به جمع مشترکان مگیران بپیوندید!

تنها با پرداخت 70 هزارتومان حق اشتراک سالانه به متن مقالات دسترسی داشته باشید و 100 مقاله را بدون هزینه دیگری دریافت کنید.

برای پرداخت حق اشتراک اگر عضو هستید وارد شوید در غیر این صورت حساب کاربری جدید ایجاد کنید

عضویت

جستجوی مقالات مرتبط با کلیدواژه « Research Data Management » در نشریات گروه « کتابداری و مدیریت اطلاعات »

تکرار جستجوی کلیدواژه « Research Data Management » در نشریات گروه « علوم انسانی »
  • مژگان عروجی، نجلا حریری*، فهیمه باب الحوائجی
    هدف

    مدیریت داده های پژوهشی مجموعه ای از فعالیت های مربوط به ذخیره سازی، دسترسی و حفظ داده های تولید شده است که مزایایی همچون حفظ یکپارچگی و تکرار تحقیق، افزایش امنیت داده ها و کاهش خطر از دست دادن داده ها و اجرای تحقیقات باکیفیت را تقویت می کند. کسب دانش و مهارت های مربوط به مدیریت داده های پژوهشی باعث ایجاد فرصت های شغلی بسیاری برای متخصصان اطلاعات می شود و پژوهشگران را در اجرای خواسته های خود یاری می رساند. در همین راستا این پژوهش با هدف شناسایی وضعیت پژوهش ها در حوزه سواد مدیریت داده های پژوهشی صورت گرفته است.

    روش

    پژوهش حاضر از نوع مروری نظام مند با رویکرد کیفی بود که به جمع آوری مطالعات انجام شده در موضوعی خاص پرداخته است و اطلاعات حاصل را طبق اصول معین و نظام یافته ای بررسی و بازنگری شده و نتایج حاصل از آن را مورد تجزیه وتحلیل قرار داده است، به طور ملموس تر نمای جامعی از مطالعات مرتبط در یک حوزه موضوعی خاص را در اختیار محققان قرار داده است. بدین منظور، پژوهش های مرتبط با چند مرحله جست وجو در پایگاه های اطلاعاتی بین المللی و داخلی با در نظر گرفتن محدوده زمانی، آثار لاتین بین سال های 2012 تا 2022 میلادی و آثار فارسی بین سال های 1391 تا 1401 شمسی مورد جستجو قرار گرفته است. درمجموع، 50 اثر مرتبط با موضوع سواد مدیریت داده های پژوهشی، اعم از مقاله پژوهشی نشریات، اجلاس ها و پایان نامه ها مورد تجزیه وتحلیل قرار گرفت.

    یافته ها

    مدیریت داده های پژوهشی یکی از شاخه های نوظهور در علم است و هدف اصلی این حوزه نوین کمک به پژوهشگران، اساتید و دانشجویان در فرآیند تدوین پژوهش از آغاز تا پایان است. مروری بر مطالعات نشان داد که تعداد 50 پژوهش داخلی و خارجی به مسئله سواد مدیریت داده های پژوهشی و عناصر مرتبط به آن پرداخته اند. پژوهش ها در 5 محور اصلی بوده اند که شامل: 1. زیرساخت های مدیریت داده های پژوهشی، 2. اشتراک گذاری داده های پژوهشی 3. سواد داده و سواد مدیریت داده های پژوهشی، 4. آموزش مدیریت داده های پژوهشی و 5. مهارت های مدیریت داده پژوهشی در این حوزه موضوعی است.

    نتیجه گیری

    نتایج این پژوهش نشان داد پژوهش ها درزمینه اشتراک گذاری داده های پژوهشی نسبت به سایر موضوعات مرتبط بیشتر موردبررسی قرار گرفته است. پژوهش های مربوط به سواد مدیریت داده های پژوهشی به خصوص در ایران بسیار محدود است و جهت افزایش سطح سواد مدیریت داده های پژوهشی نیازمند تلاش بسیار از طرف دانشگاه ها و موسسات آموزش عالی است. همچنین با توجه به پژوهش های صورت گرفته در خارج از ایران، کسب مهارت های مرتبط با سواد مدیریت داده های پژوهشی، به افراد کمک می کند تا در پیشبرد اهداف این حوزه موضوعی باارزش تلاش بیشتر کرده و شروع به تحول در سازو کار مدیریت داده های خود داشته باشند. همچنین توصیه می شود از آموزش و ارتقا سواد دانشجویان از ابتدای شروع تحصیل در برنامه های درسی مقاطع مختلف بهره مند شوند.

