[RESEARCH SERIES] MÃ ĐỊNH DANH NHÀ NGHIÊN CỨU: TẦM QUAN TRỌNG, Ý NGHĨA VÀ MỘT SỐ HỆ THỐNG (Phần 1)
Tiếp nối bài viết ngày hôm qua về "Mã định danh của các nhà nghiên cứu: tầm quan trọng, ý nghĩa và một số hệ thống" của TS Nguyễn Hữu Cương. Phần 2 này chị sẽ giới thiệu về 05 hệ thống quản lý mã định danh nhà nghiên cứu trong viết đề cập tới nhé:
1. ORCID (https://orcid.org/)
ORCID (Open Research and Contributor ID) là một tổ chức quốc tế, liên ngành, mở và phi lợi nhuận cung cấp một danh sách đăng ký các số nhận dạng duy nhất liên tục cho các nhà nghiên cứu và học giả. Khi bạn đăng ký ORCID, bạn sẽ được chỉ định một số nhận dạng kỹ thuật số liên tục (gồm 16 chữ số) giúp phân biệt bạn với các nhà nghiên cứu khác và thông qua tích hợp trong các công trình nghiên cứu như bản thảo và dự án nghiên cứu, hỗ trợ các liên kết tự động giữa bạn và các hoạt động chuyên môn của bạn để đảm bảo rằng các công trình của bạn được công nhận. Nhiều tạp chí yêu cầu tác giả cung cấp số ORCID của bạn khi gửi bản thảo.
2. Scopus Author ID (https://www.scopus.com/)
Mã số tác giả trong cơ sở dữ liệu Sopcus (Scopus Author ID) là mã định danh nhà nghiên cứu độc quyền được tự động gán cho bất kỳ tác giả nào xuất bản trên tạp chí được lập chỉ mục bởi cơ sở dữ liệu Scopus. Scopus là cơ sở dữ liệu trích dẫn và lưu trữ các tóm tắt của các bài viết được bình duyệt lớn nhất thế giới, đồng thời có các công cụ thông minh cho phép bạn theo dõi, phân tích và đồ họa hóa các kết quả nghiên cứu học thuật. Hồ sơ tác giả Scopus có thể được sử dụng bởi các học giả hoặc cơ quan tài trợ để xem các lĩnh vực chủ đề, cơ quan công tác và đồng tác giả của bạn, phân tích kết quả nghiên cứu và xem chỉ số h (h-index), đồ thị h (h-graph) và tổng quan về trích dẫn của bạn. Scopus Author ID được liên kết với ORCID của bạn.
3. ResearcherID (http://www.researcherid.com/)
ResearchcherID do Thomas Reuters xây dựng, là một mã định danh nhà nghiên cứu độc quyền cho phép bạn quản lý các công trình đã xuất bản trong cơ sở dữ liệu Web of Science, theo dõi số lần được trích dẫn và chỉ số h, xác định những người cộng tác tiềm năng và tránh xác định sai tác giả. Các ấn phẩm có thể được thêm vào hồ sơ ResearchcherID của bạn thông qua Web of Science hoặc nền tảng Publons. Thông tin trong ResearchcherID được liên kết với ORCID để các ấn phẩm có thể được nhập vào tài khoản ORCID của bạn.
4. Google Scholar Citations (https://scholar.google.com/citations)
Google Scholar Citations là một dịch vụ do Google cung cấp cho phép các nhà nghiên cứu tạo hồ sơ nhà nghiên cứu trên nền tảng Google Scholar. Hồ sơ trích dẫn của Google Scholar cho phép các tác giả theo dõi và quản lý các công trình nghiên cứu và trích dẫn. Hồ sơ trích dẫn của Google Scholar có thể được sử dụng để tính toán các chỉ số nghiên cứu bao gồm chỉ số h, chỉ số i10 và tổng số trích dẫn cho các ấn phẩm của bạn. Nếu bạn chọn đặt hồ sơ của mình ở chế độ công khai, các nhà nghiên cứu, tổ chức và cơ quan tài trợ khác sẽ có thể xem các ấn phẩm, số liệu của bạn và đăng ký nhận các bản cập nhật khi các bài báo mới được Google Scholar lập chỉ mục. Google Scholar Citations cũng được liên kết với ORCID của bạn.
