Correction: Enabling transparent research evaluation: A method for historical RCR retrieval using public NIH metadata

Motivation

Known: NIH 메타데이터를 활용한 투명한 연구 평가 방법이 연구 커뮤니티에서 요구되고 있으며, RCR(Research-related Metrics) 검색이 역사적 데이터를 통해 가능하다.
Gap: 원저 논문에서 Data Availability statement가 불완전하거나 부정확하게 기재되어 있었으며, 공개 데이터의 정확한 위치와 DOI가 명확히 제시되지 않았다.
Why: 투명한 연구 평가와 재현성 보장을 위해 연구 데이터의 정확한 가용성 정보와 접근 경로가 명확히 기술되어야 하며, 이는 학술 출판의 무결성과 신뢰성 유지에 필수적이다.
Approach: 원저 논문에서 사용한 방법론은 유지하되, Data Availability statement를 정정하여 figshare의 정확한 DOI(https://doi.org/10.6084/m9.figshare.30067852)를 제공함으로써 데이터 접근성을 개선한다.

기반 연구전 세계 과학 평가 거버넌스 연구는 투명한 연구 평가 방법론의 정책적 맥락을 제공한다.

다른 접근오픈 연구 정보 인프라의 영향력 평가 연구가 투명한 연구 평가 방법론의 데이터 공개 정책과 유사한 오픈 사이언스 지향점을 공유한다.

다른 접근bibliometrics의 책임 있는 활용 운영화 연구는 투명한 연구 평가 방법 개발과 상호 보완적이다.

다른 접근인용 분석의 데이터 품질 평가를 다루어 본 논문의 투명한 연구 평가 데이터 공개와 함께 읽으면 연구 평가 데이터 품질 문제를 종합적으로 이해할 수 있다.

다른 접근체계적 문헌고찰 품질 평가에 대한 다른 방법론적 접근이다.

다른 접근역학 데이터 공유 정책에 대한 다른 국가적 관점을 제시한다.

다른 접근OpenAlex 메타데이터 품질 평가 연구는 투명한 연구 평가 방법론 정정 공지와 함께 읽으면 오픈 연구 데이터의 품질과 접근성 문제를 종합적으로 이해할 수 있다.

다른 접근연구 평가 개혁을 위한 총체적 프레임워크를 제안하여 본 논문의 투명한 연구 평가 방법론과 함께 읽으면 연구 평가 혁신의 전체적인 그림을 볼 수 있다.

다른 접근연구 평가 정책의 투명성과 데이터 접근성을 다루는 AmeliCA Observatory와 동일하게 연구 평가 데이터의 공개적 접근 가능성을 강조한다.

후속 연구원본 논문(투명한 연구 평가를 위한 역사적 방법론)의 정정 공지로서, 데이터 공개 접근성 향상을 통해 연구 투명성을 강화하는 직접적인 연장선이다.

반론/비판오픈 사이언스의 약속과 저자 비용 현실 사이의 간극을 다루는 연구가 연구 데이터 공개 정책의 실질적 한계를 비판적으로 조명한다.