。著者らは、マイクロブログサービスなどの科学コミュニケーションのための特定のツールを用いてユーザーを関連文献に誘導することを推奨する多くの著者について言及しています。著者らは、この学派は、すべての研究者が自らの研究を一般公開する義務を負っていると主張しています。そして著者らは、一般の人々にとって複雑すぎて理解しにくい知識の仲介者や仲介者のための新たな市場が存在するかどうかについて議論を進めています。

民主的な学校

民主主義学派は、研究プロセスや理解可能性よりも、研究成果（出版物やデータ）への一般公開を重視します。この学派の中心的な関心は、研究出版物や科学データへの一般公開を妨げる法的その他の障壁です。支持者は、あらゆる研究成果は自由に利用できるべきであり、特に国が資金提供する実験やデータの場合、誰もが知識への平等なアクセス権を持つべきだと主張します。この学派を特徴づける2つの中心的な潮流は、オープンアクセスとオープンデータです。

  • オープンデータ：出版ジャーナルが実験データに対して著作権を主張すべきという考え方に反対する。これはデータの再利用を妨げ、ひいては科学全体の効率を低下させる。ジャーナルは実験データを利用する権利がなく、他の研究者に利用を許可することが有益であるという主張だ。オープンデータの推進にもかかわらず、管理上の負担を主な障害として挙げ、データセットを積極的に共有している研究者はわずか25%に過ぎない。
  • 研究出版物へのオープンアクセス：この学派によれば、知識の創造と共有の間にはギャップがある。支持者は、科学的知識は5年ごとに倍増しているにもかかわらず、その知識へのアクセスは依然として限られていると主張している。彼らは、知識へのアクセスは、特に経済的な意味で、人類の発展に不可欠であると考えている。

プラグマティックスクール

実用派は、オープンサイエンスを、研究プロセス全体でのコラボレーションを増やすことで知識の創造と普及をより効率的にする可能性と捉えている。実用派の支持者たちは、研究段階が透明性を持って行われ、研究者が機関を超えて中間結果を共有すると、科学はより効率的になると主張する。この意味での「オープン」は、オープンイノベーションの概念に非常によく合致している。[ 30 ]例えば、Take は、アウトサイドイン（生産プロセスへの外部知識の取り込み）とインサイドアウト（以前は閉鎖的だった生産プロセスからの波及効果）の原則を科学に移転している。[ 31 ] Web 2.0 は、コラボレーションを促進するのに役立つツールのセットであると考えられている（サイエンス 2.0と呼ばれることもある）。さらに、市民科学は、科学者以外の人々の知識と情報も含めたコラボレーションの一形態と見なされている。Fecher と Friesike は、データ共有が実用派の例として挙げられている。これは、データ共有によって、研究者が他の研究者のデータを使用して新しい研究課題を追求したり、データ駆動型のレプリケーションを実施したりできるようになるためである。

歴史

科学雑誌という制度が広く普及したことは、現代のオープンサイエンスの概念の始まりを示しています。それ以前は、社会が科学者に秘密主義的な行動を強いていました。

ジャーナル以前

科学雑誌が登場する以前は、科学者は科学的発見を公表することで得るものはほとんどなく、失うものが多かった。[ 32 ]ガリレオ、ケプラー、アイザック・ニュートン、クリスティアーン・ホイヘンス、ロバート・フックなど多くの科学者が、アナグラムや暗号で暗号化した論文で発見を記述し、その暗号化された文章を配布することで、その発見の所有権を主張した。[ 32 ]彼らの意図は、その発見を自分たちが利益を得られるものに発展させ、所有権を主張する準備ができたときに、その発見を公開して所有権を証明することであった。[ 32 ]

発見を公表しないシステムは、発見がすぐに共有されず、発見者が優先権を証明することが困難な場合があったため、問題を引き起こしました。ニュートンとゴットフリート・ライプニッツはともに微積分の発見における優先権を主張しました。[ 32 ]ニュートンは1660年代と1670年代に微積分について書いたが、出版したのは1693年だったと述べています。[ 32 ]ライプニッツは1684年に微積分に関する論文「Nova Methodus pro Maximis et Minimis」を出版しました。優先権をめぐる議論は、科学が公に公表されないシステムに内在しており、優先権の恩恵を受けたい科学者にとっては問題でした。

貴族の後援のもと、科学者は有用な革新を開発したり娯楽を提供したりするために資金を受け取っていたが、後援者の欲求を満たそうとする圧力が生まれ、他者に利益をもたらす可能性のある公開研究が制限されていた。[ 13 ]

アカデミーとジャーナルの出現

最終的に、個人後援制度は、社会が求め始めた科学的成果を提供できなくなった。[ 13 ]個人後援者では、不安定なキャリアを持ち、継続的な資金を必要とする科学者に十分な資金を提供できなかった。[ 13 ]これを変えたのは、複数の科学者による研究を、複数の後援者によって資金提供されるアカデミーにプールする傾向であった。[ 13 ] 1660年にイギリスは王立協会を設立し、1666年にフランスはフランス科学アカデミーを設立した。[ 13 ] 1660年代から1793年の間に、政府はこれら2つのアカデミーをモデルにした70の他の科学組織を公式に認可した。[ 13 ] [ 33 ] 1665年、ヘンリー・オルデンバーグは、科学に特化した最初の学術雑誌であり、科学出版成長の基盤となった王立協会哲学論文集の編集者になった。[ 34 1790年には1052社にまで増加しました。[ 35 ]それ以来、出版業はさらに急速に発展しました。[ 36 ]

この種の最初の大衆科学雑誌は1872年に発行されました。その雑誌名は示唆に富んでおり、現代においても科学ジャーナリズムのポータルサイトとして機能しています。『ポピュラーサイエンス』です。[ 37 ]同誌は、電話、蓄音機、電灯の発明、そして自動車技術の始まりを記録してきたと主張しています。さらに同誌は、「ポピュラーサイエンスの歴史は、過去129年以上にわたる人類の進歩を真に反映している」とまで主張しています。[ 38 ]大衆科学に関する学術的な議論では、「科学ブーム」、つまり科学的なトピックに対する人々の関心が急激に高まった時期という概念が頻繁に言及されています。近年のポピュラーサイエンスの歴史記述では、「科学ブーム」という言葉の登場は、1979年のダニエル・グリーンバーグ著『科学と政府報告書』に遡るとされ、同書は「科学雑誌が至る所で爆発的に増加している」と述べている。同様に、この記述では、1980年のタイム誌とその表紙記事「カール・セーガン」が、ポピュラーサイエンスが「熱狂に変わった」という主張を広めたと論じている。[ 39 ]重要なのは、この二次的な記述が、そもそもポピュラー「科学」とは何だったのかという重要な疑問を提起している点である。歴史家は、ポピュラーライティングが科学者と一般聴衆の間の溝をどのように埋めたかを分析する前に、まず科学的専門知識を構成するものを明確にする必要がある。

アカデミー間の連携

現代において、多くの学術機関は、公的資金で運営される大学や研究機関の研究者に対し、研究の共有と一部の技術開発の独占化を両立させるよう圧力をかけてきました。[ 15 ]研究の中には商業的な可能性を秘めたものがあります。多くの研究機関は、その研究成果を有効活用しようと、情報や技術へのアクセスを制限し、より広範な共同研究によって恩恵を受けるはずだった科学の進歩を遅らせています。[ 15 ]研究の商業的価値を予測することは困難ですが、単一の研究機関が独占的に管理することによる利益は、より広範な研究事業にかかる総体的なコストを上回るという点で、コンセンサスが得られています。[ 15 ]

「オープンサイエンス」という用語の誕生

スティーブ・マンは1998年に「オープンサイエンス」という用語を作ったと主張した。[ 40 ] 彼はまた、1998年にopenscience.comとopenscience.orgというドメイン名を登録し、2011年にdegruyter.comに売却した。この用語は以前、ダリル・E・チュビンが1985年に書いたエッセイ「オープンサイエンスとクローズドサイエンス：民主主義におけるトレードオフ」の中で、今日の「オープンサイエンス」の規範に言及する意味で使用されていた。[ 41 ]チュビンのエッセイは、ロバート・K・マートンが1942年に提唱した、現在ではマートン規範と呼ばれている理想的な科学の実践と科学的コミュニケーションの様式を引用している。[ 42 ]この用語は1970年代から1980年代にかけての学術文献に断続的に登場し、多様な概念に適用された。

インターネットと科学文書への無料アクセス

21世紀初頭の活動家や機関の言説で提示されたオープンサイエンス運動は、特にインターネット時代において、科学をオープンにする様々な方法を指しています。その第一の柱は、科学出版物への無料アクセスです。この問題が政治問題に浮上したのは、2001年12月1日から2日にオープン・ソサエティ研究所（現オープン・ソサエティ財団）が主催した会議の後、2002年2月14日にブダペスト・オープンアクセス・イニシアチブが発表された時です。この宣言は、オープンアーカイブやオープンアクセスジャーナルなどのデジタルツールを読者が無料で利用することを求めています。[ 43 ]

