বৈজ্ঞানিক গবেষণার উপর ভিত্তি করে তথ্য বৈজ্ঞানিক বোঝার অগ্রগতি ঘটায়। এই ডেটাসেটগুলি আজ বিজ্ঞানীদের মুখোমুখি হওয়া অনেকগুলি গুরুত্বপূর্ণ প্রশ্নের জন্য গুরুত্বপূর্ণ সূত্র ধরে রাখে, এবং অতীতের অনুসন্ধানগুলিতে নতুন আলোকপাত করতে পারে - হয় বিজ্ঞানের বিদ্যমান রেকর্ডকে বৈধ বা অকার্যকর করে, এবং নতুন গবেষণা এবং নতুন বোঝার জন্য সম্ভাবনা উন্মুক্ত করে৷ যাইহোক, এই ধরনের তথ্য প্রায়শই বৈজ্ঞানিক ফলাফল প্রকাশের প্রক্রিয়ার সময় অদৃশ্য হয়ে যায়, কারণ হয় ডেটা ভাগ করা হয় না, বা এমন একটি বিন্যাসে উপলব্ধ করা হয় না যা অ্যাক্সেস এবং জিজ্ঞাসাবাদ করা সহজ।
'বিজ্ঞানে, অনেক বিস্ময়কর কাজ পিডিএফ ডকুমেন্ট হিসাবে প্রকাশিত হয়। একটি নিবন্ধ প্রিন্ট করতে এবং পড়তে সক্ষম হওয়া মানুষের জন্য দুর্দান্ত, কিন্তু পিডিএফ-এ যা রিপোর্ট করা হয়েছে তা তৈরি করার জন্য প্রচুর তথ্য লুকিয়ে থাকে। আমরা যদি একটি বড়-ছবির ভিউ পেতে চাই, এবং একটি নির্দিষ্ট প্রক্রিয়া বা প্রতিক্রিয়া সম্পর্কিত সাহিত্যে যে সমস্ত পরীক্ষা-নিরীক্ষা করা হয়েছে এবং রিপোর্ট করা হয়েছে তা দেখতে চাইলে, সেই সমস্ত PDF থেকে সেই সমস্ত তথ্য বের করা আমাদের পক্ষে খুবই কঠিন। ,' সাইমন হডসন ব্যাখ্যা করেন, এর নির্বাহী পরিচালক আইএসসি-কোডাটা.
রসায়নবিদদের ভাষায় Peter মারে-রাস্ট, পিডিএফ থেকে দরকারী তথ্য বের করা 'গরুর মাংসের বার্গার থেকে গরু পুনর্গঠনের' মতো হতে পারে।
প্রচুর বৈজ্ঞানিক তথ্য রয়েছে যা বহু বছরের গবেষণায় উত্পাদিত হয়েছে, কিন্তু অনেক ক্ষেত্রেই তা সম্ভব নয় - এবং অবশ্যই সহজ নয় - সেই ডেটা খুঁজে পেতে এবং এটিকে অনুসন্ধান করতে যাতে এটি অন্যান্য অনুসন্ধান বা চলমান কাজের সাথে তুলনা করা যায়। এই ধাঁধার মুখোমুখি হয়ে, এবং উন্মুক্ত বিজ্ঞানের আবশ্যিকতার সাথে সামঞ্জস্য রেখে, গবেষকরা বর্তমানে ডেটার অ্যাক্সেসযোগ্যতা এবং আন্তঃকার্যযোগ্যতাকে সমর্থন করে এমন কাঠামোর মাধ্যমে ডেটা-চালিত বিজ্ঞানকে আরও সক্ষম করার জন্য কাজ করছেন।
এটি করার সর্বশেষ এবং সবচেয়ে বিশিষ্ট পন্থাগুলির মধ্যে একটি হল FAIR, যা যতটা সম্ভব ব্যবহারযোগ্য এবং মূল্যবান হওয়ার জন্য কী কী ডেটা থাকা দরকার তা অন্তর্ভুক্ত করে: FAIR ডেটা হল ডেটা যা Fঅদম্য Aঅ্যাক্সেসযোগ্য Iঅপারেবল এবং Rই-ব্যবহারযোগ্য।
'অনুসন্ধানযোগ্য' মানে হল যে বৈজ্ঞানিক তথ্য যা বৈজ্ঞানিক অনুসন্ধানের জন্য আন্ডারপিনিং প্রমাণের অংশ হিসাবে প্রকাশিত হয়, বা সর্বজনীনভাবে অর্থায়ন করা গবেষণার ফলাফল হিসাবে উত্পাদিত হয়, অন্যদের সন্ধান এবং ব্যবহারের জন্য উপলব্ধ হওয়া উচিত। ডেটার একটি স্থায়ী এবং দ্ব্যর্থহীন শনাক্তকারী থাকা উচিত, সেইসাথে আবিষ্কার সক্ষম করার জন্য যথেষ্ট সমৃদ্ধ মেটাডেটা থাকা উচিত।
সাইমন হডসন বলেন, "কিছু ডেটা সুরক্ষিত করার জন্য ভাল কারণ রয়েছে, কিন্তু যেখানে এই বিবেচনাগুলি প্রযোজ্য নয়, FAIR নীতিগুলির মানে হল যে আপনি ওয়েবে ডেটা অ্যাক্সেস করতে সক্ষম হবেন, সম্ভবত নিরাপত্তার সমস্যা থাকলে অনুমোদনের সাথে . গুরুত্বপূর্ণভাবে, FAIR নীতিগুলি বজায় রাখে যে বিজ্ঞানীদের গবেষণার ডেটা প্রোগ্রামেটিকভাবে অ্যাক্সেস করতে সক্ষম হওয়া উচিত, এটি তাদের মেশিনের মাধ্যমেও। এটি শুধু যে আপনি ডেটা পেতে এবং এটি ডাউনলোড করতে পারেন তা নয়: আপনি আদর্শভাবে কম্পিউটার কোড দিয়ে এটি অনুসন্ধান করতে সক্ষম হবেন।"
FAIR-এর i বলতে বোঝায় 'ইন্টারঅপারেবল' - যার অর্থ আপনি বিভিন্ন উত্স থেকে ডেটা একত্রিত করতে পারেন: এটি মূলত মেটাডেটা এবং সম্মত পরিভাষা বা শব্দভান্ডারের মান থাকার উপর নির্ভর করে। উদাহরণস্বরূপ, একটি প্রদত্ত দেশের একটি সামাজিক সমীক্ষার জন্য মেটাডেটা স্পষ্টভাবে ব্যাখ্যা করবে যে বয়সের বিভাগগুলি বা আর্থ-সামাজিক বিভাগগুলি ব্যবহার করা হয়েছে, এবং যেখানে বিভাগের সীমানা রয়েছে, যাতে তথ্যটি একটি সামাজিক সমীক্ষার ডেটার সাথে সহজেই তুলনা করা যায়। একটি ভিন্ন দেশে।
