Open scientific data
ઓપન સાયન્ટિફિક ડેટા અથવા ઓપન રિસર્ચ ડેટા એ ખુલ્લા ડેટાનો એક પ્રકાર છે જે અવલોકનો અને વૈજ્ઞાનિક પ્રવૃત્તિઓના પરિણામો પ્રકાશિત કરવા પર કેન્દ્રિત છે જે કોઈપણ માટે વિશ્લેષણ અને ફરીથી ઉપયોગ કરવા માટે ઉપલબ્ધ છે. ખુલ્લા ડેટા માટેના અભિયાનનો મુખ્ય હેતુ વૈજ્ઞાનિક દાવાઓની ચકાસણીની મંજૂરી આપવાનો છે, અન્ય લોકોને પરિણામોની પુનઃઉત્પાદનક્ષમતા જોવાની મંજૂરી આપવી અને નવા જ્ઞાન આપવા માટે ઘણા સ્રોતોમાંથી ડેટાને એકીકૃત કરવાની મંજૂરી આપવી. વૈજ્ઞાનિક માહિતીની આધુનિક વિભાવના 20મી સદીના ઉત્તરાર્ધમાં વૈજ્ઞાનિક માહિતી અને નિરીક્ષણની ગણતરી કરવા માટે વિશાળ જ્ઞાન માળખાના વિકાસ સાથે ઉભરી આવી હતી. માહિતીની વહેંચણી અને વિતરણને શરૂઆતમાં એક મહત્વપૂર્ણ હિસ્સો તરીકે ઓળખવામાં આવ્યું હતું, પરંતુ માળખાગત સુવિધાઓની તકનીકી મર્યાદાઓ અને માહિતી સંચાર માટે સામાન્ય ધોરણોના અભાવને કારણે તેમાં અવરોધ આવ્યો હતો. વર્લ્ડ વાઇડ વેબની તરત જ વૈજ્ઞાનિક માહિતીની વહેંચણી માટેના સાર્વત્રિક પ્રોટોકોલ તરીકે કલ્પના કરવામાં આવી હતી, ખાસ કરીને ઉચ્ચ-ઊર્જા ભૌતિકશાસ્ત્રમાંથી આવતા. વ્યાખ્યા વૈજ્ઞાનિક માહિતી ખુલ્લી વૈજ્ઞાનિક માહિતીની વિભાવના વૈજ્ઞાનિક માહિતીની વિભાવના સાથે સમાંતર વિકસી છે. 20મી સદીના અંત સુધી વૈજ્ઞાનિક માહિતીને ઔપચારિક રીતે વ્યાખ્યાયિત કરવામાં આવી ન હતી. કોમ્પ્યુટેશનલ વિશ્લેષણના સામાન્યીકરણ પહેલાં, માહિતી મોટે ભાગે અનૌપચારિક શબ્દો રહી છે, જેનો ઉપયોગ વારંવાર જ્ઞાન અથવા માહિતી સાથે એકબીજાના બદલે થાય છે. સંસ્થાકીય અને જ્ઞાનમીમાંસાના પ્રવચનોએ વૈજ્ઞાનિક પ્રવૃત્તિઓ પર વૈકલ્પિક વિભાવનાઓ અને દ્રષ્ટિકોણની તરફેણ કરી હતીઃ "વિજ્ઞાન અને જ્ઞાનમીમાંસાના ઇતિહાસની ટિપ્પણીઓ પણ, માહિતીનો ઉલ્લેખ માત્ર પસાર કરવામાં જ કરે છે. વિજ્ઞાનમાં અર્થ નિર્માણ પરની અન્ય પાયાની કૃતિઓ હકીકતો, રજૂઆતો, શિલાલેખો અને પ્રકાશનોની ચર્ચા કરે છે, જેમાં માહિતી પર બહુ ઓછું ધ્યાન આપવામાં આવે છે. વૈજ્ઞાનિક માહિતીની પ્રથમ પ્રભાવશાળી નીતિ વ્યાખ્યા 1999 ના અંતમાં દેખાઇ હતી, જ્યારે રાષ્ટ્રીય વિજ્ઞાન અકાદમીઓએ માહિતીને "હકીકતો, અક્ષરો, સંખ્યાઓ અથવા પ્રતીકો કે જે કોઈ વસ્તુ, સ્થિતિ, પરિસ્થિતિ અથવા અન્ય પરિબળોનું વર્ણન કરે છે" તરીકે વર્ણવી હતી. પરિભાષાઓ વિકસતી રહી છેઃ 2011 માં, રાષ્ટ્રીય અકાદમીઓએ વ્યાખ્યામાં "સ્પેક્ટ્રોગ્રાફિક, જીનોમિક સિક્વન્સિંગ અને ઇલેક્ટ્રોન માઇક્રોસ્કોપી ડેટા; નિરીક્ષણ ડેટા, જેમ કે રિમોટ સેન્સિંગ, જીઓસ્પેશિયલ અને સામાજિક-આર્થિક ડેટા; અને માનવો અથવા મશીનો દ્વારા પેદા અથવા સંકલિત ડેટાના અન્ય સ્વરૂપો" તેમજ "સાહિત્યની ડિજિટલ રજૂઆત" જેવી વિશાળ વિવિધ પ્રકારની માહિતીયુક્ત વસ્તુઓનો સમાવેશ કરવા માટે સુધારો કર્યો હતો, જ્યારે ડેટાના સ્વરૂપો અને આકારો વિસ્તૃત અને અસ્થિર રહે છે, ત્યારે પ્રમાણભૂત વ્યાખ્યાઓ અને નીતિઓએ તાજેતરમાં વૈજ્ઞાનિક ડેટાને કોમ્પ્યુટેશનલ અથવા ડિજિટલ ડેટા સુધી મર્યાદિત રાખવાનું વલણ અપનાવ્યું છે. હોરાઇઝન 2020નો ઓપન ડેટા