科学出版物へのオープンアクセスの考え方は、 2002年に作成されたクリエイティブ・コモンズ・ライセンスなど、共有文書を配布し、場合によっては変更する権利を保証するための無料ライセンスの問題とすぐに切り離せないものになりました。2011年には、ブダペスト・オープン・イニシアチブの新しい文書で、CC-BYライセンスが科学文書への無料アクセスだけでなく、無料の配布を保証することの重要性が明示的に言及されています。[ 44 ]

オープンアクセスの原則は、出版物を超えて、研究データ（2003年のベルリン宣言ですでに言及されているように、分野を超えた科学的研究の実証的基礎）を含むように拡大されました。 [ 45 ] 2007年に経済協力開発機構（OECD）は、公的資金で賄われた研究データへのアクセスに関する報告書を発表し、その中で「研究結果を検証するデータ」と定義しました。[ 46 ]

オープンサイエンスは、その民主的な美徳を超えて、研究結果を生み出すために使用されたデータやソースコードの公開の一般化、または方法論的論文の普及を通じて、研究結果の複製危機に対応することを目指しています。[ 47 ]

オープンサイエンス運動は、いくつかの規制および立法措置に影響を与えました。例えば、2007年、リエージュ大学は、研究者の出版物を機関リポジトリOrbi（2008年11月に開設）に寄託することを義務付ける規則を採択しました。[ 48 ] 2008年には、統合歳出法により、NIHパブリックアクセスポリシーが義務化されました（以前は2004年から任意でした）。[ 49 ]フランスでは、 2016年に制定されたデジタル共和国法により、科学論文の検証済み原稿をオープンアーカイブに寄託する権利が創設され、ジャーナルへの掲載日から公開猶予期間が設けられました。この法律はまた、公開データの再利用をデフォルトで認める原則も定めています。[ 50 ]

政治

多くの国では、政府が科学研究に資金を提供しています。科学者は、論文を執筆し、学術雑誌（多くの場合商業誌）への掲載を募ることで、研究成果を発表することがよくあります。大学や図書館などの公共機関は、これらの雑誌を購読しています。公共科学図書館の創設者であるマイケル・アイゼン氏は、このシステムについて「すでに研究費を支払った納税者が、研究成果を読むために再び支払わなければならない」と述べています。[ 51 ]

2011年12月、一部の米国議員は研究事業法と呼ばれる法案を提出した。[ 52 ]この法案は、納税者から資金提供を受けた研究に関する論文をオンラインで無料で公開することを義務付ける条項を連邦政府機関が交付することを禁止するものである。[ 53 ]この法案の共同提案者であるダレル・イッサ氏は、「公的資金による研究は、現在も、そして今後も、完全に公的に利用可能でなければならない。また、民間部門による公的資金による研究の付加価値を保護し、商業および非営利の研究コミュニティが活発に活動し続けることを保証しなければならない」と述べて法案を説明した。[ 54 ]これに対し、研究者たちは「知識のコスト」と呼ばれる商業出版社エルゼビアのボイコットを含む広範な抗議活動を組織した。[ 55 ]

欧州連合理事会のオランダ議長国は、2016年4月に欧州委員会が資金提供する研究をオープンサイエンスに移行するよう呼びかけました。欧州委員のカルロス・モエダス氏は、4月4日から5日にアムステルダムで開催されたオープンサイエンス会議でオープンサイエンスクラウドを発表しました。[ 56 ]この会議では、欧州共同体がオープンサイエンスに移行するための具体的な行動を概説した、生きた文書である「アムステルダム・オープンサイエンス行動要請書」も発表されました。欧州委員会は、研究デジタルオブジェクトのリポジトリ、欧州オープンサイエンスクラウド（EOSC）、そして品質と影響を評価するための指標の開発を含む、オープンサイエンス政策への取り組みを継続しています。[ 57 ]

2021年10月 、フランス高等教育・研究・イノベーション省は、 2021年から2024年までのオープンサイエンスに関する第2次計画の公式翻訳を発表しました。[ 58 ]

標準設定機器

現在、オープンサイエンスのあらゆる側面を網羅する世界的な規範的枠組みは存在しない。2019年11月、ユネスコは第40回総会において、加盟国193カ国から、オープンサイエンスに関する世界的な対話を主導し、世界的に合意された規範を特定し、標準設定文書を作成する任務を負った。[ 59 ] [ 60 ]オープンサイエンスに関する新たな世界的な規範文書を定義するための、多様な利害関係者による協議型、包括的、参加型のプロセスは2年かかり、2021年には加盟国によるオープンサイエンスに関するユネスコ勧告の採択につながると予想されている。[ 61 ]

2つの国連の枠組みは、オープンサイエンスと密接に関連する概念の適用に関する共通の世界基準を定めています。それは、2017年の第39回総会で承認されたユネスコの科学と科学研究者に関する勧告[ 62 ]と、 2011年の第36回総会で承認された ユネスコの科学情報と研究へのオープンアクセスに関する戦略[ 63 ]です。

オープンサイエンスと研究評価

オープンサイエンス運動の中心的な側面は、研究評価の改革である。研究評価推進連合（CoARA）（2022年発足）[ 64 ]や研究評価に関するサンフランシスコ宣言（DORA）[ 65 ]などのイニシアチブは、ジャーナルインパクトファクター（JIF）やh指数などの従来の定量的指標からの脱却を提唱している。これらの指標は、バイアスがかかり、定性的な側面が軽視されることが多いためである。代わりに、オルトメトリクスやオープンサイエンス指標などの代替指標や指標をより重視する必要がある。オープンサイエンス指標には、オープンアクセス出版物の数、データ管理計画、プレプリント、FAIRライセンスデータ、オープンピアレビューレポートなどの指標が含まれる。これらのアプローチは、科学的成果の透明性と再利用性を促進し、それによって科学的成果のより公平で包括的な評価を可能にすることを目的としている。オープンサイエンスは透明性、アクセシビリティ、コラボレーションの向上を目指しているが、オープン性を測定するための多数の新しい指標の導入は、意図しない結果をもたらしている。これらの指標はしばしば定量的な指標に依存しており、CoARAやDORAなどのイニシアチブが提唱する全体的かつ定性的なアプローチとは相容れない。根本的な問題は、これらの指標が研究者の行動を測定するだけでなく、影響を与えるように設計されている点にある。これは、研究の質を損なう「指標主導型」の慣行につながる可能性がある。さらに、オープンサイエンスの指標は標準化されておらず、真の測定目的が明確ではない。これらの指標はオープン性を促進する可能性がある一方で、研究評価の全体的な公平性と有効性を歪める可能性があるというリスクがある。[ 66 ]

メリットとデメリット

オープンサイエンスを支持する議論は、一般的に、研究における透明性の向上と、特に公的資金で賄われる科学の公的所有権の価値に焦点を当てています。2014年1月、J・クリストファー・ベアは包括的な「オープンサイエンスガイド」を出版しました。[ 67 ]同様に、2017年には、オープンサイエンスの提唱者として知られる学者グループが、ネイチャー誌にオープンサイエンスの「マニフェスト」を発表しました。[ 68 ]

利点

オープンアクセスは厳格な査読を可能にする

2010年にNASAの宇宙生物学者チームがサイエンス誌に発表した記事では、GFAJ-1と呼ばれる細菌がヒ素を代謝できると報告されている（これまで知られている生命体とは異なり）。[ 69 ]この発見は、NASAが「この論文は地球外生命の証拠の探索に影響を与えるだろう」と主張したこととともに、科学界から批判を浴びた。この問題に関する科学的論評や批判の多くは公開フォーラム、特にTwitterで行われ、何百人もの科学者や非科学者がハッシュタグ「#arseniclife」のコミュニティを作った。[ 70 ] NASAチームの研究を最も声高に批判しているブリティッシュコロンビア大学の宇宙生物学者ロージー・レッドフィールドも、同僚と行った調査の研究報告書の草稿を提出したが、その内容はNASAチームの発見とは矛盾していた。報告書の草稿はオープン研究リポジトリであるarXiv [ 71 ]に掲載され、レッドフィールドは自身の研究室の研究ブログで、自分たちの研究とNASAチームの元の論文の両方の査読を依頼した。 [ 72 ]研究者のジェフ・ルーダーは、オープンサイエンスを「他者が自分のデータや研究について独立した結論に達する権利を保護するよう努めること」と定義した。[ 73 ]この論文は最終的に15年後の2025年8月24日に撤回された。[ 74 ] [ 75 ]

公的資金で賄われた科学は公開される

研究に対する公的資金提供は、長い間、研究論文へのオープンアクセスを提供する主な理由の一つとして挙げられてきました。[ 76 ] [ 77 ]コード、データ、プロトコル、研究提案など、研究の他の部分にも大きな価値があるため、これらも公的資金で賄われている以上、クリエイティブ・コモンズ・ライセンスの下で公的に利用できるようにすべきだという同様の議論がなされています。

オープンサイエンスは科学をより再現性と透明性のあるものにする

科学の再現性はますます疑問視されるようになっており、多くの論文や複数の研究分野[ 78 ] [ 79 ]において再現性が欠如していることが示されています。この問題は「再現性の危機」と呼ばれています。[ 80 ]例えば、心理学者のスチュアート・ヴァイスは、「（衝撃的なことに）以前に発表された心理学研究を対象とした最近の研究では、多くの古典的な現象が再現できないことが示されており、pハッキングの流行がその原因の一つであると考えられています」と述べています。[ 81 ]オープンサイエンスのアプローチは、研究の再現性を高めるのに役立つ方法の一つとして提案されており[ 82 ]、データの操作を軽減するのにも役立ちます。

オープンサイエンスはより大きな影響力を持つ

研究に影響を与える要素はいくつかあり、その多くは熱く議論されています。[ 83 ]しかし、従来の科学的指標では、オープンアクセスやオープンデータなどのオープンサイエンスが従来の指標よりも優れていることが証明されています。[ 84 ] [ 85 ] [ 86 ]

オープンサイエンスは学習の機会を提供することができる

オープンサイエンスは、科学の多様性を認識し、それを受け入れる必要がある。オープンサイエンスは、異なるコミュニティが他のコミュニティから学ぶ機会を提供するだけでなく、[ 87 ]分野を超えた学習と実践を促進する。[ 88 ]例えば、定量科学における事前登録は、定性研究者の自由度を低減するのに役立つ可能性がある。[ 89 ]一方、定性研究におけるポジショナリティステートメントは、研究者と研究環境を文脈的に説明するために用いられてきた。定性研究におけるポジショナリティステートメントは、定量研究における再現性危機に対処するために用いられる。[ 90 ] さらに、ジャーナルは、ジャーナル編集者がオープンサイエンスに容易に参加できるようにするためのガイドを用いて、これらの行動を公開する用意があるべきである。[ 91 ]

オープンサイエンスは、非常に複雑な疑問に答えるのに役立つだろう

オープンサイエンスを支持する最近の議論では、意識の神経基盤[ 92 ] 、生態系サービス[ 93 ]、あるいはCOVID-19パンデミックのようなパンデミック[94]といった、非常に複雑な疑問に答えるためにはオープンサイエンスが必要なツールであると主張しています。典型的な議論では、こうしたタイプの研究は個人では実行できないほど複雑であり、したがって、達成するにはオープンサイエンティストのネットワークに頼らなければならないという事実が主張されています。これらの研究の性質上、この「オープンサイエンス」は「ビッグサイエンス」の特徴を当然ながら備えています。[ 95 ]オープンサイエンスは、例えば構造化されたオープンデータを利用または提供できるデジタルリソースを可能にすることで、研究活動を支援・強化し、イノベーションと社会への利益を支援できると考えられています。[ 6 ]

デメリット

研究データのオープンな共有は広く実践されていません。

オープンサイエンスに反対する議論は、データ所有権の利点とデータの誤用に対する懸念に焦点を当てる傾向があるが、[ 96 ] [ 97 ] [ 5 ]を参照。

潜在的な悪用

2011年、オランダの研究者たちは、インフルエンザに対するヒトの反応を最もよく模倣する哺乳類であるフェレット間で容易に感染するH5N1型インフルエンザ株の作成に関する研究論文を、サイエンス誌に掲載する意向を発表しました。 [ 98 ]この発表は、生物兵器の製造に利用可能な科学データを公開することの倫理的影響について、政界[ 99 ]と科学界[ 100 ]の両方で論争を引き起こしました。これらの出来事は、科学データが潜在的に悪用される可能性があることを示す例です。[ 101 ]デュアルユース知識の普及を制限することは、特定のケースでは正当化される可能性があると主張されています。 [ 102 ]例えば、「科学者は自身の研究の潜在的に有害な結果に対して責任を負っている。一般市民は必ずしもすべての科学的発見（またはそのすべての詳細）を知る必要はない。危害のリスクに関する不確実性は予防措置を必要とする場合がある。そして、期待される利益が必ずしも潜在的な危害を上回るとは限らない」[ 103 ]などの理由からです。

科学者たちは、1975年の組み換えDNAに関するアシロマ会議[ 104 ] [ 105 ] : 111、 そして2015年に提案されたヒトゲノム編集技術の世界的なモラトリアム[ 106 ] などにおいて、協力してそれぞれの研究分野を限定することに合意してきました。差別的技術開発は、技術開発の順序に影響を与えることでリスクを低減することを目的としています。従来の立法および規制アプローチは、一般的に、新たなデュアルユース研究の懸念への対応が遅すぎるため、不十分である可能性があります。[ 107 ]

一般の人々は科学データを誤解する可能性がある

NASAは2009年にケプラー宇宙船を打ち上げ、収集したデータを2010年6月に公開すると約束しました。しかしその後、NASAは科学者がまずデータを確認できるように公開を延期することを決定しました。その理由は、科学者以外の人がデータを誤って解釈する可能性があるため、NASAの科学者は、自分たちの精度で報告するためには、事前にデータを把握しておくことが望ましいと考えたからです。[ 108 ]

質の低い科学

オープンサイエンスの定番である出版後査読は、膨大な量の低品質論文の生産を促進するとして批判されてきた。[ 109 ]具体的には、プレプリントサーバーでは品質が保証されないため、個々の読者が論文の真正性を評価することが困難になると主張している。これは、ソーシャルメディアで容易に拡散される最近の偽ニュースの蔓延に類似した、偽科学の波及効果につながるだろう。[ 110 ]この問題の一般的な解決策として、すべての論文の出版を許可する一方で、すべての出版物が一定の基本的な品質基準を満たしていることを保証するために、フィルター・キュレーターモデルを導入する新しい形式の採用が挙げられている。[ 111 ]

WEIRDフォーカス

オープンサイエンスは、主に西洋的で、教育水準が高く、工業化が進み、豊かで、民主的な（WEIRD）[ 112 ]社会によって推進されているため、グローバルサウスの人々にとってオープンサイエンスのこれらの側面を取り入れることは困難です。[ 113 ]その結果、文化間で見られる不平等が永続化しています。しかし、ジャーナル編集者は、マルチサイト研究に焦点を当て、オープンサイエンスの議論における多様性の価値を重視し、オープンサイエンスをより包括的なものにするために、変更のためのガイドライン（例： [114]）に留意しています。

行動と取り組み

オープンサイエンスプロジェクト

さまざまなプロジェクトがオープンサイエンスを実施、推進、ツールを開発、または資金提供しています。

アレン脳科学研究所[ 115 ] [ 116 ]は数多くのオープンサイエンスプロジェクトを実施しており、オープンサイエンスセンターはオープンサイエンスのためのツールの実施、推進、作成プロジェクトを実施しています。[ 117 ]他の作業グループは、健康技術におけるRの意思決定分析（DARTH）作業グループなど、さまざまな分野で作成されています。[ 118 ]これは、健康における意思決定分析に対する透明性のあるオープンソースのソリューションを開発するという共通の目標を持つ研究者による複数の機関、複数の大学の共同作業です。

組織の規模と構造は極めて多様です。Open Knowledge Foundation（OKF）は、大規模なデータカタログを共有し、対面式の会議を開催し、オープンソースソフトウェアプロジェクトを支援するグローバル組織です。一方、Blue Obeliskは、化学者と関連するケモインフォマティクスプロジェクトの非公式グループです。組織の状況は流動的で、Science Commonsのように解散する組織もあれば、Self-Journal of Scienceのように成長を目指す新しい組織もあります。[ 119 ] 共通の組織化の力としては、知識領域、提供されるサービスの種類、さらには地理的条件などが挙げられます。例えば、OCSDNet [ 120 ]は発展途上国に重点を置いています。

アレン・ブレイン・アトラスはヒトとマウスの脳における遺伝子発現をマッピングし、生命百科事典はすべての地球上の生物種を記録し、ギャラクシー・ズーは銀河を分類し、国際ハップマップ・プロジェクトはヒトゲノムのハプロタイプをマッピングし、モナーク・イニシアティブはモデル生物と臨床データを統合して公開し、スローン・デジタル・スカイ・サーベイは様々な情報源からデータセットを標準化・公開しています。これらのプロジェクトはすべて、キュレーションと貢献の基準が異なる多くの研究者から提供された情報を蓄積しています。

数学者ティモシー・ガワーズは、伝統的な学術出版業界の外でも高品質な数学ジャーナルを発行できることを示すため、2016年にオープンサイエンスジャーナル「Discrete Analysis」を創刊した。 [ 121 ]この創刊は、ガワーズ氏が始めた科学ジャーナルのボイコットを受けて行われた。[ 122 ]このジャーナルは、学者のチームによって所有・発行されている非営利団体によって発行されている。

その他のプロジェクトは、広範な協力を必要とするプロジェクトの完了を軸に編成されています。例えば、OpenWormは線虫の細胞レベルのシミュレーションを行う学際的なプロジェクトです。Polymathプロジェクトは、数学分野におけるコミュニケーションの高速化を実現することで、難解な数学問題の解決を目指しています。Collaborative Replications and Educationプロジェクトは、資金提供を通じて学部生を市民科学者として募集しています。各プロジェクトは、貢献者と協力体制のニーズを明確に定義しています。