R এর অর্থ হল পুনঃব্যবহারযোগ্য: এর মধ্যে একটি লাইসেন্স থাকা অন্তর্ভুক্ত যা লোকেদের ডেটা পুনঃব্যবহারের অনুমতি দেয় এবং যে কোনও পুনঃব্যবহারের শর্তগুলি স্পষ্টভাবে উল্লেখ করে। এর অর্থ হল ডেটার উদ্ভব সম্পর্কে তথ্য থাকা (উদাহরণস্বরূপ, কীভাবে এটি সংগ্রহ করা হয়েছিল, কী সমন্বয় বা ক্রমাঙ্কন ব্যবহার করা হয়েছিল, কী আরও প্রক্রিয়াকরণ এবং ডেটা পরিষ্কার করা হয়েছে ইত্যাদি) যাতে গবেষকরা সম্ভাব্য শক্তিশালী পয়েন্ট এবং সীমাবদ্ধতাগুলি বুঝতে পারেন ডেটা, এবং আত্মবিশ্বাসের সাথে এটি ব্যবহার করুন।
FAIR ডেটাও 'ফুললি এআই রেডি'। প্যাটার্ন শনাক্ত করতে এবং বিভিন্ন ডেটাসেট জুড়ে ফলাফলের পূর্বাভাস শুরু করতে মেশিন লার্নিং ব্যবহার করার জন্য, ডেটাসেটে বিভিন্ন ভেরিয়েবলের সংজ্ঞা থাকা অপরিহার্য এবং সংজ্ঞাগুলি সহজেই অ্যাক্সেসযোগ্য হতে হবে।
"যখন ডেটা এবং সম্পর্কিত পরিষেবাগুলি FAIR হয়, তখন সবকিছু বর্ণনা করা হয় যাতে কম্পিউটার - এবং যে কেউ কোড ব্যবহার করে - জানে যে ধারণা এবং সম্পর্কিত ভেরিয়েবলের জন্য কোন সংজ্ঞা ব্যবহার করা হয়েছে, পরিমাপগুলি যেভাবে প্রাপ্ত করা হয়েছে, এবং নিজেদের মান. তারপরে আমরা ডেটা কোডের সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করতে পারি, সম্ভবত এটিকে পচে, একটি উপসেট নিতে, এটিকে অন্যান্য ডেটার সাথে একত্রিত করতে পারি। যদি ডেটা FAIR হয় তবে এটি আরও দক্ষতার সাথে করা যেতে পারে এবং বিশ্লেষণ এবং গবেষণা নিজেই উপকৃত হয়, "সাইমন হডসন বলেছেন।
বিজ্ঞানের বিভিন্ন ক্ষেত্রের মূল ধারণাগুলিকে প্রকাশ করার জন্য একটি প্রমিত শব্দভান্ডার থাকার ধারণাটি কোনওভাবেই নতুন নয়। দ্য ইন্টারন্যাশনাল ইউনিয়ন অফ পিওর অ্যান্ড অ্যাপ্লায়েড কেমিস্ট্রি (IUPAC), ISC-এর একজন সদস্য, 1919 সালে প্রতিষ্ঠিত হওয়ার পর থেকে রসায়নে আন্তর্জাতিক মানককরণের প্রয়োজনীয়তার প্রতি সাড়া দিয়ে আসছে। আজ, এটা অপরিহার্য যে মানক শব্দভাণ্ডারগুলি ডিজিটাল যুগের সাথে খাপ খাইয়ে নেওয়া হয় এবং নিজেরাই FAIR করা হয়। ডেটা ডকুমেন্টেশন উদ্যোগের সাথে আয়োজিত একটি কর্মশালার ফলস্বরূপ, সাইমন কক্সের নেতৃত্বে একটি দল (CODATA নির্বাহী কমিটির প্রাক্তন সদস্য এবং পরিভাষা ব্যবহারে বিশেষজ্ঞ) প্রকাশ করেছে 'একটি শব্দভাণ্ডার FAIR করার জন্য দশটি সহজ নিয়ম'.
