Được đăng bởi Gen R | Apr 4, 2019 | Open Science Learning, Blog, Gen R Blog | 0

Theo: https://genr.eu/wp/open-science-top-ten-tools-all-open-source/

Bài được đưa lên Internet ngày: 04/04/2019

DOI: 10.25815/7hta-ve88

Một danh sách các công cụ có mục đích chung cho các nhà nghiên cứu được Generation R (Thế hệ R) biên soạn có thể được sử dụng mà không cần học thêm gì khác so với sự quen thuộc về giao diện người sử dụng tiêu chuẩn.

Sẽ có 10 công cụ hàng đầu về ‘Các nhà khoa học Dữ liệu cho tất cả mọi người’ (Data Scientists 4 All) cao cấp sắp tới.

Biên mục 10 công cụ hàng đầu này là một phần của chủ đề của GenRs về Integrating Tích hợp việc học Khoa học Mở vào Giáo dục Đại học (Tháng 1/tháng 3 năm 2019).

Các công cụ đã được lựa chọn bằng việc sử dụng các tiêu chí sau:

• Chúng là cho mục đích chung và vì thế có thể được sử dụng bởi càng nhiều nhà nghiên cứu càng tốt.
• Sự dễ sử dụng của các công cụ dựa vào việc học giao diện đồ họa cho người sử dụng (GUI), sao cho người sử dụng đơn giản học được cách công cụ làm việc khi sử dụng nó - GUI ít nhất là sự phát minh cho việc học tập tốt từ các năm 1970[1].
• Các công cụ đó cho phép nhà nghiên cứu tập trung vào công việc của họ và giúp họ làm việc theo một cách thức nhanh hơn, hiệu quả hơn và tin cậy hơn.