オープンサイエンスプロジェクトのもう一つの実例として、2012年に開始された最初の「オープン」博士論文が挙げられます。この論文は、科学研究の生産段階でこのような公開が可能かどうかを検証するために、当初から自己実験として公開されました。[ 123 ] [ 124 ]この論文プロジェクトの目標は、博士課程の研究プロセスに関連するすべての情報をできるだけ早く、できるだけ包括的に、オープンライセンスの下で、誰でもいつでもオンラインで利用できるようにすることです。[ 125 ] 2017年末に実験は無事完了し、2018年初頭にオープンアクセス書籍として出版されました。[ 126 ]

研究論文におけるオープンソースコードのアクセシビリティを促進する例としては、CatalyzeX [ 127 ]が挙げられます。CatalyzeXは、著者による公式実装と、他の研究者が独自に複製したソースコードの両方を検索し、リンクします。これらのコード実装は、プレプリントサーバーarXiv [ 128 ]やオープンピアレビュープラットフォームOpenReview [ 129 ]にも掲載されています。[ 130 ]

オープンサイエンスの考え方は、jobRxivという無料の国際求人掲示板を通じて採用にも応用されており、各研究室が採用に費やすことができる予算の不均衡を緩和することを目指している。[ 131 ] [ 132 ]

アドボカシー

数多くの文書、組織、そして社会運動が、オープンサイエンスのより広範な導入を提唱しています。原則声明としては、 2001年12月の会議で発表されたブダペスト・オープンアクセス・イニシアチブ[ 133 ]やパントン原則などが挙げられます。2016年5月下旬に欧州連合理事会のオランダ議長国に提出される予定のアムステルダム・オープンサイエンス行動要請など、新しい声明が絶えず作成されています。これらの声明は、データや科学文献のライセンスと開示を標準化しようとするものです。

一方で、適切なオープンサイエンス・ソフトウェアツールに関する科学者の教育に注力する提唱者もいます。教育は、例えばSoftware Carpentryプロジェクトのような研修セミナー、例えばData Carpentryプロジェクトのような分野特有の研修教材、そして例えばOpen Science Training Initiativeのような大学院向け授業教材といった形で提供されています。また、多くの組織がオープンサイエンスの一般原則に関する教育も提供しています。

学術団体の中には、オープンサイエンスの実践を推進するセクションや利益団体も存在します。アメリカ生態学会にはオープンサイエンスセクションがあり、同様にアメリカ考古学会にもオープンサイエンス利益団体があります。[ 23 ]

ジャーナルサポート

多くのジャーナルがオープンアクセスモデルの実験を行っています。例えば、公共科学図書館（PLOS）は、オープンアクセスジャーナルと科学文献のライブラリを構築しています。その他の出版実験としては、遅延モデルやハイブリッドモデルなどがあります。様々な分野で実験が行われています。

  • F1000Research は、ライフサイエンス分野にオープン パブリッシングとオープン ピア レビューを提供します。
  • Open Library of Humanitiesは、人文科学と社会科学を扱う非営利のオープン アクセス出版社です。
  • 国立医療研究機構（NIHR）のジャーナルライブラリは、研究プロジェクトの開始以来のすべての関連文書とデータを公開し、研究の進捗に合わせて更新しています。[ 134 ] [ 135 ]

オープンサイエンスに対するジャーナルのサポートは、プレプリントサーバーと競合しません。figshare は画像、読み取り値、その他のデータをアーカイブして共有し、Open Science Framework プレプリント、arXiv、HAL アーカイブ Ouvertes は、多くの分野にわたって電子プレプリントを提供します。

ソフトウェア

オープンサイエンスを支えるコンピュータリソースは多岐にわたります。これには、プロジェクト情報、データアーカイブ、チームコーディネーションを管理するオープンサイエンスセンターのOpen Science Frameworkのようなソフトウェア、未使用のCPU時間を計算負荷の高いタスクに活用するIbercivisのような分散コンピューティングサービス、そして研究プロジェクトにクラウドソーシングによる資金提供を行うExperiment.comのようなサービスが含まれます。

オープンサイエンスのためのブロックチェーン・プラットフォームが提案されています。その最初のプラットフォームは、科学エコシステムの断片化と、検証された質の高い科学研究の創出の難しさといった喫緊の課題を解決することを目指すOpen Science Organizationです。Open Science Organizationの取り組みには、Interplanetary Idea System（IPIS）、Researcher Index（RR-index）、Unique Researcher Identity（URI）、Research Networkなどがあります。Interplanetary Idea Systemは、科学的アイデアの進化を時系列で追跡するブロックチェーンベースのシステムです。アイデアの独自性と重要性に基づいて定量化することで、科学コミュニティが現在の科学的トピックの問題点を特定し、過去に行われた科学研究の不必要な再発明を防ぐのに役立ちます。Researcher Indexは、研究者の影響力（インパクト）を定量化するためのデータ駆動型統計指標を確立することを目的としています。Unique Researcher Identityは、研究者ごとに単一の統一IDを作成するためのブロックチェーン技術ベースのソリューションであり、研究者のプロフィール、研究活動、出版物にリンクされています。Research Networkは、研究者のためのソーシャルネットワーキング・プラットフォームです。 2019年11月の科学論文では、ブロックチェーン技術がオープンサイエンスをサポートするのに適しているかどうかが検討されました。[ 136 ]

プレプリントサーバー

プレプリントサーバーにはさまざまな種類があるが、共通の特徴は安定している。それは、科学的知識を公衆に伝えるための迅速で無料の手段を作り出すことである。プレプリントサーバーは研究を迅速に広める場として機能し、ジャーナルへの掲載可否に応じて論文を投稿できる時期に関するポリシーはさまざまである。[ 137 ] [ 138 ]また、プレプリントサーバーの典型的な特徴は、ピアレビュープロセスがないことである。通常、プレプリントサーバーは出版の最低基準を確保するために何らかの品質チェックを行っているが、このメカニズムはピアレビューのメカニズムと同じではない。一部のプレプリントサーバーは、より広範なオープンサイエンス運動と明示的に提携している。[ 139 ]プレプリントサーバーはジャーナルと同様のサービスを提供でき、[ 140 ] Google Scholar は多くのプレプリントサーバーを索引付けし、プレプリントへの引用に関する情報を収集する。[ 141 ]プレプリントサーバーの必要性は、従来の出版形式のペースの遅さに基づいて主張されることが多い。[ 142 ]社会科学研究のためのオープンアクセスのプレプリントサーバーであるSocArXivを立ち上げた動機は、伝統的な出版の場で価値のある研究が出版されるまでに数ヶ月から数年かかることが多く、科学のプロセスを大幅に遅らせているという主張である。SocArXivのようなプレプリントサーバーを支持するもう一つの論拠は、科学者に提供される出版前の研究に対するフィードバックの質と速さである。[ 143 ] SocArXivの創設者は、彼らのプラットフォームにより、研究者がプラットフォーム上で同僚から容易にフィードバックを得ることができ、それによって科学者は正式な出版と流通の前に、自分たちの研究を可能な限り最高の品質に仕上げることができると主張している。SocArXivの創設者は、正式な出版前に同僚からの迅速なフィードバックによって品質の向上が可能になること、迅速な普及のために研究を更新できる柔軟性があること、そして従来の雑誌が論文の更新に課すよりも手続き上の障壁が少ないことなど、いくつかの利点を強調している。おそらく、一部のプレプリントサーバーの最も強力な利点は、Open Science Frameworkなどのオープンサイエンスソフトウェアとのシームレスな互換性である。 SocArXivの創設者は、プレプリントサーバーがOSFの研究ライフサイクルのあらゆる側面とプレプリントサーバーで公開される論文を結び付けていると主張しています。創設者によると、これにより透明性が向上し、著者の負担が最小限に抑えられるとのことです。[ 139 ]

プレプリントサーバーに対する批判の一つは、盗作文化を助長する可能性があるという点である。例えば、物理学の人気プレプリントサーバーArXivは、盗作が発覚した22本の論文を撤回せざるを得なかった。2002年6月、日本の高エネルギー物理学者に、所属機関のない数理物理学者ラミ・ナブルシという人物が連絡を取った。ナブルシは、所属機関がないためArXivに論文をアップロードできない渡辺に、論文をArXivにアップロードするよう依頼した。後に、その論文は物理学会の議事録からコピーされたものであることが判明した。[ 144 ]プレプリントサーバーは、こうした盗作問題を回避するための対策をますます開発している。インドや中国などの発展途上国では、明確な対策が講じられている。[ 145 ]これらの対策には通常、利用可能なすべてのプレプリントを保管する何らかの中央リポジトリを作成し、従来の剽窃検出アルゴリズムを用いて不正行為を検出できるようにすることが盛り込まれます。しかしながら、これはプレプリントサーバーに関する議論、ひいてはオープンサイエンスにとって喫緊の課題です。