    کلید واژگان: مدیریت داده٬های پژوهشی, سواد داده, سواد مدیریت داده٬های پژوهشی, مرور نظام٬مند}
    Mozhgan Oroji, Nadjla Hariri *, Fahimeh Babalhavaeji
    Purpose

     Research data management is a set of activities related to the storage, access, and preservation of generated data which includes benefits such as maintaining the integrity and replication of research, increasing data security leading to risk of data loss, and enhancing the implementation of quality research. Acquiring knowledge and skills related to research data management creates many job opportunities for information professionals and helps researchers to fulfill their demands. In this regard, this research aimed to identify the state of research in the field of research data of management literacy.

    Methods

     The current research was a systematic review with qualitative approach, which is devoted to collecting the studies conducted on a specific subject, examined and revised the resulting information according to certain systematic principles, and presented the results for analysis. More concretely a comprehensive view of related studies and providing researchers with a specific subject area for this purpose, researches related to several stages of searching in international and domestic databases, considering the time range, foreign books and articles between 2012 and 2022 AD and Persian between 1391 and 1401 AD. Fifty works related to the topic of research data of management literacy were searched from research articles of publications, conferences, and dissertations.

    Findings

     Research data management is one of the emerging branches of science and the main goal of this new field is to help researchers, professors, and students in planning from start to finish. A review of the studies showed that 50 domestic and foreign researchers have addressed the issue of research data of management literacy and related elements. Research has been in 5 main axes, which include: 1. Research data management infrastructure, 2. Research data sharing, 3. Data literacy and research data management literacy, 4. Research data management training. Research, and 5. Research management skills in this field.

    Conclusion

     The results of this research showed that research in the field of research data segmentation has been investigated more than other related topics, but the research related to research data management literacy is very limited, especially in Iran. Increasing the level of research data of management literacy requires a lot of effort from universities and higher education institutions. In addition, according to the research conducted outside of Iran, business skills related to research data of management literacy will help people to work harder in advancing the goals of this valuable topic and start to transform the management mechanism. Having their data, they also benefit from teaching and improving students' literacy from the beginning of their studies in the curriculum of different levels.

    Keywords: Research data management, data literacy, Research Data of Management Literacy, Systematic review}
  • Mohammad Azami, Ali Sadatmoosavi, Mohammadreza Chashmyazdan *
    Several models and frameworks have been proposed by researchers for the management of research data over the past few years. These models and frameworks may help organizations and researchers evaluate various aspects of implementing research data management systems. Thus, this study aims to identify the principal dimensions and necessary practices of research data management based on a systematic review. A systematic search of PubMed, Web of Science, Scopus, and LISTA databases was conducted by October 2021 to identify relevant studies. Two authors screened all retrieved articles in three stages (title, abstract, and full text). Based on the refined studies, data were extracted to fulfil the objectives and answer the research questions. According to the analysis of articles, research data management can be categorized into four main dimensions: data, researchers, organizations, and technology. Data processing, data protection, data legal issues, and data sharing are the main practices of the data dimension. The researcher's dimension is educating, changing the mindset, and motivating researchers. On the organizational dimension, the essential practices supply human resources, policy-making, interaction, and support. On the technology dimension, the most significant practices include: Establishing software and hardware infrastructures. This study demonstrates that research data management is a systematic process involving various stakeholders and facilities, each cooperating and coordinating various activities. To manage research data, researchers, policymakers, research organizations, and trained staff are among the most important participants, and technical facilities are vital to its success.
    Keywords: Research Data Management, Data Sharing, data management, Dimension Identifying, Systematic Literature Review}
  • Sheriff Naseema, Rathinam Sevukan

    The study focuses on Research Data Management (RDM), aiming to demonstrate how RDM is evolving globally. It provides a systematic mapping of the current literature to aid in identifying core coverage and reflecting on potential trends using the scientometric technique. For detailed thematic analysis, performance analysis, network representation, science mapping, and scientific collaboration, this study used bibliometric tools such as the R package Biblioshiny, ScientoPy, and VOSviewer. Two premier indexing databases, SCOPUS and Web of Science, which extensively cover RDM literature, are appropriately considered. Furthermore, all retrieved documents are refined by language, document type, and irrelevant keywords for practical analysis. This study covers the Research Data Management (RDM) literature from 1926 to 2020, with 6263 documents published from 1666 sources and 15,545 authors. The most common domains discovered in RDM research are Computer Science, Library and Information Science. RDM is primarily familiar and cultivated in nations such as the United States, China, the United Kingdom, Canada, Germany, and Australia are pioneers in RDM research. The findings are vital for researchers working on RDM projects and policy formulation. This research helps to identify the literature's strengths and potential gaps. This secondary data contributes significantly to the scientific landscape in scientific production, network architecture, source clustering, and international collaboration, the evolution of dominant subjects and countries, and science mapping of productive word frequency.

    Keywords: Research Data Management, RDM, Scientopy, VOSviewer, Science Mapping, Scientometrics}
  • ناهید سلیمانی، علی منصوری*، احمد شعبانی، سید علی سیادت
    هدف

    به منظور توسعه خدمات کتابخانه های دانشگاهی و ارایه خدمات نوین با عنوان «مدیریت داده های پژوهشی» برای کمک به اعضای هییت علمی و پژوهشگران در مدیریت داده های پژوهشی خود و بهره مندی از داده های پژوهشی دیگران، این مقاله به دنبال شناسایی مولفه های مدیریت داده های پژوهشی در کتابخانه های دانشگاهی است. از نتیجه پژوهش می توان به منزله مدلی برای پیاده سازی مدیریت داده های پژوهشی به طور نظام مند و موثر استفاده کرد.

    روش

    این پژوهش در دو مرحله انجام شد. گام نخست تحلیل محتوای کیفی برای شناسایی مولفه های مدیریت داده های پژوهشی بود. در گام دوم با استفاده از مولفه های شناسایی شده پرسش نامه ای تهیه و در دو دور دلفی بین 20 نفر از متخصصان ایرانی در این زمینه برای اعتبارسنجی و پالایش توزیع شد. برای اطمینان از پایایی پرسش نامه و همسانی درونی پرسش ها، ضریب آلفای کرونباخ با نتیجه 0/97 محاسبه شد.

    یافته ها

    در گام نخست 69 مولفه برای شش مرحله فرایند مدیریت داده های پژوهشی شناسایی شد: 1) برنامه ریزی؛ 2) اصول اخلاقی و قانونی؛ 3) سازمان دهی، مستندسازی، تولید فراداده؛ 4) ذخیره سازی و تهیه نسخه پشتیبان؛ 5) نگه داری، حفاظت، و حذف داده ها؛ و 6) اشتراک گذاری، و انتشار داده ها . سپس متخصصان دو مرحله جدید 1) آموزش و مشاوره و 2) فنی را به شش مرحله قبلی افزودند. همچنین برخی از مولفه ها حذف، اصلاح، ادغام و جابه جا شدند و درنهایت بر 56 مولفه در هشت مرحله تاکید شد.

    کلید واژگان: تحلیل محتوای کیفی, روش دلفی, کتابخانه های دانشگاهی, مدیریت داده های پژوهشی, مولفه های مدیریت داده های پژوهشی}
    Nahid Soleymani, Ali Mansouri *, Ahmad Shabani, Ali Seyadat
    Purpose

    In order to develop the services of academic libraries and provide new services called Research Data Management (RDM) for helping faculty members and researchers in managing their own research data and benefiting from the research data of others, this article seeks to identify the components of RDM in academic libraries. The outcome can be used as a model for implementing RDM in a systematic and effective way.

    Methods

    This research was carried out in two steps. The first step was a qualitative content analysis to identify components of RDM. In the second step using the identified compontents, a questionnaire was composed and circulated in two Delphi rounds among 20 Iranian experts in the field for validation and refinement. To ensure the reliability of the questionnaire and the internal consistency of questions, Cronbach's alpha coefficient was calculated with a result of 0.97.

    Findings

    In the first step 69 components were identified for 6 steps of RDM process, 1) planning; 2) ethical and legal issues; 3) organizing, documenting, generating metadata, 4) storing and backing up, 5) preserving, protecting, deleting data, 6) sharing, and dissemination. Participants added two new steps 1) education and counseling and 2) technical to the previous 6 steps. Also, some components were removed, modified, merged, and moved, and finally 56 components were emphasized in 8 stages.

