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노벨상
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올해는 노벨상 115주년입니다. 노벨상이 변화하는 연구의 지형에 더 잘 부합할 수 있도록 노벨 위원회가 오래된 법규를 재검토하고 수정해야 할 필요가 있진 않을까요? 
노벨상 상금
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1895년 11월, 알프레드 노벨은 당시 3천1백만 크로네(SEK) 가치를 가지고 있던 토지를 기금으로 바꾸어 오늘날의 노벨상을 설립하라는 유명한 유언장을 남겼습니다. 이 기금에서 얻는 수익을 “그해 인류에게 가장 큰 혜택을 가져다준 사람들에게 매년 상금의 형태로 분배”하라는 것이 노벨의 유언이었습니다. 그렇다면 노벨상 수상자는 어떻게 상금을 사용할까요?
노벨상 Facts Part 1: 알프레드 노벨의 유산, 노벨상의 시작
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최초의 노벨상으로부터 몇 년이 지났는지 알고 계십니까? 과학자가 받을 수 있는 최고의 영예인 노벨상이 존재하게 되기까지 숨겨진 뒷이야기들을 아십니까? 노벨상 시리즈 첫 번째 기사로 소개해 드리는 이 인포그래픽을 통해 여러분이 잘 기억하고 공유할 수 있는 형태로 노벨상에 대해 꼭 알아야 할 사실들을 보여드립니다.
재현 불가능성 (Irreproducibility): 과학이 가진 취약성
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연구의 재현 가능성(reproducibility)이란 신기루에 불과한 걸까요? ‘유레카’를 외칠 만큼 놀라운 발견이 과학계 전체로 확대되지 못하고 연구자들 앞에 나타난 단 한 번의 발견으로 그치는 일이 있습니다. 재현할 수 없는 수많은 연구결과는 과학의 취약점을 드러내고 있습니다.
학술대회에서 논문을 발표할 때 신중하기
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악덕 학술 저널의 존재는 많은 연구자들에게 알려져 있습니다. 그런데 연구자들에게 참석을 다그치는 스팸 메일을 쏟아붓는 악덕 학술대회가 등장해 학술 커뮤니케이션의 새로운 위협이 되고 있습니다. 이런 수상쩍고, 질이 낮으며, '악덕'이라는 이름이 붙을 만한 학술대회에 연구를 제출하거나 참석하면 위험하다는 것 혹시 알고 계신가요?
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[논문교정 에디티지 제공] 지적재산권이란 인간의 정신적 활동의 창조물 가운데 법으로 보호할 만한 것에 대해 법적으로 부여되는 권리입니다. 이 슬라이드를 통해 학술출판물에 대한 지적재산권에 대해 조금더 알가는 시간이 되었으면 합니다. 해당 PPT 자료는 [여기]를 통해 무료로 다운받으실 수 있습니다.  
연구의 품질과 영향력 평가에 있어 지표(metrics)가 피어리뷰를 대체할 수 있을까?
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과학 연구의 품질과 영향력 측정은 모든 연구개발 관계자들의 관심사였습니다. 연구 평가 방법 중 가장 중요한 두 가지로 피어 리뷰, 그리고 양적 지표(quantitative metrics)를 들 수 있습니다. 숙련된 연구자들이 원고를 평가하는 피어 리뷰는 널리 인정받는 방식으로, 원고의 품질에 큰 가치를 더해 주는 것으로 간주되고 있습니다.
<Metric Tide> 보고서: 연구 평가의 미래를 바꾸는 지표 사용
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지표(Metrics)와 순위(ranking)는 학술 커뮤니케이션에서 중요한 역할을 합니다. 전체적인 수준에서 보면, 지표와 순위는 우리가 산출하는 연구의 빅데이터(big data)이며, 우리가 연구의 동향과 패턴을 이해하고 현명한 의사결정을 하기 위해 이 데이터를 이용할 필요성과 역량을 반영합니다. Imperial College London에 재직 중이던 Stefan Grimm 교수가 소속대학의 연구 평가 지표에 반발하는 압박 앞에서 무력함을 느낀 교수가 죽음을 선택한 사건에서 나타나듯이, 이제 우리는 연구, 학술 실적을 평가하는 지표에 있어 개선의 여지가 크다는 사실을 알게 되었습니다.
그리스 부도 위기: 국가 부채가 연구개발, 의료, 두뇌유출율에 미치는 영향
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한동안 경제위기를 겪던 그리스는 국제통화기금(IMF)에 17억 달러의 채무 상환 일정을 이행하지 못함에 따른 정치적, 경제적 파국에 접어들었습니다. 국가가 파산하고, 유로존과 EU를 탈퇴하는 최초의 국가가 될지도 모른다는 두려움 속에서, 연구자들은 그리스의 경제적 위기에 의해 영향을 받게 될 그리스의 연구개발, 의료 시스템, 그리고 두뇌유출율에 대해 높은 우려를 나타내고 있습니다.
 과학적 진보를 위해 오픈 데이터 의무사용 정책을 받아들이는 국가들
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과학은 날이 갈수록 개방성을 더해갑니다. 연구자와 연구기관이 소중한 데이터를 잃을 위험을 방지하기 위해 엄격하고 복잡한 페이월(paywall) 뒤에 과학 데이터를 숨기던 시절은 지나갔습니다. 오늘날 다수의 펀딩 기관이 오픈 데이터의 장점을 인지하고 각 기관별로 오픈 데이터 의무사용 정책을 도입해 기관 및 외부 리포지터리(repository)를 통한 데이터 공유의 장기적인 이익을 활용하고자 합니다. 이 글에서는 오픈 데이터 의무사용 정책에 대해 알아보겠습니다. 오픈 데이터란 어떤 의미인지 설명하고, 오픈 데이터에 대한 출판계의 논의가 어떻게 이루어지고 있는지 예를 들어 살펴본 뒤, 현재 세계적으로 나타나고 있는 현상인 Mark Hahnel의 데이터 공유의 6단계에 대해 간략히 언급할 것입니다. 그 다음에 전세계 주요 연구 산출 국가가 시행 중인 오픈 데이터 정책을 살펴보겠습니다.

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