オープンサイエンスプラットフォーム（オープンリポジトリ）

参照

参考文献

  1. ^ UNESCO (2022).オープンサイエンスを理解する — ファクトシート — SC-PBS-STIP/2022/OST/1 . パリ、フランス: UNESCO. doi : 10.54677/UTCD9302 . 2024年7月8日閲覧。 6 ページ。他の言語でもご利用いただけます。
  2. ^ Woelfle, M.; Olliaro, P.; Todd, MH (2011). 「オープンサイエンスは研究を加速させる」 . Nature Chemistry . 3 (10): 745– 748. Bibcode : 2011NatCh...3..745W . doi : 10.1038/nchem.1149 . PMID 21941234 . 
  3. ^パーソンズ, サム; アゼベド, フラビオ; エルシェリフ, マフムード M.; グアイ, サミュエル; シャヒム, オーウェン N.; ゴヴァート, ギセラ H.; ノリス, エマ; オマホニー, アオイフェ; パーカー, アダム J.; トドロヴィッチ, アナ; ペニントン, シャーロット R. (2022年3月). 「コミュニティソースのオープン学術用語集」 . Nature Human Behaviour . 6 (3): 312– 318. doi : 10.1038/ s41562-021-01269-4 . hdl : 2292/62865 . ISSN 2397-3374 . PMID 35190714. S2CID 247025114 .   
  4. ^ Vicente-Saez, Ruben; Martinez-Fuentes, Clara (2018). 「オープンサイエンスの今：統合的な定義のための体系的な文献レビュー」. Journal of Business Research . 88 : 428–436 . doi : 10.1016/j.jbusres.2017.12.043 . S2CID 158229869 . 
  5. ^ a b c d e Gomes, Dylan GE; Pottier, Patrice; Crystal-Ornelas, Robert; Hudgins, Emma J.; Foroughirad, Vivienne; Sánchez-Reyes, Luna L.; Turba, Rachel; Martinez, Paula Andrea; Moreau, David; Bertram, Michael G.; Smout, Cooper A.; Gaynor, Kaitlyn M. (2022年11月30日). 「なぜデータとコードを共有しないのか？ 公的なアーカイブ活動における障壁と利点」 Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences . 289 (1987) 20221113: 1– 11. doi : 10.1098/rspb.2022.1113 . PMC 9682438 . PMID 36416041 . S2CID 253761876 .   
  6. ^ a b Hou, Jianhua; Wang, Yuanyuan; Zhang, Yang; Wang, Dongyi (2022年2月1日). 「学者と非学者はTwitterでデータセットの普及にどのように参加するのか」. Journal of Informetrics . 16 (1) 101223. doi : 10.1016/j.joi.2021.101223 . ISSN 1751-1577 . S2CID 245114882.多くの人は、科学へのより広範な普及と一般市民の関与がオープンサイエンスの重要な要素であると考えています [...] オープンアクセスとオープンサイエンスの文脈では、デジタルリソースが研究活動を支援・強化するために広く活用されることが想定されています (Araujo, 2020)。注目すべきことに、オープンデータはイノベーションの基盤と考えられています (Duus & Cooray, 2016)。公開データセットの普及は、政府、企業、起業家に経済的、社会的、そして科学的な利益をもたらす機会を提供する可能性がある（Sadiq & Indulska, 2017; Tennant et al., 2016）。科学の真正性と再現性を保証するために、いくつかの基金プロジェクトやジャーナルでは、  
  7. ^ FOSTERコンソーシアム (2018年11月26日). 「オープンサイエンスとは何か？」 . Zenodo . doi : 10.5281/zenodo.2629946 . 2020年9月27日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2020年8月13日閲覧。
  8. ^テナント、J; JE、ビーマー。ボスマン、J;ブレンブス、B;ノースカロライナ州チョン。クレメント、G;クリック、T;デューガン、J;ダニング、A;エクルズ、D;エンクバヤル、A;グラツィオチン、D;ハーディング、R;ヘイブマン、J;カッツ、D;カナル、K;ノルガード・ケアー、J;コダー、T;マックリン、P;マダン、C;マスッツォ、P;マティアス、L;メイヤー、K;ニコルズ、D;パパドプロウ、E;パスキエ、T;ロス・ヘラウアー、T;シュルテ・メクレンベック、M;ショーラー、D;シュタイナー、T;シュチェスニー、P;ターナー、A. 「オープンな奨学金戦略開発の基礎」。MetaArXiv。doi : 10.31222/osf.io/b4v8p . S2CID 159417649 . 2020年8月13日閲覧。 
  9. ^テナント、ジョン;アルガワル、リトウィック。バジュダリッチ、クセニヤ。ブラッサード、デイビッド。クリック、トム。ダンリービー、ダニエル。エヴァンス、トーマス。ガーダー、ニコラス。ゴンザレス＝マルケス、モニカ。グラツィオティン、ダニエル。グレシェイク・ツォヴァラス、バスティアン。ガンナーソン、ダニエル;ヘイブマン、ヨハンナ。ホセイニ、モハマド。カッツ、ダニエル。マダン、クリストファー。マンギ、パオロ。マロッキーノ、アルベルト。マスッツォ、パオロ。マレー・ラスト、ピーター。ナラヤナスワミ、サンジェイ。ニルソンヌ、グスタフ。パチェコ・メンドーサ、ジョスメル。ペンダーズ、バート。プーレ、オリヴィエ。レラ、マイケル。サミュエル、ジョン。シュタイナー、トビアス。ストヤノフスキー、ヤドランカ。 Uribe-Tirado, Alejandro; Vos, Rutger; Worthington, Simon; Yarkoni, Tal (2020年3月4日). 「二つの『オープン』の物語：フリー・オープンソースソフトウェアとオープン・スカラーシップの交差点」. SocArXiv . オープンサイエンスセンター、バージニア州シャーロッツビル. doi : 10.31235/osf.io/2kxq8 . S2CID 215878907 – OSF経由. 
  10. ^イヴ・マーティン（2014年）『オープンアクセスと人文科学：文脈、論争、そして未来』ケンブリッジ大学出版局。doi ： 10.1017 /CBO9781316161012。ISBN 978-1-316-16101-2。
  11. ^ Knöchelmann, Marcel (2019年11月19日). 「人文科学におけるオープンサイエンス、それともオープンヒューマニティーズか？」 . Publications . 7 (4): 65. doi : 10.3390/publications7040065 .
  12. ^ Albagli, Sarita; MacIel, Maria Lucia; Abdo, Alexandre Hannud (2015). Open Science, open issues . doi : 10.18225/978-85-7013-111-9 (2026年1月12日現在休止). ISBN 978-85-7013-111-9。{{cite book}}: CS1 maint: DOIは2026年1月時点で非アクティブです（リンク）
  13. ^ a b c d e f g David, PA (2004). 「『オープンサイエンス』機関の出現を理解する：歴史的文脈における機能主義経済学」Industrial and Corporate Change . 13 (4): 571– 589. doi : 10.1093/icc/dth023 .
  14. ^ニールセン、2011 年、198–202 ページ。
  15. ^ a b c dデイビッド、ポール・A.（2004年3月）「『オープンサイエンス』は進化する知的財産権保護体制から保護されるか？」『制度・理論経済学ジャーナル』160（1）：9–34。doi： 10.1628 / 093245604773861069。JSTOR 40752435。 
  16. ^ 「オープンサイエンス｜オープンアクセス、出版市場、そして最近の動向に関するガイド」。2019年2月19日時点のオリジナルよりアーカイブ。2017年4月9日閲覧。
  17. ^ Was ist Open Science? 2014年6月23日オンライン版 OpenScience ASAPより
  18. ^ a b Molloy, JC (2011). 「オープンナレッジ財団：オープンデータはより良い科学を意味する」 . PLOS Biology . 9 (12) e1001195. doi : 10.1371/journal.pbio.1001195 . PMC 3232214. PMID 22162946 .  
  19. ^ Bosman, Jeroen (2017年3月2日). 「オープンサイエンスの定義を定義する」 . I&M / I&O 2.0 . 2017年3月27日閲覧。
  20. ^ナンシー・ポンティカ、ペトル・ノス、マッテオ・キャンチェリエリ、サミュエル・ピアース (2015).タクソノミーとeラーニングポータルを用いたオープンサイエンス研究の促進. i-KNOW '15: 第15回国際知識技術およびデータ駆動型ビジネス会議、オーストリア・グラーツ、2015年10月21～22日. Association for Computing Machinery. pp.  1～ 8. doi : 10.1145/2809563.2809571 . ISBN 978-1-4503-3721-2。
  21. ^ Glyn Moody (2011年10月26日). 「オープンソース、オープンサイエンス、オープンソースサイエンス」 . 2012年1月3日閲覧。
  22. ^ Rocchini, D.; Neteler, M. (2012). 「4つの自由のパラダイムを生態学に適用しよう」. Trends in Ecology & Evolution . 27 (6): 310– 311. Bibcode : 2012TEcoE..27..310R . CiteSeerX 10.1.1.296.8255 . doi : 10.1016/j.tree.2012.03.009 . PMID 22521137 .  
  23. ^ a bマーウィック、ベン;ダルポワム・ゲデス、ジェイド。バートン、マイケル (2017)。「考古学におけるオープンサイエンス」(PDF)。SAA考古学記録。17 (4): 8-14 .