પાયલોટ સ્વૈચ્છિક રીતે ડિજિટલ સંશોધન સુધી મર્યાદિત છેઃ 'ડિજિટલ સંશોધન ડેટા' એ ડિજિટલ સ્વરૂપમાં માહિતી છે (ખાસ કરીને તથ્યો અથવા સંખ્યાઓમાં), જે તપાસવા માટે એકત્રિત કરવામાં આવે છે અને તર્ક, ચર્ચા અથવા ગણતરીના આધાર તરીકે ઉપયોગમાં લેવાય છે; તેમાં આંકડા, પ્રયોગોના પરિણામો, માપન, ફિલ્ડવર્કના પરિણામે અવલોકનો, સર્વેક્ષણ પરિણામો, ઇન્ટરવ્યૂ રેકોર્ડિંગ્સ અને છબીઓનો સમાવેશ થાય છે "એકંદરે, સ્થિતિ વૈજ્ઞાનિક ડેટા વ્યક્તિગત સંશોધકો, સમુદાયો અને નીતિ ઘડવૈયાઓ વચ્ચે ચર્ચાનો લવચીક મુદ્દો રહે છેઃ" વ્યાપક શબ્દોમાં, સંશોધકોને જે પણ 'ડેટા' રસ હોય તેને 'સંશોધન ડેટા' તરીકે ગણવો જોઈએ "મહત્વપૂર્ણ નીતિ અહેવાલો, જેમ કે ડેટા સાઇટેશન પર રાષ્ટ્રીય વિજ્ઞાન અકાદમીઓના 2012 ના સામૂહિક સંશ્લેષણ, ઇરાદાપૂર્વક ડેટાની સંબંધિત અને નામમાત્રની વ્યાખ્યા અપનાવી છેઃ" અમે સમર્પિત કરીશું. ), એ સ્વીકારવા સિવાય કે માહિતી ઘણીવાર જોનારની નજરમાં અસ્તિત્વ ધરાવે છે. ક્રિસ્ટીન બોર્ગમેન માટે, મુખ્ય મુદ્દો વૈજ્ઞાનિક માહિતી ("માહિતી શું છે") ને વ્યાખ્યાયિત કરવાનો નથી, પરંતુ તે મુદ્દાને સંદર્ભિત કરવાનો છે જ્યાં માહિતી એક શાખા, સંસ્થા અથવા રાષ્ટ્રીય સંશોધન કાર્યક્રમ ("માહિતી ક્યારે છે") ની અંદર ચર્ચાનું કેન્દ્રબિંદુ બની ગઈ હતી. 2010 ના દાયકામાં, ઉપલબ્ધ ડેટા સ્રોતોના વિસ્તરણ અને ડેટા વિશ્લેષણ પદ્ધતિની અભિજાત્યપણુએ મુખ્યત્વે ડેટા મેનેજમેન્ટ મુદ્દાઓથી પ્રભાવિત શાખાઓની શ્રેણીને "કોમ્પ્યુટેશનલ સોશિયલ સાયન્સ, ડિજિટલ હ્યુમેનિટીઝ, સોશિયલ મીડિયા ડેટા, નાગરિક વિજ્ઞાન સંશોધન પ્રોજેક્ટ્સ અને રાજકીય વિજ્ઞાન" સુધી વિસ્તૃત કરી છે. ઓપન સાયન્ટિફિક ડેટા ઓપનિંગ અને શેરિંગ બંને વૈજ્ઞાનિક ડેટા મેનેજમેન્ટના સંદર્ભમાં ચર્ચાનો મુખ્ય વિષય છે, પરંતુ સંસ્થા, શિસ્ત અથવા નીતિ માળખામાં સંબંધિત મુદ્દા તરીકે ડેટાને ઉભરી લાવવા માટે પ્રેરણા પણ છે. પોલ એડવર્ડ્સ માટે, ડેટાને શેર કરવો કે નહીં, તેને કેટલી હદે શેર કરવો જોઈએ અને ડેટા ઘર્ષણના મુખ્ય કારણો કોણ છે, જેણે વિજ્ઞાનના અન્યથા છુપાયેલા માળખાને જાહેર કર્યુંઃ "એડવર્ડ્સનું ડેટા ઘર્ષણનું રૂપક વર્ણવે છે કે ડેટા 'સપાટીઓ' વચ્ચેના ઇન્ટરફેસ પર શું થાય છેઃ લોકો, સબસ્ટ્રેટ્સ, સંસ્થાઓ અથવા મશીનો વચ્ચે ડેટા ક્યાં જાય છે (.) ઇન્ટરફેસમાં ડેટાની દરેક હિલચાલ સમય, ઊર્જા અને માનવ ધ્યાનની અમુક કિંમતે આવે છે. જૂથો અને સંસ્થાઓ વચ્ચે તેમજ મશીનો વચ્ચેનો દરેક ઇન્ટરફેસ પ્રતિકારના એક બિંદુને રજૂ કરે છે જ્યાં ડેટાને અવ્યવસ્થિત કરી શકાય છે, ખોટું અર્થઘટન કરી શકાય છે અથવા ખોવાઈ શકે છે. સામાજિક પ્રણાલીઓમાં, માહિતી ઘર્ષણ ઊર્જાનો વપરાશ કરે છે અને અશાંતિ અને ગરમી પેદા કરે છે-એટલે કે, સંઘર્ષો, અસંમતિઓ અને અચોક્કસ, અનિયંત્રિત પ્રક્રિયાઓ. વૈજ્ઞાનિક માહિતીને ખોલવી એ પોતે જ માહિતીનું ઘર્ષણ છે અને માહિતીની માલિકીના જટિલ મુદ્દાઓને નબળા પાડીને માહિતીના ઘર્ષણને સામૂહિક રીતે સંચાલિત કરવાની રીત છે. વૈજ્ઞાનિક અથવા મહામારી સંસ્કૃતિઓને ખુલ્લી માહિતી નીતિઓ અપનાવવામાં પ્રાથમિક પરિબળો તરીકે સ્વીકારવામાં આવી છેઃ "માહિતી વહેંચણી પ્રથાઓ સમુદાય-બંધાયેલી હોવાની અપેક્ષા રાખવામાં આવે છે અને મોટા ભાગે મહામારી સંસ્કૃતિ દ્વારા નક્કી કરવામાં આવે છે". 