    Conclusion

    All identified components are important in the management of research data in academic libraries. In addition, the results showed that the two components of "formulation and development of research data management plan" and "generating metadata to data and files" are of particular importance. Developing data management plan helps individuals and research institutes estimate the material and human resources needed for projects in advance. Also, generating metadata by increasing percision, makes search, retrieval, discovery, access, and reuse of data by other researchers. Academic libraries should consider this in research data management activities.

    Keywords: Qualitative Content Analysis, Delphi method, Academic libraries, Research data management, research data management components}
  • مژگان عروجی*، داریوش علی محمدی، سمیه سادات آخشیک
    هدف
    ارزیابی ظرفیت برنامه های درسی مقاطع کارشناسی و کارشناسی ارشد علم اطلاعات و دانش شناسی جهت توانمندسازی دانشجویان برای تصدی فرصت های شغلی مدیریت داده های پژوهشی. روش شناسی: این مطالعه با روش تحلیل محتوا انجام شده است. جامعه مورد مطالعه عبارت است از کلیه متون مدیریت داده های پژوهشی که به زبان انگلیسی منتشر شده  است، برنامه های درسی دوره کارشناسی و دوره کارشناسی ارشد علم اطلاعات و دانش شناسی (گرایش مدیریت اطلاعات) و 14 نفر از کارشناسان و مدیران داده های پژوهشی دانشگاه های دولتی تهران.
    یافته ها
    روایی سیاهه وارسی مهارت های مدیران داده های پژوهشی توسط متخصصان و صاحب نظران رشته علم اطلاعات و دانش شناسی مورد تایید قرار گرفت و پس از بررسی، یافته ها نشان داد برخی از دروس مقاطع کارشناسی و کارشناسی ارشد هم راستا با مهارت های مدیریت داده های پژوهشی است، که نیاز به تقویت و توسعه بیشتر دارد.
    نتیجه گیری
    بازنگری برنامه های درسی رشته و در صورت لزوم اضافه کردن برخی دروس بالاخص در مقطع کارشناسی می تواند به توسعه مهارت های مربوطه کمک کند، تا از ابتدای تحصیل، دانشجویان بتوانند به عنوان مدیران داده های پژوهشی تربیت شوند و تحولات نوین ارائه خدمات مدیریت داده های پژوهشی را در حیطه کار حرفه ای خود ارائه دهند.
    کلید واژگان: مدیریت داده های پژوهشی, علم اطلاعات و دانش شناسی, فرصت های شغلی, برنامه های درسی}
    M. Oroji *, D. Alimohammadi, S. Akhshik
    Purpose
    The target of this paper is to capacity assessment of curriculum in bachelor and master degree of information science and knowledge studies to support students for getting job opportunities in research data management.
    Methodology
    This survey is practical by its goal and is done by content analyzing. The society of this paper include all English texts about research data management, curriculum of bachelor and master degree of information science and knowledge studies in information management (data management field) and 14 research data managers and experts of public universities of Tehran.
    Findings
    The attitude of this paper is to develop expert thinking in determining curriculums so that result in amplifying new skills. The results show some lessons in curriculums in bachelor and master degree are parallel to research data management skills so with developing they can get the skills.
    Conclusion
    So it is needed to add new changes of presenting research data management services in expert librarianship and to assess curriculum so help the skill development in order to train students as research data managers.
    Keywords: Research data management, Information science, knowledge studies, Job opportunities}
  • اسماعیل وزیری، نادر نقشینه، عبدالرضا نوروزی چاکلی
    فناوری های اطلاعاتی و ارتباطاتی نقش مهمی در تولید داده های پژوهشی در حوزه های مختلف علمی ایفا می کنند. این داده ها نه تنها باعث ایجاد رشته هایی شده اند که مبتنی بر داده های پژوهشی هستند، بلکه باعث ایجاد پارادایم یا رویکرد جدیدی در پژوهش ها هستند که از آن تحت عنوان پارادایم چهارم پژوهش یا پژوهش های مبتنی بر داده یاد می شود. مبنای این پژوهش ها، اشتراک گذاری داده های پژوهشی توسط پژوهشگران، سازمان ها و جوامع علمی و همچنین، استفاده مجدد از این داده ها توسط سایر پژوهشگران است. اشتراک داده های پژوهشی به عنوان یک هنجار در برخی از رشته ها مورد قبول قرار گرفته است. مقاله حاضر به روش کتابخانه ای به بررسی رویکردها، اقدامات، سیاست ها و قوانین مرتبط با اشتراک گذاری داده های پژوهشی در مقالات، آیین نامه ها و وب سایت های سازمان های مشمول در پایگاه های علمی و غیرعلمی پرداخته است. علاوه بر سازمان ها و مراکز جهانی، ناشران نشریات علمی نیز در سطح بین الملل اشتراک گذاری داده های پژوهشی را به عنوان یک الزام در نظر گرفته و شرط انتشار مقالات را دسترسی و اشتراک گذاری داده های پژوهشی قرار داده اند. به نظر می رسد با توجه به توافقات جهانی و پذیرش این مسئله در بسیاری از رشته ها و سازمان ها به دلیل مزایا و کاربردهای حاصل از اجرای آن، پذیرش و توسعه این امر در کشور می تواند نقطه عطفی در حوزه سیاست گذاری علم و پژوهش و تاثیرگذاری بیشتر پژوهش ها در جامعه باشد.