10 công cụ hàng đầu của Khoa học Mở

1. CryptPad – bảng văn bản phong phú trên trực tuyến. Cryptpad có bảng cộng tác văn bản thô - như Etherpad - một bước cao hơn với trình xử lý văn bản như việc định dạng. Một sự thay thế tuyệt vời cho Google Docs. Công cụ này được xây dựng với quyền riêng tư và an toàn trong tâm của nó và chào dải các công cụ có năng suất khác: bảng tính, trình chiếu, bảng Kanban, .v.v. Hiện hành (tháng 4/2019) Cryptpad có một vòng cấp vốn cộng đồng tích cực vì thế vui lòng đi và hỗ trợ họ tại @cryptpad
2. Zotero – đây này dẫn tới trình quản lý trích dẫn. Đối với bất kỳ ai còn chưa sử dụng một trình quản lý trích dẫn thì đây 100% là công cụ phải có! Bạn có thể tổ chức và làm sạch các trích dẫn của bạn cho một tài liệu trong một khoảng thời gian ngắn so với nếu bạn làm nó bằng tay. Để trích dẫn Zotero, “Tôi là công cụ tự do không mất tiền, dễ sử dụng để giúp bạn thu thập, sắp xếp, trích dẫn và chia sẻ các tài nguyên nghiên cứu của bạn”. @zotero
3. Zenodo – một cách tự do không mất tiền và dễ dàng để có các mã nhận diện đối tượng số - DOI (Digital Object Identifier) cho việc trích dẫn nghiên cứu của bạn. Các DOI là tiêu chuẩn học thuật cho các mã nhận diện cho các tài nguyên nghiên cứu học thuật bất kỳ dạng nào. Sử dụng Zenodo, bạn có thể ký gửi hầu hết mọi thứ vào kho nghiên cứu của nó - một tài liệu, bài đăng trên blog, dữ liệu nghiên cứu, hoặc kho Git - và có một DOI tự do không mất tiền. @ZENODO_ORG
4. ORCID – có được mã nhận diện (ID) cá nhân nhà nghiên cứu tự do không mất tiền của bạn. Các ID này là đặc biệt hữu ích cho việc kết nối công việc nghiên cứu của bạn với bạn như một nhà nghiên cứu. Hệ thống ID sẽ tự động thu thập các xuất bản phẩm nghiên cứu, .v.v., từ các kho lưu trữ nơi ID đó được sử dụng, hoặc bạn có thể tải lên các hồ sơ nghiên cứu của riêng bạn. @ORCID_Org
5. Draw.io – công cụ vẽ sơ đồ trên trực tuyến. Đôi khi những thứ đơn giản nhất là khó nhất để hoàn thành và việc tìm ra một công cụ có thể giúp tạo các sơ đồ và biểu đồ là một trong những nhiệm vụ khó khăn đó. Draw.io không chỉ giải quyết được vấn đề này - có lợi - nó còn làm điều đó theo những cách thức thông minh siêu hạng: việc lưu trữ của bạn có thể hầu như ở bất cứ đâu, như Google Drive; nó cung cấp các mẫu template tuyệt vời; và bạn có thể quản lý thiết lập của riêng bạn đối với phần mềm này thông qua các trang GitHub! @drawio
6. GitLab và các trang GitLab – máy thời gian trên trực tuyến cá nhân tự do không mất tiền của riêng bạn - hầu như là vậy. GitLab là một trang lưu trữ trên trực tuyến với việc quản lý phiên bản, nên nó duy trì hồ sơ các thay đổi tới các tệp của bạn sao cho bạn có thể phục hồi vào bất kỳ thời điểm nào - vì thế giống như máy thời gian. Bạn có thể sử dụng nó như không gian làm việc cộng tác công hoặc tư hoặc để chia sẻ các phiên bản dữ liệu hoặc tài liệu cuối cùng. @gitlab
7. RDMO – là một công cụ trên trực tuyến để tạo ra các Kế hoạch Quản lý Dữ liệu - DMP (Data Management Plans). Nhà tổ chức Quản lý Dữ liệu Nghiên cứu - RDMO (Research Data Management Organiser) có các ví dụ và giải thích các yếu tố có liên quan và quan trọng là nó sẽ dẫn bạn đi qua các câu hỏi - đáp (Q&A) để xây dựng Kế hoạch Quản lý Dữ liệu tùy chỉnh của riêng bạn. Các trợ cấp, các chương trình nghiên cứu, cũng như các tài liệu cần ký gửi dữ liệu tất cả đều cần một DMP ngụ ý có một hướng dẫn bạn có thể tin tưởng để tạo ra kế hoạch của bạn là vô giá. @rdmorganiser
8. Unpaywall – một trình cài cắm cho trình duyệt là hợp pháp và tự do không mất tiền để tải về các bản sao các tài liệu đằng sau bức tường thanh toán - tuyệt vời! @unpaywall
9. Atom – trình soạn thảo văn bản thô cho tất cả các nhu cầu viết mã của bạn. Điều đặc biệt về Atom là các gói của nó, việc xem trước, và các tích hợp. Các gói như ‘teletype’ cho phép soạn thảo cộng tác theo thời gian thực. Để xem trước bạn có thể kiểm tra việc soạn thảo Markdown (đánh dấu xuống) của bạn, soạn thảo các sơ đồ của bạn giống như Draw.io hoặc Graphvis, hoặc xem trước mã Python của bạn trên cùng dòng với gói ‘Hydrogen’. Với các tích hợp bạn có thể để soạn thảo của bạn đi trực tiếp tới nguồn, ví dụ với GitHub hoặc GitLab. @AtomEditor
10. Matrix on Riot – trình chat riêng tư và an toàn. Bạn có thể tổ chức dự án hoặc công việc của bạn với các đồng nghiệp và các cộng tác viên với giao thức chat an toàn Matrix trên các trình máy trạm như Riot hoặc với nhiều trình máy trạm khác được các nhà cung cấp khác cung cấp. Toàn bộ điểm của Matrix nằm ở chỗ giao thức mà nhiều nhà cung cấp khác nhau có thể sử dụng để bạn có thể tránh được các lỗi khóa trói khó chịu — như trên Slack — ngăn bạn chia sẻ tệp khi vượt quá hạn ngạch băng thông của bạn. Sẵn sàng trên tất cả các thiết bị. @matrixdotorg @RiotChat

Các gợi ý hoặc câu hỏi vui lòng liên hệ với tổng biên tập của GenR Simon Worthington @gen_r_ trên Twitter.

Chú giải

[1] GUI đã được Xerox PARC phát minh năm 1973 khi phát triển máy tính cá nhân Alto như một cách thức để sử dụng máy tính một cách trực quan và học qua khai thác (sử dụng) đối nghịch với được/bị đào tạo. Nó đã được Alan Kay, Larry Tesler, Dan Ingalls, và nhóm Alto phát triển. Tiền thân từng được Viện Nghiên cứu Stanford do Douglas Engelbart dẫn dắt đã phát minh ra và có thể thấy trong video này trên YouTube với những gì được biết tới như là ‘Mẹ của tất cả các Demo’ (The Mother of all Demos) được làm vào năm 1968.