  24. ^ David, PA (2008). 「『オープンサイエンス』の歴史的起源：科学革命におけるパトロネージ、評判、そして共通代理契約に関するエッセイ」『資本主義と社会』3 (2): 5. doi : 10.2202/1932-0213.1040 . S2CID 41478207. SSRN 2209188 .  
  25. ^フェッヒャー、ベネディクト、フリーシケ、サシャ (2014). 「オープンサイエンス：一つの用語、五つの学派」 バートリング、ゾンケ、フリーシケ、サシャ (編) 著.オープンサイエンス. シュプリンガー. pp.  17– 47. doi : 10.1007/978-3-319-00026-8_2 . ISBN 978-3-319-00025-1。
  26. ^ Altunay, M.; et al. (2010). 「科学主導の生産サイバーインフラストラクチャ ― オープンサイエンスグリッド」. Journal of Grid Computing . 9 (2): 201– 218. doi : 10.1007/s10723-010-9176-6 . OSTI 1975710. S2CID 1636510 .  
  27. ^ Roure, David De; Goble, Carole; Bhagat, Jiten; Cruickshank, Don; Goderis, Antoon; Michaelides, Danius; Newman, David (2008). 「私の実験：ソーシャルバーチャル研究環境の定義」（PDF） . 2008 IEEE 第4回国際eサイエンス会議。 pp.  182–189。土井：10.1109/eScience.2008.86。ISBN 978-1-4244-3380-3. S2CID  11104419 .
  28. ^ Priem, Jason; Taraborelli, Dario; Groth, Paul; Neylon, Cameron (2011). 「Altmetrics: A manifesto」 .著作権、フェアユース、学術コミュニケーションなど. 2025年11月30日閲覧。
  29. ^ Priem, Jason; Parra, Cristhian; Waagmeester, Andra; Piwowar, Heather (2011). 「影響の発見：CitedInとtotal-impact、アルトメトリクス収集のための2つの新しいツール」(PDF) . pp.  9– 11.
  30. ^ Friesike, S.; et al. (2015). 「オープンサイエンス：学術界と産業界におけるオープンサイエンスの課題に向けて」 . The Journal of Technology Transfer . 40 (4): 581– 601. doi : 10.1007/s10961-014-9375-6 .
  31. ^ Tacke, O., 2010. 「オープンサイエンス2.0：研究と教育はオープンイノベーションとWeb 2.0からどのように恩恵を受けることができるか」TJ Bastiaens、U. Baumöl、BJ Krämer編著『集合知について』ベルリン、ハイデルベルク：Springer Berlin Heidelberg、pp. 37–48.
  32. ^ a b c d eニールセン 2011、pp.172–175。
  33. ^マクレラン3世、ジェームズ・E.（1985年）『科学の再編成：18世紀の科学社会』ニューヨーク：コロンビア大学出版局、ISBN 978-0-231-05996-1。
  34. ^ Groen 2007、215～216頁。
  35. ^クロニック 1976、78ページ。
  36. ^ 1986年の価格。
  37. ^ユーマンズ、エドワード・L. (1872). 『The Popular Science Monthly』 . D. Appleton & Company. 1872年5月初版
  38. ^ 「ポピュラーサイエンスの歴史」『ポピュラーサイエンス』2019年3月18日。
  39. ^ Lewenstein, Bruce V. 「ポピュラーサイエンスの『ブーム』は本当にあったのか？」『科学技術と人間の価値』 12.2（1987年）：29–41。
  40. ^マン、スティーブ (2016). 「監視（オーバーサイト）、監視（アンダーサイト）、メタ監視（視覚そのものを見る）」 . 2016 IEEE コンピュータビジョンおよびパターン認識ワークショップ (CVPRW) . pp.  1408– 1417. doi : 10.1109/CVPRW.2016.177 . ISBN 978-1-5090-1437-8。
  41. ^ダリル・E・チュビン（1985年4月1日）「オープンサイエンスとクローズドサイエンス：民主主義におけるトレードオフ」『科学・技術・人間の価値』 10 （2）：73-80。doi：10.1177/016224398501000211。ISSN 0162-2439。S2CID 145631585。  
  42. ^マートン、ロバート・K. (1942). 「民主的秩序における科学技術」.法政治社会学ジャーナル. 1 : 115–126 .
  43. ^ 「ブダペスト・オープンアクセス・イニシアチブ」。オープン・ソサエティ財団。 2021年6月7日閲覧。
  44. ^ 「ブダペスト・オープンアクセス・イニシアチブから10年：オープンをデフォルトとする」ブダペスト・オープンアクセス・イニシアチブ。2021年6月7日閲覧。
  45. ^ 「科学と人文科学における知識へのオープンアクセスに関するベルリン宣言」マックス・プランク協会、2003年10月22日。 2025年11月30日閲覧。
  46. ^ 「OECD公的資金による研究データへのアクセスに関する原則とガイドライン」（PDF） . OECD開発ジャーナル. 2007. doi : 10.1787/journal_dev-v8-2-en . ISBN 978-92-64-01965-2。
  47. ^欧州委員会. 研究・イノベーション総局. (2020年12月1日). EUにおける科学的成果の再現性：スコープレポート. 欧州連合出版局. doi : 10.2777/341654 . ISBN 978-92-76-19888-82023年10月29日閲覧– op.europa.eu経由。
  48. ^ Gabriel, Dorothy (2013年12月3日). 「ORBiエクスペリエンス：リエージュ大学リポジトリ」 . 2025年11月30日閲覧。
  49. ^ 「NIHパブリックアクセスポリシー」国立衛生研究所。2008年1月11日。 2025年11月30日閲覧。
  50. ^ “LOI n° 2016-1321 du 7 octobre 2016 pour une République numérique – Dossiers législatifs – Légifrance” . Legifrance.gouv.fr 。2021 年6 月 7 日に取得。
  51. ^アイゼン、マイケル (2012年1月10日). 「研究は買収され、その後支払われる」 .ニューヨーク・タイムズ. ニューヨーク市. ISSN 0362-4331 . 2012年2月12日閲覧。 
  52. ^ 「HR 3699 – 研究事業法」（PDF） . 米国下院. 2011年12月16日. 2025年11月30日閲覧。
  53. ^ハワード、ジェニファー（2012年1月22日）「誰が出版された研究を見ることができるのか？」『高等教育クロニクル』誌。2012年2月12日閲覧。
  54. ^ Rosen, Rebecca J. (2012年1月5日). 「なぜオープンインターネットの擁護者ダレル・イッサはオープンサイエンスへの攻撃を支持するのか？ - Rebecca J. Rosen」 .アトランティック誌. 2012年2月12日閲覧。
  55. ^ドブス、デイビッド（2012年1月30日）「証言：オープンサイエンス運動が火を噴く」 Wired誌。2012年2月12日閲覧。
  56. ^ Van Calmthout、Martijn (2016 年 4 月 5 日)。「EU は eigen datacloud で dat onderzoekers gegevens meer gaan delen」。デ・フォルクスクラント。2016 年4 月 8 日に取得。
  57. ^ 「オープンサイエンス」 .欧州委員会 - 欧州委員会. 2021年4月18日閲覧。
  58. ^高等教育・研究・イノベーション省（2021年7月）「フランス第二次オープンサイエンス計画：フランスにおけるオープンサイエンスの一般化 2021～2024年」（PDF）。パリ、フランス：高等教育・研究・イノベーション省。 2021年10月12日閲覧。 発行日はフランス語版を参照します。
  59. ^ 「プレスリリース：ユネスコがオープンサイエンスに関する新たな世界標準設定ツールの開発を主導」ユネスコ、 2019年11月28日。 2020年1月6日閲覧。
  60. ^ 「プレスリリース：第40回総会の成果」ユネスコ、 2019年11月27日。 2020年1月6日閲覧。
  61. ^ 「オープンサイエンスに関する勧告の望ましさに関する決議40 C/63」ユネスコ。2020年1月6日閲覧。
  62. ^ 「ユネスコ科学と科学研究者に関する勧告」ユネスコ、 2019年5月21日。 2020年1月6日閲覧。
  63. ^ 「ユネスコ科学情報・研究へのオープンアクセス戦略」ユネスコ。2020年1月6日閲覧。
  64. ^ 「研究評価推進のための連合（CoARA）」 Science Europe、2022年12月1日。 2025年11月30日閲覧。
  65. ^ 「研究評価に関するサンフランシスコ宣言（DORA）」 2012年。 2025年11月30日閲覧。
  66. ^ Herb, Ulrich (2025年1月23日). 「オープンサイエンスは指標主導型評価の新たな波を生み出した」 . Research Professional News . 2025年1月24日閲覧。
  67. ^ 「オープンサイエンスガイド」 2014年1月9日。
  68. ^ Munafò, Marcus R.; Nosek, Brian A.; Bishop, Dorothy VM; Button, Katherine S.; Chambers, Christopher D.; Sert, Nathalie Percie du; Simonsohn, Uri; Wagenmakers, Eric-Jan; Ware, Jennifer J. (2017年1月1日). 「再現可能な科学のためのマニフェスト」 . Nature Human Behaviour . 1 (1): 0021. doi : 10.1038/s41562-016-0021 . hdl : 11245.1/3534b98f-a374-496b-9ad1-e61539477d66 . ISSN 2397-3374 . PMC 7610724 . PMID 33954258。   