    کلید واژگان: اشتراک گذاری داده, داده های پژوهشی, پژوهش های مبتنی بر داده, مدیریت داده های پژوهشی}
    Esmaeil Vaziri
    Information and Communication Technologies (ICTs) have significant role in producing research data in different scientific fields. These data not only lead to generates fields based on research data but also caused to produce a new paradigm or approach in research that calls the Fourth Paradigm or Data Intensive Researches. These researches are based on data sharing by researchers, organizations and scientific societies. It can be to reuse of these data by other researchers. Data sharing is considered as a norm in some of scientific fields. The present article, with library research method, investigated to the approaches, actions, policies and relevant regulations on data sharing in papers, regulations and stakeholder’s websites in scientific and non-scientific databases. Besides national and international organizations, scientific publishers in the world require data sharing as a condition of publications. Because of the universal agreements and data sharing acceptance in many of organizations and scientific fields and due to its benefits and applications, it seems that development of this issue can be an important step on science and research policy making and lead to more research impact in the country.
    Keywords: data sharing, research data, data intensive researches, research data management}
  • اکبر مجیدی، نادر نقشینه، محمدرضا اسمعیلی گیوی، محمودرضا هاشمی
    زمینه و هدف
    گزینش و مدیریت داده های پژوهشی حوزه نوظهور آموزشی و پژوهشی در علم اطلاعات و دانش شناسی است. این حوزه دارای مسائل و ابعاد گسترده ایی است. هدف این مقاله مطالعه،شناسایی و بحث و بررسی مبانی و مفاهیم،مدل ها و چهارچوب ها و ابعاد و چالش های گزینش و مدیریت داده های پژوهشی در محیط های علمی و دانشگاهی است.
    روش پژوهش: مقاله حاضر یک مقاله مروری است و از روش کتابخانه ایی برای گردآوری مدارک و متون علمی و پژوهشی این حوزه استفاده شد. در این پژوهش پایگاه های اطلاعات علمی خارجی و داخلی و همچنین منابع وب با کلیدواژه های «data curation»،«digital curation»،«research data management»،«research data curation» و معادل آنها در فارسی جست و جو شدند. پس از حذف منابع تکراری و منابع نامرتبط، در مجموع 132 منبع تفکیک و محتوی آنها ارزیابی و تحلیل نهایی شد.
    یافته ها
    تحلیل متون نشان داد که گزینش و مدیریت داده های پژوهشی حوزه ایی نوظهور با مسائل پیچیده و ابعاد مختلفی است که طیف وسیعی از مسائل آموزشی،سازمانی،فرهنگی،فناوری،قانونی،امنیتی را شامل می شود. این حوزه از دهه 2000میلادی مورد توجه دولت ها،سازمان های تامین مالی پژوهش، دانشگاه ها قرار گرفته و اجتماع پژوهشی قوی از پژوهشگران مختلف به خصوص پژوهشگران علم اطلاعات و دانش شناسی، آرشیو و سیستم های اطلاعاتی حول آن شکل گرفته است. امروزه گزینش و مدیریت داده های پژوهشی به عنوان یکی از اجزای اصلی سیاست گذاری کلان علم و فناوری مطرح شده و نیازمند حمایت دولت و نهادهای قانون گذار و سیاست گذار است. مدل ها و چهارچوب های مختلفی در سطوح مختلف ملی،موسسه یا اجتماع خاص و رشته برای درک ابعاد گزینش و مدیریت داده های پژوهشی و اجرای آن ترسیم شده اند.همچنین مطالعه متون نشان داد که کتابخانه ها و کتابداران از شایستگی و صلاحیت لازم برای برعهده گرفتن نقش ها و مسئولیت های گزینش و مدیریت داده های پژوهشی در دانشگاه و موسسات علمی برخوردارند. با این حال، گزینش و مدیریت داده های پژوهشی در اجرا و عمل با چالش هایی از قبیل حریم خصوصی،مالکیت داده،حقوق مالکیت فکری،عدم به اشتراک گذاری داده توسط محققان،نبود زیرساختارهای مناسب مدیریت داده،عدم آگاهی و شناخت و دانش درباره فرایند گزینش و مدیریت داده و غیره روبرو است.
    نتیجه گیری
    علیرغم پژوهش های گسترده در خارج، این حوزه در ایران چندان مورد توجه واقع نشده است. بنابراین این مقاله به طور نسبتا جامع به موضوع و ابعاد گزینش و مدیریت داده های پژوهشی می پردازد و می تواند برای پژوهشگران، سیاستگذاران علم و فناوری، کتابداران به منظور تحقیق و اجرای خدمات گزینش و مدیریت داده های پژوهشی مفید باشد.