2010 ના દાયકામાં, કયા ખુલ્લા વૈજ્ઞાનિક ડેટાને વધુ સચોટ રીતે વ્યાખ્યાયિત કરવા માટે વૈજ્ઞાનિક અને નીતિ ઘડવૈયાઓ દ્વારા નવી વિભાવનાઓ રજૂ કરવામાં આવી છે. 2016 માં તેની શરૂઆત થઈ ત્યારથી, એફ. એ. આઈ. આર. ડેટા ખુલ્લી સંશોધન નીતિઓનું મુખ્ય કેન્દ્ર બની ગયું છે. ટૂંકાક્ષર શોધનીય, સુલભ, આંતરસંચાલિત અને ફરીથી વાપરી શકાય તેવા ડેટાના આદર્શ પ્રકારનું વર્ણન કરે છે. મુક્ત વૈજ્ઞાનિક ડેટાને સામાન્ય અથવા જાહેર સારા તરીકે વર્ગીકૃત કરવામાં આવ્યો છે, જે મુખ્યત્વે વ્યક્તિગત ક્રિયાને બદલે સામૂહિક દ્વારા જાળવવામાં આવે છે, સમૃદ્ધ અને સાચવવામાં આવે છેઃ "વૈજ્ઞાનિક માહિતીની વહેંચણીને સમજવામાં સામૂહિક કાર્યવાહીને ઉપયોગી બનાવે છે તે એ છે કે વ્યક્તિગત લાભોનો ઉપયોગ કેવી રીતે નક્કી કરવામાં આવે છે તેના પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરવામાં આવે છે. કમ્પ્યુટિંગ તકનીકોના વિકાસ પછી, માહિતી અને માહિતીને વધુને વધુ "વસ્તુઓ" તરીકે વર્ણવવામાં આવે છેઃ "ગણતરીની જેમ, માહિતીમાં હંમેશા ભૌતિક પાસું હોય છે. ડેટા એ વસ્તુઓ છે. તેઓ માત્ર સંખ્યાઓ જ નથી પરંતુ પરિમાણ, વજન અને રચના સાથે અંકો પણ છે. બીજા વિશ્વયુદ્ધ પછી મોટા વૈજ્ઞાનિક પ્રોજેક્ટો મહત્વપૂર્ણ માત્રામાં માહિતી એકત્રિત કરવા, પ્રક્રિયા કરવા અને તેનું વિશ્લેષણ કરવા માટે જ્ઞાન માળખા પર વધુને વધુ આધાર રાખે છે. પંચ-કાર્ડ સિસ્ટમનો ઉપયોગ સૌપ્રથમ 1920 ના દાયકામાં આબોહવાની માહિતી પર પ્રાયોગિક રીતે કરવામાં આવ્યો હતો અને પછીના દાયકામાં મોટા પાયે તેનો ઉપયોગ કરવામાં આવ્યો હતોઃ "મંદી-યુગની પ્રથમ સરકારી મેક-વર્ક યોજનાઓમાંની એકમાં, સિવિલ વર્ક્સ એડમિનિસ્ટ્રેશનના કામદારોએ 1880-1933 સમયગાળા માટે લગભગ 20 લાખ જહાજ લોગ અવલોકનો કર્યા હતા". 1960 સુધીમાં, યુ. એસ. નેશનલ વેધર રેકોર્ડ્સ સેન્ટરના હવામાન માહિતી સંગ્રહ 400 મિલિયન કાર્ડ્સ સુધી વિસ્તર્યા છે અને વૈશ્વિક પહોંચ ધરાવે છે. ભૌતિક વૈજ્ઞાનિક માહિતી ત્યાં સુધીમાં સંપૂર્ણપણે સ્પષ્ટ થઈ ગઈ હતી અને સમગ્ર ઇમારતોની સ્થિરતાને જોખમમાં મૂકી દીધી હતીઃ "1966 સુધીમાં કાર્ડોએ એટલી જગ્યા કબજે કરી લીધી હતી કે કેન્દ્રએ તેના મુખ્ય પ્રવેશદ્વારને કાર્ડ સંગ્રહ મંત્રીમંડળથી ભરવાનું શરૂ કર્યું હતું (આકૃતિ 5.4). અધિકારીઓ ગંભીર રીતે ચિંતિત થઈ ગયા કે મકાન તેમના વજન હેઠળ તૂટી શકે છે. 1960 ના દાયકાના અંત સુધીમાં, જ્ઞાન માળખું વિવિધ શાખાઓ અને સમુદાયોમાં સમાવિષ્ટ થઈ ગયું છે. ઓપન એક્સેસ ડેટાના ઇલેક્ટ્રોનિક ગ્રંથસૂચિનો ડેટાબેઝ બનાવવાની પ્રથમ પહેલ 1966માં શૈક્ષણિક સંસાધન માહિતી કેન્દ્ર (ERIC) હતી. તે જ વર્ષે, મેડલાઇનની રચના કરવામાં આવી હતી-નેશનલ લાઇબ્રેરી ઓફ મેડિસિન અને નેશનલ ઇન્સ્ટિટ્યૂટ ઓફ હેલ્થ (યુએસએ) દ્વારા સંચાલિત એક મફત ઍક્સેસ ઓનલાઇન ડેટાબેઝ, જેમાં