К вопросу о том где и как искать данные и что такое каталоги данных, есть отдельная категория каталогов данных в виде репозиториев результатов научной деятельности в которых чего только нет, но обычно это статьи, диссертации, магистерские работы, книги и реже медиафайлы и курсы. Но там бывают и данные, чаще всего их доля не очень велика, если это не специализированный репозиторий именно для данных.
Университеты таким образом публикующие данные, чаще всего используют продукты вроде DSpace, Eprints, Elsevier Pure и ещё ряд других, менее популярных.
Ключевой вопрос включать ли их все в реестр каталогов Dateno? Если да, то по каким критериям? По числу датасетов? По доле датасетов от общей доли публикации? По потенциальной возможности что датасеты там могут появится в будущем?
Вот живой пример Архив открытого доступа Санкт-Петербургского государственного университета [1], один из немногих и возможно крупнейший ресурс раскрытия публикаций университетов в России. Всего в нём сейчас 47619 публикаций. И это не то чтобы мало, даже много. Но из них всего 17 публикаций являются наборами данных и помечены как тип Dataset. Это 0.03% от общего числа публикаций. Можно ли его считать каталогом открытых данных или нет? Добавлю что ещё и то что инсталляции DSpace без доп настроек не дают поиска по типу ресурса и чтобы найти даже эти 17 датасетов пришлось скачать метаданных все 47+ тысяч записей.
А также добавлю что есть множество репозиториев научных публикаций где датасетов совсем нет, это почти все репозитории публикаций в Армении, в Казахстане и многие репозитории российских университетов.
Но ведь данные там появится могут, так что же регулярно проверять что там данные появились и только тогда вносить их как каталоги данных?
К вопросу о том где и как искать данные и что такое каталоги данных, есть отдельная категория каталогов данных в виде репозиториев результатов научной деятельности в которых чего только нет, но обычно это статьи, диссертации, магистерские работы, книги и реже медиафайлы и курсы. Но там бывают и данные, чаще всего их доля не очень велика, если это не специализированный репозиторий именно для данных.
Университеты таким образом публикующие данные, чаще всего используют продукты вроде DSpace, Eprints, Elsevier Pure и ещё ряд других, менее популярных.
Ключевой вопрос включать ли их все в реестр каталогов Dateno? Если да, то по каким критериям? По числу датасетов? По доле датасетов от общей доли публикации? По потенциальной возможности что датасеты там могут появится в будущем?
Вот живой пример Архив открытого доступа Санкт-Петербургского государственного университета [1], один из немногих и возможно крупнейший ресурс раскрытия публикаций университетов в России. Всего в нём сейчас 47619 публикаций. И это не то чтобы мало, даже много. Но из них всего 17 публикаций являются наборами данных и помечены как тип Dataset. Это 0.03% от общего числа публикаций. Можно ли его считать каталогом открытых данных или нет? Добавлю что ещё и то что инсталляции DSpace без доп настроек не дают поиска по типу ресурса и чтобы найти даже эти 17 датасетов пришлось скачать метаданных все 47+ тысяч записей.
А также добавлю что есть множество репозиториев научных публикаций где датасетов совсем нет, это почти все репозитории публикаций в Армении, в Казахстане и многие репозитории российских университетов.
Но ведь данные там появится могут, так что же регулярно проверять что там данные появились и только тогда вносить их как каталоги данных?
On December 23rd, 2020, Pavel Durov posted to his channel that the company would need to start generating revenue. In early 2021, he added that any advertising on the platform would not use user data for targeting, and that it would be focused on “large one-to-many channels.” He pledged that ads would be “non-intrusive” and that most users would simply not notice any change. The S&P 500 fell 1.3% to 4,204.36, and the Dow Jones Industrial Average was down 0.7% to 32,943.33. The Dow posted a fifth straight weekly loss — its longest losing streak since 2019. The Nasdaq Composite tumbled 2.2% to 12,843.81. Though all three indexes opened in the green, stocks took a turn after a new report showed U.S. consumer sentiment deteriorated more than expected in early March as consumers' inflation expectations soared to the highest since 1981. Emerson Brooking, a disinformation expert at the Atlantic Council's Digital Forensic Research Lab, said: "Back in the Wild West period of content moderation, like 2014 or 2015, maybe they could have gotten away with it, but it stands in marked contrast with how other companies run themselves today." That hurt tech stocks. For the past few weeks, the 10-year yield has traded between 1.72% and 2%, as traders moved into the bond for safety when Russia headlines were ugly—and out of it when headlines improved. Now, the yield is touching its pandemic-era high. If the yield breaks above that level, that could signal that it’s on a sustainable path higher. Higher long-dated bond yields make future profits less valuable—and many tech companies are valued on the basis of profits forecast for many years in the future. "The inflation fire was already hot and now with war-driven inflation added to the mix, it will grow even hotter, setting off a scramble by the world’s central banks to pull back their stimulus earlier than expected," Chris Rupkey, chief economist at FWDBONDS, wrote in an email. "A spike in inflation rates has preceded economic recessions historically and this time prices have soared to levels that once again pose a threat to growth."
from no