এই নির্দেশিকা অনুসরণ করে, CODATA বর্তমানে এর জন্য একটি FAIR শব্দভাণ্ডার নিয়ে কাজ করছে বিপত্তি তথ্য প্রোফাইল অক্টোবর 2021-এ ISC দ্বারা প্রকাশিত। এটি বর্ণনা করা সমস্ত বিপদের জন্য একটি ওয়েব-ভিত্তিক পরিভাষা তৈরি করবে, যা GitHub-এ এবং রিসার্চ ভোকাবুলারি অস্ট্রেলিয়া পরিষেবার মাধ্যমে যে কেউ ব্যবহার করতে পারবে। এর মানে হল যে সরকারগুলি তাদের কৌশলগুলি এবং ঝুঁকি হ্রাস এবং পরিচালনার বিষয়ে পদক্ষেপগুলি বিকাশ করছে তারা দ্রুত দুর্যোগের ক্ষতি বা রিপোর্টিং কাঠামোর সাথে তাদের নিজস্ব পরিসংখ্যানের সাথে ডেটা তুলনা করতে সক্ষম হবে, উদাহরণস্বরূপ।
CODATA এছাড়াও বিভিন্ন ISC সদস্যদের সাথে FAIR শব্দভান্ডার নিয়ে কাজ করছে, যেমন ইন্টারন্যাশনাল ইউনিয়ন ফর দ্য সায়েন্টিফিক স্টাডি অফ পপুলেশন (IUSSP) এর সাথে। জনসংখ্যা একটি ডেটা সমৃদ্ধ ক্ষেত্র, এবং টেকসই মানব উন্নয়ন বোঝার জন্য অত্যন্ত প্রাসঙ্গিক. জনসংখ্যা বিজ্ঞান FAIR-এ মূল পরিভাষা তৈরি করে, IUSSP পরিসংখ্যান সংস্থা এবং সামাজিক বিজ্ঞানীদের জন্য জনসংখ্যা সংক্রান্ত তথ্যকে আরও উপযোগী করে তুলতে অবদান রাখবে, সেইসাথে যারা গবেষণার অনেক ক্ষেত্রে এই ধরনের ডেটা ব্যবহার করে যেগুলি জনসংখ্যার ডেটা ব্যবহার করে, যার মধ্যে টেকসই সম্পর্কিত বেশিরভাগ এলাকা রয়েছে। উন্নয়ন লক্ষ্যমাত্রা (SDGs)।
নতুন দুই বছরের প্রকল্পের অংশ হিসাবে CODATA IUPAC এর সাথে অনুরূপ কাজ করবে।বিশ্বমেলা: FAIR ডেটা নীতি এবং অনুশীলনে বিশ্বব্যাপী সহযোগিতা', তার মাধ্যমে ইউরোপীয় কমিশন দ্বারা অর্থায়ন হরাইজন ইউরোপ ফ্রেমওয়ার্ক প্রোগ্রাম. দ্বারা সমন্বিত কোডাটাসঙ্গে গবেষণা ডেটা অ্যালায়েন্স একটি প্রধান অংশীদার হিসাবে অ্যাসোসিয়েশন, WorldFAIR প্রকল্পটি FAIR ডেটা নীতিগুলি, বিশেষ করে আন্তঃকার্যক্ষমতার জন্য, এবং FAIR-এর জন্য সুপারিশগুলির একটি সেট এবং একটি কাঠামো তৈরি করতে অগ্রিম বাস্তবায়নের জন্য এগারোটি ডোমেন এবং ক্রস-ডোমেন কেস স্টাডির সাথে কাজ করবে। ডিসিপ্লিন বা ক্রস-ডিসিপ্লিনারি রিসার্চ ক্ষেত্রগুলির একটি সেটে মূল্যায়ন। WorldFAIR ISC প্রজেক্টে CODATA এর অবদানের মূল গঠন করবে ক্রস-ডোমেন গ্র্যান্ড চ্যালেঞ্জের জন্য ডেটা কাজ করা.