5. ResearchGate (https://www.researchgate.net/)
ResearchGate là một mạng lưới chuyên môn dành cho các nhà khoa học và nhà nghiên cứu. Hiện tại có hơn 20 triệu thành viên từ khắp nơi trên thế giới sử dụng mạng lưới này để chia sẻ, khám phá và thảo luận về nghiên cứu. Sứ mệnh của ResearchGate là kết nối thế giới khoa học và mở rộng nghiên cứu cho tất cả mọi người. Bạn có thể tạo tài khoản miễn phí với ResearchGate để tải tải liệu của các nhà nghiên cứu khác, cũng như chia sẻ bài báo, dữ liệu nghiên cứu, dự án… của bạn. Ngoài ra, bạn có thể kết nối và hợp tác với các đồng nghiệp, chuyên gia trên toàn thế giới. Bạn cũng có thể biết được ai đã đọc và trích dẫn các công trình của bạn.
Mã định danh nhà khoa học giúp nhận diện chính xác một nhà khoa học và các ấn phẩm cũng như những chỉ số trích dẫn liên quan. Nhận biết những mã số này để quản lý và khai thác chúng hiệu quả sẽ mang lại nhiều lợi ích cho nhà khoa học cũng như đơn vị công tác của nhà nghiên cứu.
Tài liệu tham khảo
- Curtin University. (n.d.). ORCID and researcher identifiers. https://libguides.library.curtin.edu.au/c.php?g=891093&p=6433368
- La Trobe University. (2021). Researcher profiles and networks. https://latrobe.libguides.com/researcherprofiles/researcher-ids
- University of Tasmania. (2021). Research identity.
- University of Toronto Libraries. (n.d.). Researcher identity management. https://onesearch.library.utoronto.ca/copyright/researcher-identity-management
- USC Library. (2020). Researcher identifiers and your online research profile. https://libguides.usc.edu.au/researcheridentifiers
Source: https://bit.ly/2X34DAs
❤️Like và share nếu các em thấy thông tin có ích nhé ❤️
同時也有1部Youtube影片,追蹤數超過15萬的網紅ASHA ETC,也在其Youtube影片中提到,一個都不能少,缺一不可 Sources, citations, data etc: 2019年香港自殺資料統計 (Unofficial) https://docs.google.com/spreadsheets/d/1o3TcfJm2NdpeSQ3OAg-peEHlO2pKn9wZaMe2OiW...
citations 在 Facebook 的精選貼文
最近,我在「TIME時代」雜志的專欄文章裡,向全球的讀者介紹了大陸「世界工廠」的+AI自動化升級。隨著勞動力成本的上漲,工業自動化、智慧化勢必是大陸製造業的一劑特效藥。自動化能讓運營成本下降,但仍能讓中國大陸保持生產品質、流程、供應鏈維度的優勢。AI賦能產業升級的願景或許還需多年才能實現,但當下的大陸已經讓未來可期。
以下是專欄文章全文,經TIME授權翻譯轉載:
「中國世界工廠 + AI 的未來」
多年來,中國大陸一直被喻為「世界工廠」,即便在全球其他經濟體紛紛遭遇新冠疫情重擊的2020年,大陸製造產業仍然維持穩健的增長范式,全年產值高達3.854萬億美元,占到全球市場近三分之一。
但如果你腦中的大陸工廠是傳統的「血汗工廠」,是時候修正你的刻板印象了。大陸經濟已經迅速地從疫情衝擊下復蘇,疫情同時催化了各種各樣人工智慧(AI)的應用場景加速實現。自2014年以來,中國大陸的AI專利申請量已經超越美國,至今維持全球領先。在學術領域,中國大陸的AI研究論文發表數量、AI期刊的引用量,也雙雙在近年超過了美國。在產業方面,AI應用在大陸的落地速度超越世界其他國家和地區,具有商業價值的AI應用如今開始百花齊放,整合了軟體、硬體和機器人技術的新一代自動化揭開序曲,AI賦能傳統行業的能量,正在蓄勢待發地重塑各行各業。
人類社會至今經歷了三次不同的工業革命:蒸汽革命、電力革命和資訊革命。我相信,AI將會是推動全球第四次工業革命的核心引擎,在世界各地點燃數位化和自動化的變革,而這波前所未有的硬科技浪潮,將由中國來引領實踐。
由於勞動人口減少和新增人口放緩,中國大陸的傳統產業正面臨著勞動力成本上升的巨大壓力,AI正是解決這個難題的技術解答。人工智慧不僅能夠降低運營成本,提高生產效率,擴大整體產能,還有望能帶來收入的增長。