  69. ^ Wolfe-Simon, Felisa ; Blum, Jodi Switzer ; Kulp, Thomas R. ; Gordon, Gwyneth W. ; Hoeft, Shelley E. ; Pett-Ridge, Jennifer ; Stolz, John F. ; Webb, Samuel M. ; et al. (2010年12月2日). 「リンの代わりにヒ素を使って増殖できる細菌」(PDF) . Science . 332 (6034): 1163– 1166. Bibcode : 2011Sci...332.1163W . doi : 10.1126/ science.11 ​​97258. OSTI 1016932. PMID 21127214. S2CID 51834091 .   （撤回済み、doi：10.1126/science.adu5488、PMID 40705905、   Retraction Watchを参照） 
  70. ^カール・ジマー（2011年5月27日）「ヒ素ベースのTwitterの発見」Slate誌。2012年4月19日閲覧。
  71. ^ ML Reaves; S. Sinha; JD Rabinowitz; L. Kruglyak; RJ Redfield (2012年1月31日). 「ヒ酸処理したGFAJ-1細胞のDNAにはヒ酸が含まれていない」 . Science . 337 ( 6093): 470– 473. arXiv : 1201.6643 . Bibcode : 2012Sci...337..470R . doi : 10.1126/science.1219861 . PMC 3845625. PMID 22773140 .  
  72. ^ Redfield, Rosie (2012年2月1日). 「arseniclifeへの投稿論文のオープンピアレビューをお願いします」 . RRResearch – ブリティッシュコロンビア大学レッドフィールド研究所. 2012年4月19日閲覧。
  73. ^ Jeff Rouder ツイッター、2017 年 12 月 6 日
  74. ^ Thorp, H. Holden (2025). 「撤回」. Science . 389 (6758): 357. Bibcode : 2025Sci...389..357T . doi : 10.1126/science.adu5488 . PMID 40705905 . 
  75. ^ 「15年後、サイエンス誌は著者の抗議にもかかわらず『ヒ素生命』論文を撤回」サイエンス誌、2025年。 2025年11月30日閲覧。
  76. ^ 「学術出版：資金提供者への調査で、オープンアクセスの成果が株価に反映されていることが明らかに」（PDF） HSBC . 2015年10月22日閲覧。
  77. ^アルバート、カレン・M. (2006年7月1日). 「オープンアクセス：学術出版と医学図書館への影響」 .医学図書館協会誌. 94 (3): 253–262 . ISSN 1536-5050 . PMC 1525322. PMID 16888657 .   
  78. ^ 「数十の主要ながん研究は再現不可能」サイエンスニュース、2021年12月7日。 2022年1月19日閲覧。
  79. ^ 「再現性プロジェクト：がん生物学」 . cos.io.オープンサイエンスセンター. 2022年1月19日閲覧。
  80. ^ Couchman, John R. (2014年1月1日). 「ピアレビューと再現性：危機か、それとも軌道修正の時か？」 . Journal of Histochemistry and Cytochemistry . 62 (1): 9– 10. doi : 10.1369/0022155413513462 . ISSN 0022-1554 . PMC 3873808. PMID 24217925 .   
  81. ^ Vyse, Stuart (2017). 「P-Hacker Confessions: Daryl Bem and Me」 . Skeptical Inquirer . 41 (5): 25–27 . 2018年8月5日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2018年8月5日閲覧。
  82. ^ Collaboration, Open Science (2012年11月1日). 「心理科学の再現性を推定するためのオープンで大規模な共同研究」 . Perspectives on Psychological Science . 7 (6): 657– 660. doi : 10.1177/1745691612462588 . hdl : 10211.3/195814 . ISSN 1745-6916 . PMID 26168127 .  
  83. ^ 「スペシャル：ネイチャー」ネイチャー誌。2015年10月22日閲覧。
  84. ^ Vuong, Quan-Hoang (2018). 「移行経済における科学コストの（非）合理的考慮」 . Nature Human Behaviour . 2 (1): 5. doi : 10.1038/s41562-017-0281-4 . PMID 30980055. S2CID 46878093 .  
  85. ^ Piwowar, Heather A.; Day, Roger S.; Fridsma, Douglas B. (2007年3月2日). 「詳細な研究データの共有は引用率の向上につながる」 . PLOS ONE . 2 (3) e308. Bibcode : 2007PLoSO...2..308P . doi : 10.1371/journal.pone.0000308 . PMC 1817752. PMID 17375194 .  
  86. ^スワン、アルマ「オープンアクセスの引用の利点：これまでの研究と結果」（2010年）。
  87. ^ Steltenpohl, Crystal N.; Lustick, Hilary; Meyer, Melanie S.; Lee, Lindsay Ellis; Stegenga, Sondra M.; Reyes, Laurel Standiford; Renbarger, Rachel L. (2023年5月17日). 「質的オープンサイエンスの観点から透明性と厳密さを再考する」 . Journal of Trial & Error . 4. doi : 10.36850/mr7 .
  88. ^ Goodier, Sarah (2025年2月). 「評価のためのオープンサイエンス：オープンサイエンスの原則の適用が評価をさらにオープンにする方法」 . New Directions for Evaluation . 2024 (184): 41– 45. doi : 10.1002/ev.20625 . ISSN 1097-6736 . 
  89. ^ Jacobs, Alan M. (2020年3月31日)、「観察研究と質的研究における事前登録と結果なしのレビュー」、The Production of Knowledge、ケンブリッジ大学出版局、pp.  221– 264、doi : 10.1017/9781108762519.009、ISBN 978-1-108-76251-9
  90. ^ジェイミーソン, ミシェル・K.; ゴヴァート, ギセラ・H.; パウナル, マドレーヌ (2023年2月2日). 「定量的研究における再帰性：その根拠と初心者向けガイド」.社会・人格心理学コンパス. 17 (4) e12735. doi : 10.1111/spc3.12735 . ISSN 1751-9004 . 
  91. ^ Silverstein, Priya; Elman, Colin; Montoya, Amanda; McGillivray, Barbara; Pennington, Charlotte R.; Harrison, Chase H.; Steltenpohl, Crystal N.; Röer, Jan Philipp; Corker, Katherine S.; Charron, Lisa M.; Elsherif, Mahmoud; Malicki, Mario; Hayes-Harb, Rachel; Grinschgl, Sandra; Neal, Tess (2024年2月16日). 「社会科学ジャーナル編集者のためのオープンサイエンスへのスムーズな移行ガイド」 . Research Integrity and Peer Review . 9 (1): 2. doi : 10.1186/s41073-023-00141-5 . ISSN 2058-8615 . PMC 10870631 . PMID 38360805。   
  92. ^ Center for Brains, Minds and Machines (CBMM) (2016年8月19日). 「大脳皮質を理解するためのビッグサイエンス、チームサイエンス、オープンサイエンス」 2021年12月19日時点のオリジナルよりアーカイブ– YouTubeより。
  93. ^ Bagstad, Kenneth (2025). 「生態系サービス評価における相互運用性：なぜ、どのように、誰が、誰のために？」 .生態系サービス. 72 101705. Bibcode : 2025EcoSv..7201705B . doi : 10.1016/j.ecoser.2025.101705 .
  94. ^ブザンソン、ロニ;パイファー・スマジャ、ネイサン。セガラス、コランタン。ジャン・ハイティン。マスッツォ、パオラ。スマウト、クーパー。ビリー、エリック。デフォーレ、マキシム。レイラ、クレマンス (2020)。「オープンサイエンスは命を救う: 新型コロナウイルス感染症のパンデミックからの教訓」 . BMC 医学研究方法論。21 (1): 117.土井: 10.1186/s12874-021-01304-y。PMC 8179078。PMID 34090351。  
  95. ^ 「革新的な神経技術の進歩による脳研究（BRAIN）–国立衛生研究所（NIH）」。braininitiative.nih.gov。
  96. ^オズボーン、ロビン (2013年7月8日). 「なぜオープンアクセスは意味をなさないのか」 .ガーディアン. ISSN 0261-3077 . 2017年1月11日閲覧。 
  97. ^エベレス、ローズ. 「科学研究への無料アクセスはすべての人に利益をもたらすわけではない」 .アトランティック誌. 2017年1月11日閲覧。
  98. ^ Enserink, Martin (2011年11月23日). 「科学者たちは、物議を醸すインフルエンザ研究をめぐるメディアの嵐に備えよ」 . 2013年4月16日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2012年4月19日閲覧。
  99. ^ Malakoff, David (2012年3月4日). 「米国上院議員、H5N1インフルエンザ論争に飛び込む」 Science Insider – AAAS.ORG. 2013年5月1日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2012年4月19日閲覧。
  100. ^ Cohen, Jon (2012年1月25日). 「H5N1インフルエンザ論争の中心研究者が沈黙を破る」 . Science Insider – AAAS.ORG. 2013年5月11日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2012年4月19日閲覧。
