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).
The Open Research Funders Group (ORFG) is pleased to submit a formal response to the White House Office of Science and Technology Policy’s “Request for Information To Support the Development of a Federal Scientific Integrity Policy Framework”. This is a natural extension of our response to the OSTP’s previous RFI, outlining the reasons we believe open and transparent research practices are crucial for improving research integrity. Our current response outlines how open science can be integrated into research integrity policies, what specific provisions should be included in these policies, and how they should be evaluated. In particular, the ORFG encourages the federal government to take the following actions:
Support the development and implementation of a national-level policy on open science.
Require federal agencies to embed open and transparent practices into their research integrity policies, including requiring outputs (articles, code, data, preprints, protocols, tangible materials, etc.) from all federally funded research to be openly shared as soon as possible and in a format that enables both human and machine readability.
Look to community-developed principles on research sharing and responsible metrics – including FAIR, CARE, the Hong Kong Principles, DORA, and the Leiden Manifesto – to guide these efforts and develop policy provisions and assessment criteria.
Stimulate best practices through research integrity policies by requiring sharing of all research outputs using persistent identifiers, trusted public repositories, detailed metadata, non-proprietary file formats, and open licenses permitting reuse.
Commit funding to the development and maintenance of community-led, open source infrastructure to both facilitate the sharing of research and make evaluating compliance with integrity policies achievable at scale.
Value and assess responsible research practices, including sharing of research protocols and outputs (data, code, tangible materials, etc.), study preregistration, and use of reporting guidelines to standardize information and increase reproducibility.
Explore ways to improve incentive structures to explicitly reward open and responsible research practices, including incorporating sample language from the open science toolkit developed by the National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine’s Roundtable on Aligning Incentives for Open Science.
Solicit regular feedback on research integrity policies from both grantees and the wider academic community – including experts on copyright, DEI (diversity, equity, inclusion), new research technologies (e.g., AI), open research, and responsible metrics – to foment co-creation and iterative improvement in policy language and requirements.
We believe implementing the above actions – like ensuring use of persistent identifiers, detailed metadata, and open licenses – will improve research integrity by maximizing not just the availability of research outputs but also their verifiability and reusability. Adhering to community-developed principles and soliciting community feedback will help ensure that research is shared responsibly and with equity in mind. And designing incentive structures to explicitly reward open and responsible research practices will stimulate the deep and long-lasting cultural change needed to improve research integrity.
Read the ORFG’s response in its entirety here.
Dịch: Lê Trung Nghĩa
letrungnghia.foss@gmail.com
Ý kiến bạn đọc
Những tin mới hơn
Những tin cũ hơn
Blog này được chuyển đổi từ http://blog.yahoo.com/letrungnghia trên Yahoo Blog sang sử dụng NukeViet sau khi Yahoo Blog đóng cửa tại Việt Nam ngày 17/01/2013.Kể từ ngày 07/02/2013, thông tin trên Blog được cập nhật tiếp tục trở lại với sự hỗ trợ kỹ thuật và đặt chỗ hosting của nhóm phát triển...
Các bài trình chiếu trong 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
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
‘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
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
Năm Khoa học Mở & Chuyển đổi sang Khoa học Mở - Tổng hợp các bài liên quan
Hội nghị Đối tác Dữ liệu Mở châu Á năm 2021 do Việt Nam lần đầu tiên chủ trì
Các khung năng lực trong hành động
Phong trào Bình dân học vụ số: Mục tiêu, đối tượng, nội dung, nguồn lực, phương thức tổ chức thực hiện
Lễ công bố công khai Trung tâm Năng lực Kim cương châu Âu và dự án ALMASI
Khung năng lực AI cho giáo viên
Ngày Phần mềm Tự do, Ngày Phần cứng tự do, Ngày Tài liệu Tự do
‘Khung năng lực AI cho giáo viên’ - bản dịch sang tiếng Việt
Bạn cần biết những gì về các khung năng lực AI mới của UNESCO cho học sinh và giáo viên
Bàn về 'Lợi thế của doanh nghiệp Việt là dữ liệu Việt, bài toán Việt' - bài phát biểu của Bộ trưởng Nguyễn Mạnh Hùng ngày 21/08/2025
Các tài liệu dịch sang tiếng Việt tới hết năm 2024
Các bài trình chiếu trong năm 2024
‘Tài liệu quan điểm của KR21 về Giữ lại Quyền Tác giả: Giữ lại các quyền trong kết quả đầu ra nghiên cứu để cho phép phổ biến mở kiến thức’ - bản dịch sang tiếng Việt
DeepSeek đã gây ra sự hoảng loạn trên thị trường — nhưng một số người cho rằng việc bán tháo là quá mức
‘KHUYẾN NGHỊ VÀ HƯỚNG DẪN TRUY CẬP MỞ KIM CƯƠNG cho các cơ sở, nhà cấp vốn, nhà bảo trợ, nhà tài trợ, và nhà hoạch định chính sách’ - bản dịch sang tiếng Việt
“Chúng tôi không có hào nước”: Sự đổi mới đột phá của AI nguồn mở
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
Dữ liệu để phân loại AI
Ứng dụng và phát triển Tài nguyên Giáo dục Mở (OER) tại Việt Nam
Nhà khoa học AI hàng đầu của Meta cho biết thành công của DeepSeek cho thấy 'các mô hình nguồn mở đang vượt trội hơn các mô hình độc quyền'
Mark Zuckerberg: DeepSeek cho thấy vì sao nước Mỹ phải là ‘tiêu chuẩn nguồn mở toàn cầu’ của AI; không có lý do gì để suy nghĩ lại về việc chi tiêu
‘Tầm quan trọng của các kỹ năng tư duy phản biện và linh hoạt về năng lực AI của sinh viên TVET’ - bản dịch sang tiếng Việt
50 công cụ AI tốt nhất cho năm 2025 (Đã thử và kiểm nghiệm)