    کلید واژگان: گزینش داده, مدیریت داده های پژوهشی, داده های پژوهشی, مدل های چرخه حیات, مدل های چرخه حیات گزینش داده, گزینش دیجیتال}
    Akbar Majidi, Nader Naghshineh, Mohammad Reza Ismaili Ghivi, Manhoodreza Hashemi
    Background And Aim
    The purpose of this paper is to study, identifying and discuss the foundation and concepts, models and frameworks, dimensions and challenges of research data curation and management in scientific and academic environments.
    Method
    This article is a review article and library method was used to collect scientific and research texts in this field. In this research, external and internal scientific databases, as well as web resources, were searched with the keywords "data curation", "digital curation", "research data management", "research data curation" and their equivalent in Persian. After removing duplicate sources and unrelated sources, a total of 132 sources were selected and their content evaluated and analyzed.
    Results
    The analysis of the literature revealed that the curation and management of research data is a emerging area with complex issues and different dimensions which included of a wide range of educational, organizational, cultural, technological, legal, and security issues. Since the 2000s,This area has been at the forefront of governments, funding organizations, universities and has been formed around it a strong research community of researchers, especially in the field of information and knowledge science, archives and information systems. Today, the curation and management of research data is considered as one of the main components of the large-scale science and technology policy and needs government support and legislative and policy-making institutions. Different models and frameworks have been drawn up at various levels of the national, institution or community for understand the dimensions of the curation and management of research data and its implementation. The study of literature also has shown that libraries and librarians have the ability and competence to take on the roles and responsibilities of curation and management of research data at universities and scientific institutes. However, the research dat curation and management in implementation and practice faces with challenges such as privacy, data ownership, intellectual property rights, lack of data sharing by researchers, lack of proper data management infrastructure, lack of awareness and cognition and knowledge of the process of research data curation and management, and so on.
    Conclusion
    Despite extensive research abroad, this area has not received much attention in Iran. Therefore, this article addressed relatively comprehensive the subject and dimensions of the research data curation and management, and it can be useful for researchers, policy makers of science and technology, librarians for research and implement research data curation and management services.
    Preservation and creat added value for data research throughout its lifecycle in order to reuse it for new purpose of research is an important application of data curation. Several models have been provided by various reserchers and organizations for data curation based on the life cycle approach.Among which Digital Curation Center curation model had important role in identification of data and curation practices as well as others models development.
    This paper is an opinion paper based on library method.
    This paper addresses the issue of Data Curation and its foundations, models and issues. So, it could be of interest to Information professionals, Archive and data management researchers, academic and scientific and educational organizations’ managers and other data-intensive Environments.
    Keywords: Data curation, Research Data Management, Research Data, Life Cycle Models, Data Curation Life Cycle Models, Digital Curation}
نکته
  • نتایج بر اساس تاریخ انتشار مرتب شده‌اند.
  • کلیدواژه مورد نظر شما تنها در فیلد کلیدواژگان مقالات جستجو شده‌است. به منظور حذف نتایج غیر مرتبط، جستجو تنها در مقالات مجلاتی انجام شده که با مجله ماخذ هم موضوع هستند.
  • در صورتی که می‌خواهید جستجو را در همه موضوعات و با شرایط دیگر تکرار کنید به صفحه جستجوی پیشرفته مجلات مراجعه کنید.
درخواست پشتیبانی - گزارش اشکال