例如,創新工場投資的廣州極飛科技是一家致力於未來農業的AI科技公司,極飛將無人機、機器人和感測器部署在稻田、麥田和棉花田裡,用技術賦能農業中的播種、農藥噴灑、栽種管理、甚至天氣監測環節。用於作物噴灑的極飛科技R150農業無人車已經被推廣到了英國,應用在蘋果、草莓、黑莓等多種經濟作物的種植流程中。
一些大陸的創新公司正積極把機器人拓展到意想不到的場景。總部位於北京的鎂伽是創新工場投資的生命科學智慧自動化公司,他們和實驗室、製藥公司、高校合作,憑藉AI+機器人技術的積累,用自動化解決方案執行實驗室中勞動密集、重複性高、但需要高度精確的任務和流程,同時機器人作業也將盡最大可能保護實驗室人員降低實驗過程中的感染風險。
除了創業公司,我們看到幾家成熟的龍頭企業也開始積極擁抱AI。創新工場參與了有28年歷史的中力電動叉車,這家頭部的鋰電叉車製造商已經推出了能夠在工廠、倉庫自主運行的無人叉車,並且無需對運行環境進行改造,能快速實現從手動到電動到自動駕駛的搬運賦能創新。此外,擁有50多年歷史的領先客車製造商-宇通集團,與自動駕駛獨角獸企業-文遠知行戰略合作,已在大陸三個城市的馬路上運行全無人駕駛小巴。
接著會發生什麼?我大膽預見,在更長遠的未來,機器人和AI將接管大多數產品的製造、設計、交付甚至營銷——很可能將生產成本降低到和原物料成本相差無幾。未來的機器人有能力自我複製和自我修復,甚至做到部分自我反覆運算設計。房屋和公寓將交由AI主導設計,使用預製建築模塊,交由機器人像搭積木似地築樓蓋房。無人公交、無人摩托等隨傳隨到的自動化未來交通系統,能將我們安全無虞地送達想去的地方。
這些願景成為現實或許還需要多年,但此時的大陸正在積極鋪墊引領新一代自動化革命的基石。可期的是,中國工廠的實力將不僅僅體現在產能上,而將逐步彰顯在智慧上。
本文經「TIME時代」授權進行中文編譯,原文如下:
China Is Still the World's Factory — And It's Designing the Future With AI
BY KAI-FU LEE
For many years now, China has been the world’s factory. Even in 2020, as other economies struggled with the effects of the pandemic, China’s manufacturing output was $3.854 trillion, up from the previous year, accounting for nearly a third of the global market.
But if you are still thinking of China’s factories as sweatshops, it’s probably time to change your perception. The Chinese economic recovery from its short-lived pandemic blip has been boosted by its world-beating adoption of artificial intelligence (AI). After overtaking the U.S. in 2014, China now has a significant lead over the rest of the world in AI patent applications. In academia, China recently surpassed the U.S. in the number of both AI research publications and journal citations. Commercial applications are flourishing: a new wave of automation and AI infusion is crashing across a swath of sectors, combining software, hardware and robotics.
As a society, we have experienced three distinct industrial revolutions: steam power, electricity and information technology. I believe AI is the engine fueling the fourth industrial revolution globally, digitizing and automating everywhere. China is at the forefront in manifesting this unprecedented change.
Chinese traditional industries are confronting rising labor costs thanks to a declining working population and slowing population growth. The answer is AI, which reduces operational costs, enhances efficiency and productivity, and generates revenue growth.
For example, Guangzhou-based agricultural-technology company XAG, a Sinovation Ventures portfolio company, is sending drones, robots and sensors to rice, wheat and cotton fields, automating seeding, pesticide spraying, crop development and weather monitoring. XAG’s R150 autonomous vehicle, which sprays crops, has recently been deployed in the U.K. to be used on apples, strawberries and blackberries.