બાયોમેડિકલ ક્ષેત્રના જર્નલોના ગ્રંથસૂચિ સંદર્ભો છે, જેને પાછળથી પબમેડ કહેવામાં આવશે, જે હાલમાં 14 મિલિયનથી વધુ સંપૂર્ણ લેખો સાથે છે. અવકાશ ઇજનેરી (નાસા/રેકોન સાથે), પુસ્તકાલય શોધ (ઓસીએલસી વર્લ્ડકેટ સાથે) અથવા સામાજિક વિજ્ઞાનમાં પણ જ્ઞાન માળખાઓની સ્થાપના કરવામાં આવી હતીઃ "1960 અને 1970 ના દાયકામાં માત્રાત્મક માહિતી સંગ્રહનું સંકલન કરવા માટે એક ડઝનથી વધુ સેવાઓ અને વ્યાવસાયિક સંગઠનોની સ્થાપના જોવા મળી હતી". માહિતી ખોલવી અને વહેંચણીઃ પ્રારંભિક પ્રયાસો (1960-1990) પ્રથમ વિશાળ જ્ઞાન માળખાના નિર્માણને પગલે ખુલ્લા વૈજ્ઞાનિક ડેટા પર પ્રારંભિક પ્રવચનો અને નીતિ માળખા તરત જ ઉભરી આવ્યા. વર્લ્ડ ડેટા સેન્ટર સિસ્ટમ (હવે વર્લ્ડ ડેટા સિસ્ટમ) નો હેતુ આંતરરાષ્ટ્રીય જિયોફિઝિકલ વર્ષ 1957-1958 ની તૈયારીમાં નિરીક્ષણ ડેટાને વધુ સરળતાથી ઉપલબ્ધ કરાવવાનો છે. ઇન્ટરનેશનલ કાઉન્સિલ ઓફ સાયન્ટિફિક યુનિયન્સ (હવે ઇન્ટરનેશનલ કાઉન્સિલ ફોર સાયન્સ) એ માહિતી ગુમાવવાનું જોખમ ઘટાડવા અને માહિતીની સુલભતા વધારવા માટે કેટલાક વિશ્વ માહિતી કેન્દ્રોની સ્થાપના કરી, 1955 માં વધુ ભલામણ કરી કે માહિતીને મશીન-વાંચી શકાય તેવા સ્વરૂપમાં ઉપલબ્ધ કરાવવામાં આવે. 1966માં, ઇન્ટરનેશનલ કાઉન્સિલ ફોર સાયન્સ દ્વારા "ડેટા મેનેજમેન્ટ અને ઉપયોગમાં સહકારને પ્રોત્સાહન આપવા" માટેની પહેલ, કોડાટા બનાવવામાં આવી હતી. ખુલ્લી વૈજ્ઞાનિક માહિતીના આ પ્રારંભિક સ્વરૂપો વધુ આગળ વિકસ્યા ન હતા. ડેટા શેરિંગની ટકાઉ ઇકોસિસ્ટમને અમલમાં મૂકવા માટે બાહ્ય ડેટાના એકીકરણ માટે ઘણા બધા ડેટા ઘર્ષણ અને તકનીકી પ્રતિકાર હતા. ડેટા ઇન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચર સંશોધકો માટે મોટે ભાગે અદ્રશ્ય હતું, કારણ કે મોટાભાગના સંશોધન વ્યાવસાયિક ગ્રંથપાલ દ્વારા કરવામાં આવ્યા હતા. માત્ર સર્ચ ઓપરેટિંગ સિસ્ટમનો ઉપયોગ કરવો જ જટિલ ન હતો, પરંતુ લાંબા અંતરના ટેલિકમ્યુનિકેશનના નિષેધાત્મક ખર્ચને ધ્યાનમાં રાખીને શોધ ખૂબ જ અસરકારક રીતે કરવી પડશે. જ્યારે તેમના વિભાવનાકારોએ મૂળરૂપે સંશોધક દ્વારા સીધા ઉપયોગની ધારણા કરી હતી, જે તકનીકી અને આર્થિક અવરોધને કારણે ખરેખર ઉભરી શક્યું ન હતુંઃ ક્રિસ્ટીન બોર્ગમેન 1966 પછી કેટલાક ચોક્કસ ક્ષેત્રો (જેમ કે આબોહવાશાસ્ત્ર) માટે બચેલા વૈજ્ઞાનિક ડેટાના અર્થ, ઉત્પાદન અને પ્રસાર પર કોઈ નોંધપાત્ર નીતિગત ચર્ચાઓને યાદ કરતા નથી. વેબના આગમન પહેલાં અવાહક વૈજ્ઞાનિક માળખાગત સુવિધાઓ ભાગ્યે જ જોડાઈ શકી હતી. પ્રોજેક્ટ અને સમુદાયો રાષ્ટ્રીય અથવા સંસ્થાકીય સ્તરે તેમના પોતાના અસંબદ્ધ નેટવર્ક પર આધાર રાખતા હતાઃ "યુરોપમાં ઇન્ટરનેટ લગભગ અદ્રશ્ય હતું કારણ કે ત્યાંના લોકો નેટવર્ક પ્રોટોકોલના એક અલગ સમૂહને અનુસરી રહ્યા હતા". વૈજ્ઞાનિક માળખાગત સુવિધાઓ વચ્ચેનો સંપર્ક માત્ર અવકાશમાં જ નહીં, પણ સમયાંતરે પણ પડકારજનક હતો. જ્યારે પણ સંદેશાવ્યવહાર પ્રોટોકોલ જાળવવામાં આવતો ન હતો, ત્યારે તે જે માહિતી અને જ્ઞાનનો પ્રસાર કરતો હતો તે પણ અદૃશ્ય થઈ જવાની શક્યતા હતીઃ "ઐતિહાસિક સંશોધન અને કમ્પ્યુટિંગ વચ્ચેના સંબંધને સ્થગિત પ્રોજેક્ટ્સ, માહિતીની ખોટ અને પુનઃપ્રાપ્ત ન કરી શકાય તેવા બંધારણો દ્વારા કાયમી અસર થઈ છે". વેબ પર વૈજ્ઞાનિક માહિતીની વહેંચણી (1990-1995) વર્લ્ડ વાઇડ વેબની મૂળ કલ્પના ખુલ્લી વૈજ્ઞાનિક માહિતી માટેના માળખા તરીકે કરવામાં આવી હતી. ઓગસ્ટ 1991માં જ્યારે પ્રોજેક્ટનું પ્રથમ અનાવરણ કરવામાં આવ્યું ત્યારે વર્લ્ડ વાઇડ વેબના પ્રારંભિક સંદેશાવ્યવહારમાં ડેટા અને ડેટા દસ્તાવેજીકરણની વહેંચણી પર મુખ્ય ધ્યાન કેન્દ્રિત કરવામાં આવ્યું હતુંઃ "ડબ્લ્યુડબ્લ્યુડબલ્યુ પ્રોજેક્ટ ઉચ્ચ ઊર્જા ભૌતિકશાસ્ત્રીઓને ડેટા, સમાચાર અને દસ્તાવેજીકરણ શેર કરવાની મંજૂરી આપવા માટે શરૂ કરવામાં આવ્યો હતો. અમે વેબને અન્ય ક્ષેત્રોમાં ફેલાવવામાં અને અન્ય ડેટા માટે ગેટવે સર્વર્સ રાખવામાં ખૂબ જ રસ ધરાવીએ છીએ. આ પ્રોજેક્ટ નજીકના જ્ઞાન માળખા, ENQUIRE માંથી ઉદ્ભવ્યો છે. તે ઉચ્ચ ઊર્જા ભૌતિકશાસ્ત્રની ચોક્કસ જરૂરિયાતો માટે સીઇઆરએન દ્વારા ટિમ બર્નર્સ-લીને સોંપવામાં આવેલું માહિતી વ્યવસ્થાપન સોફ્ટવેર હતું. ENQUIRE નું માળખું ડેટાના આંતરિક વેબની નજીક હતુંઃ તે "નોડ્સ" ને જોડે છે જે "વ્યક્તિ, સોફ્ટવેર મોડ્યુલ, વગેરેનો સંદર્ભ આપી શકે છે. અને તે વિવિધ સંબંધો સાથે જોડાયેલા હોઈ શકે છે જેમ કે બનાવેલ, સમાવેશ, વર્ણન અને તેથી આગળ. જ્યારે તે "માહિતી વચ્ચે કેટલાક અવ્યવસ્થિત જોડાણને સરળ બનાવ્યું" એન્ક્વાયર "આંતરરાષ્ટ્રીય ઉચ્ચ-ઊર્જા ભૌતિકશાસ્ત્ર સંશોધન સમુદાયમાં ઇચ્છિત સહયોગને સરળ બનાવવા" સક્ષમ ન હતું. 1990ના દાયકા પહેલાંના કોઈપણ નોંધપાત્ર કમ્પ્યુટિંગ વૈજ્ઞાનિક માળખાની જેમ, ENQUIREનો વિકાસ આખરે આંતરસંચાલનક્ષમતાના અભાવ અને નેટવર્ક સંચારના સંચાલનની જટિલતાને કારણે અવરોધાયો હતોઃ "જો કે એન્ક્વાયર દસ્તાવેજો અને ડેટાબેઝને જોડવાનો માર્ગ પ્રદાન કરે છે, અને હાયપરટેક્સ્ટ તેમને પ્રદર્શિત કરવા માટે એક સામાન્ય સ્વરૂપ પ્રદાન કરે છે, તેમ છતાં એકબીજા સાથે વાતચીત કરવા માટે વિવિધ ઓપરેટિંગ સિસ્ટમ્સ સાથે વિવિધ કમ્પ્યુટર્સ મેળવવાની સમસ્યા હતી". વેબએ વૈજ્ઞાનિક માહિતી માટે પહેલાથી અસ્તિત્વમાં રહેલા બંધ માળખાને ઝડપથી હટાવી દીધું, ત્યારે પણ જ્યારે તેમાં વધુ અદ્યતન કમ્પ્યુટિંગ સુવિધાઓનો સમાવેશ થતો હતો. 1991 થી 1994 સુધી, વોર્મ કોમ્યુનિટી સિસ્ટમના વપરાશકર્તાઓ, વોર્મ્સ પરના મુખ્ય જીવવિજ્ઞાન ડેટાબેઝ, વેબ અને ગોફર તરફ વળ્યા. જ્યારે વેબમાં માહિતી પુનઃપ્રાપ્તિ અને સહયોગ માટે ઘણા અદ્યતન કાર્યોનો સમાવેશ થતો ન હતો, ત્યારે તે સરળતાથી સુલભ હતું. તેનાથી વિપરીત, વોર્મ કોમ્યુનિટી સિસ્ટમને ફક્ત વૈજ્ઞાનિક સંસ્થાઓમાં વહેંચાયેલ ચોક્કસ ટર્મિનલ્સ પર જ બ્રાઉઝ કરી શકાય છેઃ "કસ્ટમ-ડિઝાઇન, શક્તિશાળી WCS (તેના અનુકૂળ ઇન્ટરફેસ સાથે) ને હાથમાં લેવું એ કામની આદતો, કમ્પ્યુટરનો ઉપયોગ અને પ્રયોગશાળાના સંસાધનોના આંતરછેદ પર અસુવિધા સહન કરવી છે (.) બીજી તરફ, વર્લ્ડ વાઇડ વેબ, વિવિધ પ્રકારના ટર્મિનલ્સ અને જોડાણોમાંથી ઍક્સેસ કરી શકાય છે, અને ઇન્ટરનેટ કમ્પ્યુટર સપોર્ટ મોટાભાગની શૈક્ષણિક સંસ્થાઓ અને પ્રમાણમાં સસ્તી વ્યાપારી સેવાઓ દ્વારા સહેલાઈથી ઉપલબ્ધ છે". વેબ પરના પ્રકાશનએ ડેટા પ્રકાશનના અર્થશાસ્ત્રને સંપૂર્ણપણે બદલી નાખ્યું. જ્યારે પ્રિન્ટમાં "મોટા ડેટાસેટ્સના પુનઃઉત્પાદનનો ખર્ચ નિષેધાત્મક છે", મોટાભાગના ડેટાસેટ્સનો સંગ્રહ ખર્ચ ઓછો છે. આ નવા સંપાદકીય વાતાવરણમાં, માહિતી વહેંચણી માટેના મુખ્ય મર્યાદિત પરિબળો હવે તકનીકી અથવા આર્થિક નહીં પરંતુ સામાજિક અને સાંસ્કૃતિક બની જાય છે. ખુલ્લી વૈજ્ઞાનિક માહિતીને વ્યાખ્યાયિત કરવી (1995-2010) વર્લ્ડ વાઇડ વેબના વિકાસ અને સામાન્યીકરણથી સંખ્યાબંધ તકનીકી અવરોધો દૂર થયા હતા અને ઘર્ષણને કારણે માહિતીના મુક્ત પ્રસારમાં અવરોધ આવ્યો હતો. તેમ છતાં, વૈજ્ઞાનિક માહિતીને હજુ વ્યાખ્યાયિત કરવાની બાકી હતી અને માહિતીની જાળના ટિમ બર્નર્સ-લી દ્વારા નિર્ધારિત મૂળ દ્રષ્ટિને સાકાર કરવા માટે નવી સંશોધન નીતિનો અમલ કરવો પડ્યો હતો. આ તબક્કે, વૈજ્ઞાનિક માહિતીને મોટાભાગે વૈજ્ઞાનિક માહિતીને ખોલવાની પ્રક્રિયા દ્વારા વ્યાખ્યાયિત કરવામાં આવી છે, કારણ કે ખુલ્લી નીતિઓના અમલીકરણથી કાર્યવાહીપાત્ર માર્ગદર્શિકાઓ, સિદ્ધાંતો અને પરિભાષાઓ સ્થાપિત કરવા માટે નવા પ્રોત્સાહનો મળ્યા છે. આબોહવા સંશોધન એ મુક્ત વૈજ્ઞાનિક માહિતીની વૈચારિક વ્યાખ્યામાં અગ્રણી ક્ષેત્ર રહ્યું છે, કારણ કે તે 1950 અને 1960 ના દાયકામાં પ્રથમ મોટા જ્ઞાન માળખાના નિર્માણમાં રહ્યું છે. 1995 માં જી. સી. ડી. આઈ. એસ. એ વૈજ્ઞાનિક માહિતીના સંપૂર્ણ અને ખુલ્લા આદાનપ્રદાન પર સ્પષ્ટ પ્રતિબદ્ધતા વ્યક્ત કરીઃ "વૈશ્વિક પરિવર્તન સંશોધન અને પર્યાવરણીય દેખરેખ માટેના આંતરરાષ્ટ્રીય કાર્યક્રમો નિર્ણાયક રીતે સંપૂર્ણ અને ખુલ્લા માહિતીના આદાનપ્રદાનના સિદ્ધાંત પર આધાર રાખે છે (એટલે કે, માહિતી અને માહિતી પ્રતિબંધ વિના, બિન-ભેદભાવપૂર્ણ ધોરણે, પ્રજનન અને વિતરણના ખર્ચ કરતાં વધુ નહીં). વિશાળ સંખ્યામાં વ્યક્તિગત અને સંસ્થાકીય હિતધારકો વચ્ચે "ડેટા માલિકીની ફાળવણી" વધુને વધુ જટિલ બની ગઈ હોવાથી, માહિતી વહેંચવા માટે પ્રોત્સાહન આપવા માટે જ્ઞાન માળખાના અવકાશ અને વ્યવસ્થાપનનું વિસ્તરણ પણ કરવામાં આવ્યું છે. ઓપન ડેટા એ સુનિશ્ચિત કરવા માટે એક સરળ માળખું બનાવે છે કે ડેટાના તમામ ફાળો આપનારાઓ અને વપરાશકર્તાઓને તેની ઍક્સેસ હોય. ખુલ્લી માહિતીને ઝડપથી ઉભરતી ખુલ્લી વિજ્ઞાન ચળવળના મુખ્ય ઉદ્દેશ તરીકે ઓળખવામાં આવી છે. શરૂઆતમાં પ્રકાશનો અને વિદ્વતાપૂર્ણ લેખો પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરતી વખતે, મુક્ત પ્રવેશની તરફેણમાં આંતરરાષ્ટ્રીય પહેલોએ તમામ મુખ્ય વૈજ્ઞાનિક નિર્માણમાં તેમનો અવકાશ વિસ્તૃત કર્યો. 