С докладом «Экосистема инновационных решений Digital Science: Figshare и Dimensions» выступили Марк Ханнел – PhD, основатель и CEO Figshare, которая входит в международный холдинг Digital Science. В ходе семинара слушатели смогли познакомиться с экосистемой инновационных решений Digital Science, особое внимание было уделено платформе по созданию репозиториев данных Figshare, о которой подробно рассказал ее разработчик и основатель Марк Ханнел. В дополнение к центральной тематике семинара была рассмотрена практическая работа в информационно-аналитической платформе Dimensions, а также взаимосвязи с репозиторными технологиями и данными.

- Проект Figshare для нас очень важен, поскольку сегодня в России происходит своего рода перезагрузка национальных проектов. Мы находимся в постоянном поиске совершенствования модели организации научных исследований: сокращения срока написания публикаций за счёт использования «больших данных» (big data), «открытой науки» (open science). И особенно важно, чтобы это понимали те, от кого зависит академическая репутация университета, - отметила врио ректора ЮФУ Инна Шевченко.

Марк Ханнел подчеркнул, что с развитием искусственного интеллекта и с учётом индустриальной и промышленной революций со временем всё больше и больше научных

работников будут вовлечены в процесс работы с «большими данными» и тогда появится возможность перенести всю информацию на автоматизированные платформы.

Figshare напрямую работает с крупнейшими издателями – такими как Wiley, SpringerNature и другими, аггрегаторами информации (например Google), а исследовательские данные размещенные авторами на платформе Figshare уже с этого года индексируются в качестве ассоциированных данных пристатейных материалов в Dimensions.

Dimensions – это платформа научной информации, которая, объединяя в себе гранты (4.5 млн.), публикации (100 млн.), информацию о цитировании, альтернативные метрики, клинические исследования (456 тыс.) и патенты (38 млн.) позволяет пользователям находить и получать доступ к наиболее актуальной информации быстрее, анализировать фундаментальные и прикладные результаты исследований, а также объединить полученную информацию для выстраивания будущей стратегии.