Some companies are rolling out robots in new and unexpected sectors. MegaRobo, a Beijing-based life-science automation company also backed by Sinovation Ventures, designs AI and robots to safely perform repetitive and precise laboratory work in universities, pharmaceutical companies and more, reducing to zero the infection risk to lab workers.
It’s not just startups; established market leaders are also leaning into AI. EP Equipment, a manufacturer of lithium-powered warehouse forklifts founded in Hangzhou 28 years ago, has with Sinovation Ventures’ backing launched autonomous models that are able to maneuver themselves in factories and on warehouse floors. Additionally Yutong Group, a leading bus manufacturer with over 50 years’ history, already has a driverless Mini Robobus on the streets of three cities in partnership with autonomous vehicle unicorn WeRide.
Where is all this headed? I can foresee a time when robots and AI will take over the manufacturing, design, delivery and even marketing of most goods—potentially reducing costs to a small increment over the cost of materials. Robots will become self-replicating, self-repairing and even partially self-designing. Houses and apartment buildings will be designed by AI and use prefabricated modules that robots put together like toy blocks. And just-in-time autonomous public transportation, from robo-buses to robo-scooters, will take us anywhere we want to go.
It will be years before these visions of the future enter the mainstream. But China is laying the groundwork right now, setting itself up to be a leader not only in how much it manufactures, but also in how intelligently it does it.
Source:https://time.com/6084158/china-ai-factory-future/
citations 在 國立臺灣大學 National Taiwan University Facebook 的精選貼文
【THE 2021「亞洲大學排名」 臺大前進至第20名】
.
#臺大人共同努力的成果
Times Higher Education (THE)日前公布「亞洲大學排名」(THE Asia University Rankings 2021),本校排名第20,較去年上升1名。THE亞洲大學排名評比的五大指標與世界大學排名相同,但各指標比重略有不同。本校在研究(Research 30%)、論文引用(Citations 30%)、國際化(International Outlook 7.5%)、來自業界研究收入(Industry Income 7.5%)等四大指標得分,為2013年THE此項排名開辦以來最高成績。
延伸閱讀
蘋果新聞網「泰晤士報亞洲大學排行 台大首度列入前20」:
https://tw.appledaily.com/international/20210602/6NLIGHHWXRABPPXQF3XJ2NHDBA/
.
#THE #亞洲大學排名 #精益求精
citations 在 ASHA ETC Youtube 的最佳貼文
一個都不能少,缺一不可
Sources, citations, data etc:
2019年香港自殺資料統計 (Unofficial)
https://docs.google.com/spreadsheets/d/1o3TcfJm2NdpeSQ3OAg-peEHlO2pKn9wZaMe2OiWiknQ/htmlview?fbclid=IwAR0px691AYc-YOM6xQgqIp8otaBjucGF6XJ7DK_CUjhTg0d4Vq8Zn7njvsI#
世界衛生組織 (WHO)
https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/suicide
https://www.who.int/docs/default-source/mental-health/suicide/infographics-suicide.pdf?sfvrsn=1762d200_2
National Center for Biotechnology Information
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6191653/
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6191653/#R58
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC1124845/#B9
Journal of Epidemiology and Community Health
https://jech.bmj.com/content/57/4/238
News Platform Opinion Article (自殺放題)
https://hk.lifestyle.appledaily.com/lifestyle/columnist/%E9%AB%98%E6%85%A7%E7%84%B6/daily/article/20190910/20765123
https://zh.wikipedia.org/wiki/%E8%87%AA%E6%AE%BA%E5%A0%B1%E5%B0%8E%E7%9A%84%E5%85%AD%E4%B8%8D%E5%85%AD%E8%A6%81
↓ FIND ME ↓
✨ Instagram : http://instagram.com/ASHAETC
✨ Blogspot : http://secondhand-mermaid.blogspot.com/
✨ Facebook : http://goo.gl/dTdrUx
✨ Twitter : https://twitter.com/ashacuthbert
↓ HELP ME TRANSLATE MY VIDEOS ↓
http://www.youtube.com/timedtext_cs_panel?tab=2&c=UC4YtAO528H6PdbJkJsolggA
citations 在 What Are In-Text Citations? - YouTube 的推薦與評價
This video explains what in-text citations are, why they are important, and examples of using them in instances ... ... <看更多>