  101. ^ニールセン 2011、200ページ。
  102. ^ Musunuri, Sriharshita; Sandbrink, Jonas B.; Monrad, Joshua Teperowski; Palmer, Megan J.; Koblentz, Gregory D. (2021年10月). 「パンデミック研究の急速な拡大：デュアルユースリスクへの影響」 . mBio . 12 (5): e0186421. doi : 10.1128/mBio.01864-21 . PMC 8524337. PMID 34663091 .  
  103. ^ Kuhlau, Frida; Höglund, Anna T; Eriksson, Stefan; Evers, Kathinka (2013年3月). 「デュアルユース知識の普及に関する倫理」. Research Ethics . 9 (1): 6– 19. doi : 10.1177/1747016113478517 . ISSN 1747-0161 . S2CID 153462235 .  
  104. ^ジェームズ・D・ワトソン編 (1981). 「アシロマ会議」. DNA物語：遺伝子クローニングの記録史. WHフリーマン. 1975年組換えDNA研究の安全性に関する会議
  105. ^クロッティ、シェーン（2003年）『先を行く：デイビッド・ボルティモアの科学人生』バークレー：カリフォルニア大学出版局、ISBN 978-0-520-23904-3. 2015年5月23日閲覧。
  106. ^ウェイド、ニコラス（2015年3月19日）「科学者ら、ヒトゲノム編集手法の禁止を求める」ニューヨーク・タイムズ。 2015年5月25日閲覧。
  107. ^ 「テクノロジーの変化は規制当局の対応能力をはるかに超えている。そのギャップを埋める方法とは？」世界経済フォーラム2018年6月21日2022年1月27日閲覧。
  108. ^ニールセン 2011、201ページ。
  109. ^ 「オープンサイエンスとその不満 - Ronin Institute」ronininstitute.org . 2016年6月28日。
  110. ^ 「フェイクニュース」 NPR 2020年4月30日。
  111. ^ 「The Winnower – オープン学術出版」thewinnower.com。
  112. ^ヘンリッチ, ジョセフ; ハイネ, スティーブン J.; ノレンザヤン, アラ (2010年6月). 「世界で最も奇妙な人々？」 .行動と脳科学. 33 ( 2–3 ): 61–83 . doi : 10.1017/S0140525X0999152X . ISSN 0140-525X . PMID 20550733. S2CID 263512337 .   
  113. ^晋、海陽。王、清。ヤン・ユーファン。張、漢。ガオ・メンギュ（ミランダ）。ジン、シュシアン。チェン、ヤンシュウ（シャロン）。シュウ、ティン。鄭、袁瑞。チェン、ジー。シャオ、チンユウ。ヤン、ジンビアオ。王、新地。耿、海陽。格建橋（2023年1月）。「中国オープン サイエンス ネットワーク (COSN): オープン サイエンス コミュニティをゼロから構築する」心理科学の方法と実践の進歩。6 (1): 251524592211449.土井: 10.1177/25152459221144986。ISSN 2515-2459。 
  114. ^ Puthillam, Arathy; Montilla Doble, Lysander James; Delos Santos, Junix Jerald I.; Elsherif, Mahmoud Medhat; Steltenpohl, Crystal N.; Moreau, David; Pownall, Madeleine; Silverstein, Priya; Anand-Vembar, Shaakya; Kapoor, Hansika (2024年1月). 「心理科学における国際化を改善するためのガイドライン」 . Social and Personality Psychology Compass . 18 (1) e12847. doi : 10.1111/spc3.12847 . ISSN 1751-9004 . 
  115. ^アレン、ポール（2011年11月30日）「なぜ私たちは『オープンサイエンス』を選んだのか」「ウォール・ストリート・ジャーナル」。2012年1月6日閲覧。
  116. ^ 「アレン脳科学研究所」 。 2025年11月30日閲覧。
  117. ^ 「オープンサイエンスセンター」 。 2025年11月30日閲覧。
  118. ^ 「DARTH – 医療技術のためのRによる意思決定分析」。
  119. ^ 「Principles of the Self Journal of Science: 科学出版に倫理と自由をもたらす」 。2015年1月26日時点のオリジナルよりアーカイブ。
  120. ^ "OCSDNET" . OCSDNET .
  121. ^ 「Discrete Analysis がローンチ」。Gowersのブログ。2016年3月1日。 2019年12月8日閲覧。
  122. ^ 「離散解析」 . discreteanalysisjournal.com . 2019年12月8日閲覧。
  123. ^ 「透明性に関する議論」 helmholtz.deヘルムホルツ協会2016年11月30日2018年10月20日閲覧。
  124. ^ Heise, Christian; Pearce, Joshua M. (2020年5月10日). 「オープンアクセスからオープンサイエンスへ：科学的現実からオープンな科学コミュニケーションへの道」 . SAGE Open . 10 (2) 2158244020915900. doi : 10.1177/2158244020915900 . ISSN 2158-2440 . 
  125. ^ 「最初のオープン博士論文について」offene-doktorarbeit.de . 2018年10月20日閲覧。
  126. ^ハイセ、クリスチャン (2018). Open Access zu Open Science (ドイツ語)。リューネブルク、ドイツ: meson press eG doi : 10.14619/1303。ISBN 978-3-95796-130-3。
  127. ^ "CatalyzeX" . catalyzex.com .
  128. ^ @gragtah (2023年6月22日). 「✅ CatalyzeX 🤝 ArXiv AI研究論文（など）のオープンソースコード実装を@catalyzeX経由で@arxivで直接閲覧できるようになりました…」（ツイート） . 2024年7月9日閲覧– Twitter経由。
  129. ^ "OpenReview" . openreview.net .
  130. ^ @gragtah (2023年5月3日). 「🎉 CatalyzeX 🤝 OpenReview では、@catalyzeX 経由で @openreviewnet に直接コード実装を表示できるようになりました…」 (ツイート) . 2024年7月9日閲覧– Twitter経由。
  131. ^ 「求人情報を見る」jobRxiv . 2020年6月26日閲覧。
  132. ^ @jobRxiv (2020年6月25日). 「#ScienceJobs の採用方法を変え、すべての研究室が最適な候補者を見つけられる道を開きたいと考えています…」（ツイート） 。 2020年6月26日閲覧– Twitter経由。
  133. ^ Noble, Ivan (2002年2月14日). 「研究論文へのアクセス向上」 . BBCニュース. ロンドン. 2012年2月12日閲覧。
  134. ^ライト, デイビッド; ウィリアムズ, エレイン; ブライス, コリン; ル・メイ, アンドレ; スタイン, ケン; ミルン, ルアイリド; ウォーリー, トム (2018年7月31日). 「資金提供を受けた健康研究から得られるすべての利用可能な情報を共有するための斬新なアプローチ：NIHRジャーナルライブラリ」 .健康研究政策とシステム. 16 (1): 70. doi : 10.1186/s12961-018-0339-4 . ISSN 1478-4505 . PMC 6069813. PMID 30064444 .   
  135. ^ 「About」 . NIHR Journals Library . 2022年1月14日閲覧。
  136. ^ Leible, Stephan; Schlager, Steffen; Schubotz, Moritz; Gipp, Bela (2019). 「ブロックチェーン技術とオープンサイエンスを促進するブロックチェーンプロジェクトのレビュー」 . Frontiers in Blockchain . 2 16: 1– 28. doi : 10.3389/fbloc.2019.00016 .
  137. ^ 「生命科学における研究成果の共有の促進」biorxiv.org . 2018年2月17日閲覧。
  138. ^ 「著作権トレーニングリソース | MarXiv」 . marxivinfo.org . 2018年2月18日時点のオリジナルよりアーカイブ。2018年2月17日閲覧。
  139. ^ a b「オープンな社会科学アーカイブSocArXivの開発を発表」 2016年7月9日。
  140. ^ Tierney, HL, Hammond, P., Nordlander, P., & Weiss, PS (2012). 先行出版物: 拡張抄録、議事録記事、プレプリントサーバーなど。
  141. ^ 「arXivとGoogle Scholarで科学を加速」 . An Assembly of Fragments . 2012年11月2日. 2018年2月17日閲覧。
  142. ^ Moed, HF (2007). 「『オープンアクセス』の引用インパクトへの影響：ArXivの凝縮系セクションの分析」アメリカ情報科学技術学会誌. 58 (13): 2047– 2054. arXiv : cs/0611060 . Bibcode : 2007JASIS..58.2047M . doi : 10.1002/asi.20663 . S2CID 1060908 . 
  143. ^ Binfield, P. (2014). 「新しい学術雑誌のコンセプト」『Opening Science』155–163ページ. Springer International Publishing.
  144. ^ Giles, Jim (2003). 「プレプリントサーバー、盗作阻止の道を探る」 . Nature . 426 (6962): 7. Bibcode : 2003Natur.426Q...7G . doi : 10.1038/426007a . PMID 14603280 . 
  145. ^ Chaddah, P. (2016). 国立プレプリントリポジトリの必要性について. インド国立科学アカデミー紀要, 82(4), 1167–1170.

出典

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