論文の概要: Meta-research on COVID-19: An overview of the early trends

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.02961v1
• Date: Sat, 5 Jun 2021 20:50:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-27 19:09:01.008898
• Title: Meta-research on COVID-19: An overview of the early trends
• Title（参考訳）: COVID-19のメタ研究:初期動向の概要
• Authors: Giovanni Colavizza
• Abstract要約: パンデミックは 既知の課題の 深刻さを弱め 新たな課題を浮き彫りにした このレビューでは、COVID-19のメタ研究から生まれた早期トレンドについて考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.22843885788439797
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: COVID-19 is having a dramatic impact on research and researchers. The pandemic has underlined the severity of known challenges in research and surfaced new ones, but also accelerated the adoption of innovations and manifested new opportunities. This review considers early trends emerging from meta-research on COVID-19. In particular, it focuses on the following topics: i) mapping COVID-19 research; ii) data and machine learning; iii) research practices including open access and open data, reviewing, publishing and funding; iv) communicating research to the public; v) the impact of COVID-19 on researchers, in particular with respect to gender and career trajectories. This overview finds that most early meta-research on COVID-19 has been reactive and focused on short-term questions, while more recently a shift to consider the long-term consequences of COVID-19 is taking place. Based on these findings, the author speculates that some aspects of doing research during COVID-19 are more likely to persist than others. These include: the shift to virtual for academic events such as conferences; the use of openly accessible pre-prints; the `datafication' of scholarly literature and consequent broader adoption of machine learning in science communication; the public visibility of research and researchers on social and online media.
• Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルスは研究や研究者に劇的な影響を与えている。 パンデミックは、研究における既知の課題の深刻さを弱め、新たな課題を浮き彫りにしただけでなく、イノベーションの導入を加速し、新たな機会を浮き彫りにした。 このレビューでは、COVID-19のメタ研究から生まれた早期トレンドについて考察する。 特に、以下のトピックに焦点を当てている。 一 新型コロナウイルス研究のマッピング 二 データ及び機械学習 三 オープンアクセス及びオープンデータ、レビュー、公開及び資金を含む研究行為 四 公衆に研究を伝達すること。 五 研究者、特に性別及び経歴の軌跡に対するCOVID-19の影響 この概要では、covid-19に関する初期のメタリサーチのほとんどがリアクティブであり、短期的な質問に集中しているが、最近では、covid-19の長期的な影響を検討するためのシフトが起きている。 これらの結果に基づき、著者は新型コロナウイルス(covid-19)による研究のいくつかの側面は、他の研究よりも持続する可能性が高いと推測している。 会議などの学術イベントの仮想化、オープンにアクセス可能な事前印刷の使用、学術文献の「データ化」、科学コミュニケーションにおける機械学習の広範な採用、社会・オンラインメディアにおける研究と研究者の公的な可視性などである。

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