IUPAC কেমিস্ট্রি কেস স্টাডিতে নেতৃত্ব দিচ্ছে, কীভাবে তথ্য সম্পদ এবং পরিভাষাগুলিকে IUPAC কিউরেট করে ডিজিটালাইজেশন এবং FAIR ডেটার বয়সের জন্য উপযুক্ত করে তোলা যায়। আইইউপিএসি ন্যানোম্যাটেরিয়ালস এবং জিওকেমিস্ট্রির অন্যান্য ওয়ার্ল্ডএফএআইআর কেস স্টাডির সাথেও জড়িত থাকবে।
আরেকটি WorldFAIR অংশীদার হল ড্রেক্সেল ইউনিভার্সিটি, USA, যেটি Salud Urbana en América Latina ("ল্যাটিন আমেরিকায় নগর স্বাস্থ্য") (SALURBAL) প্রকল্পের নেতৃত্ব দিয়েছে। SALURBAL বিকশিত a ডোমেনে মাল্টি-কান্ট্রি ডেটাসেট যেমন ডেমোগ্রাফিক বৈশিষ্ট্য, মৃত্যুর হার, স্বাস্থ্য আচরণ এবং ঝুঁকি, সামাজিক পরিবেশ এবং নির্মিত পরিবেশ, ল্যাটিন আমেরিকা জুড়ে শহরগুলির মধ্যে শহর এবং পাড়ার তুলনা করার অনুমতি দেয়৷ এই আশ্চর্যজনক সংস্থানটি অঞ্চলের শহরগুলিতে স্বাস্থ্য এবং স্বাস্থ্যের বৈষম্যের চালকগুলির উপর নীতি-প্রাসঙ্গিক গবেষণা সক্ষম করবে। SALURBAL ইতিমধ্যেই ডেটা হারমোনাইজেশন নিয়ে ব্যাপক কাজ করেছে। WorldFAIR এই কাজের উপর আরো আলোকপাত করতে সাহায্য করবে এবং নগর স্বাস্থ্যের ক্ষেত্রে FAIR পরিভাষাগুলির জন্য সুপারিশ করবে।
CAG-CEPT, CODATA এবং UHWB পডকাস্ট সিরিজ 'ডেটা-নলেজ-অ্যাকশন ফর আরবান সিস্টেম
আরবান সিস্টেমের জন্য ডেটা-নলেজ-অ্যাকশন পডকাস্ট সিরিজ বুদ্ধিমান শহুরে সিস্টেম তৈরি করতে ব্যবহৃত সিস্টেমগুলি অন্বেষণ করে। সিরিজটি শহুরে সুস্থতা পরিচালনার জন্য শহরগুলির অভিযোজিত এবং বুদ্ধিমান হওয়ার জন্য প্রয়োজনীয় পদ্ধতিগত পরিবর্তনগুলির প্রতিফলন করে। এটি সেন্টার ফর অ্যাপ্লাইড জিওম্যাটিক্স, CODATA, এবং আরবান হেলথ অ্যান্ড ওয়েলবিং প্রোগ্রাম (UHWB) দ্বারা হোস্ট করা হয়।
15 এবং 16 ফেব্রুয়ারি সাইমন হডসন আইএসসি সদস্যদের জন্য জ্ঞান ভাগ করে নেওয়ার অধিবেশনের অংশ হিসাবে CODATA এর কাজ সম্পর্কে একটি ব্রিফিং দেন ডিজিটাল যুগে বিজ্ঞান ও প্রযুক্তির রূপান্তর.
আপনি WorldFAIR প্রকল্প সম্পর্কে, FAIR শব্দভান্ডারে CODATA এর কাজ সম্পর্কে এবং ডেটা এবং তথ্য সম্পদকে FAIR করার জন্য বিভিন্ন গবেষণা শাখায় উদ্যোগ সম্পর্কে আরও জানতে পারেন আন্তর্জাতিক ডেটা সপ্তাহ 2022, 20-23 জুন।
ইকোলে পলিটেকনিকের ছবি – ফ্লিকারের মাধ্যমে জে. বারন্দে।
আমরা কি আমাদের বর্তমান বিশ্বের জন্য, নাকি আমরা যে বিশ্ব তৈরি করতে চাইছি তার জন্য বৈশ্বিক জ্ঞান পরিকাঠামো নির্মাণ করছি? এ সম্পর্কে আরও পড়ুন। গ্লোবাল সাউথ-এ ভবিষ্যৎ-প্রস্তুত বিজ্ঞান ব্যবস্থা গড়ে তোলা সম্পর্কে আরও পড়ুন আরও পড়ুন জলবায়ু পরিবর্তন মূল্যায়নের জন্য ডেটা সাপোর্ট সম্পর্কিত আইপিসিসি টাস্ক গ্রুপের বিশেষজ্ঞদের জন্য কল এখন বন্ধ। 