2003 માં બર્લિન ઘોષણાએ "મૂળ વૈજ્ઞાનિક સંશોધન પરિણામો, કાચા ડેટા અને મેટાડેટા, સ્રોત સામગ્રી અને સચિત્ર અને ગ્રાફિકલ અને વિદ્વતાપૂર્ણ મલ્ટીમીડિયા સામગ્રીની ડિજિટલ રજૂઆત" ના પ્રસારને ટેકો આપ્યો હતો 2000 પછી, ઓઇસીડી (ઓર્ગેનાઇઝેશન ફોર ઇકોનોમિક કો-ઓપરેશન એન્ડ ડેવલપમેન્ટ) જેવી આંતરરાષ્ટ્રીય સંસ્થાઓએ વૈજ્ઞાનિક ડેટાની સામાન્ય અને આંતરશાખાકીય વ્યાખ્યાઓ ઘડવામાં મહત્વની ભૂમિકા ભજવી છે, કારણ કે ખુલ્લી ડેટા નીતિઓ દેશના શિસ્તના ચોક્કસ પ્રમાણની બહાર અમલમાં મૂકવી પડે છે. વૈજ્ઞાનિક માહિતીની પ્રથમ પ્રભાવશાળી વ્યાખ્યાઓમાંની એક 1999માં નેશનલ એકેડેમીઝ ઓફ સાયન્સના અહેવાલ દ્વારા બનાવવામાં આવી હતીઃ "માહિતી એ હકીકતો, સંખ્યાઓ, અક્ષરો અને પ્રતીકો છે જે કોઈ વસ્તુ, વિચાર, સ્થિતિ, પરિસ્થિતિ અથવા અન્ય પરિબળોનું વર્ણન કરે છે". 2004માં, ઓઇસીડીના તમામ દેશોના વિજ્ઞાન મંત્રીઓએ એક ઘોષણા પર હસ્તાક્ષર કર્યા હતા, જેમાં અનિવાર્યપણે જણાવવામાં આવ્યું હતું કે જાહેર ભંડોળથી ચાલતી તમામ આર્કાઇવ માહિતી જાહેરમાં ઉપલબ્ધ કરાવવી જોઈએ. 2007માં ઓઇસીડીએ જાહેર ભંડોળમાંથી સંશોધન ડેટાની પહોંચ માટેના સિદ્ધાંતો અને માર્ગદર્શિકાઓ દ્વારા "જાહેર ભંડોળમાંથી સંશોધન ડેટાની પહોંચ માટેના સિદ્ધાંતોને સંહિતાબદ્ધ કર્યા" જેમાં વૈજ્ઞાનિક ડેટાને "વૈજ્ઞાનિક સંશોધન માટે પ્રાથમિક સ્રોતો તરીકે ઉપયોગમાં લેવાતા તથ્યાત્મક રેકોર્ડ્સ (આંકડાકીય સ્કોર્સ, ટેક્સ્ટ રેકોર્ડ, છબીઓ અને અવાજો) તરીકે વ્યાખ્યાયિત કરવામાં આવ્યા હતા, અને જે સામાન્ય રીતે વૈજ્ઞાનિક સમુદાયમાં સંશોધનના તારણોને માન્ય કરવા માટે જરૂરી તરીકે સ્વીકારવામાં આવે છે". સિદ્ધાંતોએ નરમ કાયદાની ભલામણ તરીકે કામ કર્યું હતું અને ખાતરી આપી હતી કે "સંશોધન ડેટાની પહોંચ આ ક્ષેત્રમાં જાહેર રોકાણમાંથી વળતરમાં વધારો કરે છે; ખુલ્લી વૈજ્ઞાનિક તપાસને મજબૂત કરે છે; અભ્યાસ અને અભિપ્રાયની વિવિધતાને પ્રોત્સાહિત કરે છે; કાર્યના નવા ક્ષેત્રોને પ્રોત્સાહન આપે છે અને પ્રારંભિક તપાસકર્તાઓ દ્વારા કલ્પના ન કરેલા વિષયોના સંશોધનને સક્ષમ કરે છે". નીતિ અમલીકરણ (2010-) 2010 પછી, રાષ્ટ્રીય અને અતિ-રાષ્ટ્રીય સંસ્થાઓએ વધુ હસ્તક્ષેપવાદી વલણ અપનાવ્યું. નવી નીતિઓ માત્ર વૈજ્ઞાનિક માહિતીના ઉદઘાટનને સુનિશ્ચિત કરવા અને પ્રોત્સાહિત કરવા માટે જ લાગુ કરવામાં આવી નથી, સામાન્ય રીતે હાલના ઓપન ડેટા પ્રોગ્રામને ચાલુ રાખવામાં આવે છે. યુરોપમાં, "યુરોપિયન યુનિયન કમિશનર ફોર રિસર્ચ, સાયન્સ એન્ડ ઇનોવેશન, કાર્લોસ મોએદાસે 2015 માં યુરોપિયન યુનિયનની પ્રાથમિકતાઓમાંની એક ખુલ્લી સંશોધન માહિતી બનાવી હતી". સૌપ્રથમ 2016 માં પ્રકાશિત, એફ. એ. આઈ. આર. માર્ગદર્શક સિદ્ધાંતો વૈજ્ઞાનિક માહિતી ખોલવા માટે એક પ્રભાવશાળી માળખું બની ગયા છે. આ સિદ્ધાંતો મૂળરૂપે બે વર્ષ અગાઉ લોરેન્ટ્ઝ ખાતે નીતિ જાહેરાત સંશોધન વર્કશોપ દરમિયાન તૈયાર કરવામાં આવ્યા હતા, સંયુક્ત રીતે ડેટા એફ. એ. આઈ. આર. રિપોર્ટની રચના. વર્કશોપની ચર્ચા દરમિયાન, "એવી ધારણા ઉભરી આવી કે, સમુદાય-સંમત માર્ગદર્શક સિદ્ધાંતો અને વ્યવહારના ન્યૂનતમ સમૂહની વ્યાખ્યા અને તેના માટે વ્યાપક સમર્થન દ્વારા" સિદ્ધાંતો વૈજ્ઞાનિક ડેટાને વ્યાખ્યાયિત કરવાનો પ્રયાસ કરતા નથી, જે પ્રમાણમાં પ્લાસ્ટિકની વિભાવના છે, પરંતુ 'સારા ડેટા મેનેજમેન્ટ' ની રચના શું છે તેનું વર્ણન કરવાનો પ્રયાસ કરે છે ". તેઓ ચાર પાયાના સિદ્ધાંતોને આવરી લે છે, "જે માહિતી ઉત્પાદકને માર્ગદર્શન આપે છે": શોધવાની ક્ષમતા, સુલભતા, આંતરસંચાલનક્ષમતા અને પુનઃઉપયોગિતા. અને ડેટાના અંતર્ગત શબ્દાર્થને સમજાવીને મશીન-ક્રિયાશીલતા તરફ એક પગલું પૂરું પાડવાનું પણ લક્ષ્ય રાખે છે. જેમ જેમ તે ડેટા મેનેજમેન્ટની જટિલતાને સંપૂર્ણપણે સ્વીકારે છે, તેમ તેમ સિદ્ધાંતો સખત ભલામણોનો સમૂહ રજૂ કરવાનો દાવો કરતા નથી, પરંતુ તેના બદલે "નિષ્પક્ષતાની ડિગ્રી" રજૂ કરે છે, જે સંસ્થાકીય ખર્ચને આધારે સમાયોજિત કરી શકાય છે પણ કૉપિરાઇટ અથવા ગોપનીયતાના સંદર્ભમાં બાહ્ય પ્રતિબંધો પણ છે. મુખ્ય આંતરરાષ્ટ્રીય સંસ્થા દ્વારા એફ. એ. આઈ. આર. ના સિદ્ધાંતોને તરત જ અપનાવવામાં આવ્યા છેઃ "એફ. એ. આઈ. આર. એ ઝડપી વિકાસનો અનુભવ કર્યો, યુરોપિયન યુનિયન, જી 7, જી 20 અને યુએસ સ્થિત બિગ ડેટા ટુ નોલેજ (બીડી 2 કે) પાસેથી માન્યતા મેળવી" ઓગસ્ટ 2016 માં, યુરોપિયન કમિશને "એફ. એ. આઈ. આર. ડેટાને વાસ્તવિકતામાં ફેરવવા" માટે એક નિષ્ણાત જૂથની સ્થાપના કરી. 2020 સુધીમાં, એફ. એ. આઈ. આર. ના સિદ્ધાંતો "ખુલ્લા વૈજ્ઞાનિક ડેટા માટે અત્યાર સુધીના સૌથી અદ્યતન તકનીકી ધોરણો" છે, 2022 માં, ફ્રેન્ચ ઓપન સાયન્સ મોનિટરએ ટેક્સ્ટ માઇનિંગ ટૂલ્સમાંથી સંશોધન ડેટા પ્રકાશનોના પ્રાયોગિક સર્વેક્ષણને પ્રકાશિત કરવાનું શરૂ કર્યું. પૂર્વલક્ષી વિશ્લેષણ દર્શાવે છે કે તેમની સાથે સંકળાયેલા પ્રકાશનોની વહેંચણીનો ઉલ્લેખ કરતો દર 10 વર્ષમાં લગભગ બમણો થઈ ગયો છે, જે 2013માં 13 ટકાથી વધીને 2021માં 22 ટકા થયો છે. 2010 ના દાયકાના અંત સુધીમાં, ખુલ્લી માહિતી નીતિને વૈજ્ઞાનિક સમુદાયો દ્વારા સારી રીતે ટેકો આપવામાં આવ્યો છે. 2016 અને 2018 માં યુરોપિયન કમિશન દ્વારા કરવામાં આવેલા બે મોટા સર્વેક્ષણો સામાન્ય રીતે માનવામાં આવતા લાભને શોધી કાઢે છેઃ "74 ટકા સંશોધકો કહે છે કે અન્ય માહિતીની પહોંચથી તેમને ફાયદો થશે" તેમ છતાં, તે જ તપાસમાં એકત્રિત કરવામાં આવેલા વધુ ગુણાત્મક અવલોકનોએ પણ દર્શાવ્યું હતું કે "વૈજ્ઞાનિકો જે આદર્શ રીતે જાહેર કરે છે, વિરુદ્ધ તેઓ ખરેખર શું કરે છે, તે વધુ અસ્પષ્ટ પરિસ્થિતિ દર્શાવે છે". વૈજ્ઞાનિક માહિતીનો ફેલાવો પ્રકાશન અને આવૃત્તિ 2010 સુધી, વૈજ્ઞાનિક માહિતીનું પ્રકાશન મોટે ભાગે "વ્યક્તિગત જર્નલ લેખ સાથે સંકળાયેલા ડેટાસેટ્સના પ્રકાશન" નો ઉલ્લેખ કરે છે આ પ્રકાશન ડેટા એક્સેસિબિલિટી સ્ટેટમેન્ટ અથવા ડીએએસ દ્વારા દસ્તાવેજીકરણ કરવામાં આવે છે. કેટલીક ટાઇપોલોજી અથવા ડેટા એક્સેસિબિલિટી સ્ટેટમેન્ટની દરખાસ્ત કરવામાં આવી છે. 2021 માં, કોલાવિઝા એટ અલ. ઓળખાયેલ ત્રણ વર્ગો અથવા પહોંચના સ્તરોઃ ડી. એ. એસ. 1: "વિનંતી પર ઉપલબ્ધ માહિતી અથવા સમાન" ડી. એ. એસ. 2: "કાગળ અને તેની પૂરક ફાઇલો સાથે ઉપલબ્ધ માહિતી" ડી. એ. એસ. 3: "ભંડારમાં ઉપલબ્ધ માહિતી" પૂરક માહિતી ફાઇલો વૈજ્ઞાનિક ડિજિટલ પ્રકાશન તરફ સંક્રમણના પ્રારંભિક તબક્કામાં દેખાઇ છે. જ્યારે પ્રકાશનોના સ્વરૂપમાં મોટાભાગે છાપવાના સ્વરૂપની મર્યાદાઓને જાળવી રાખવામાં આવી છે, ત્યારે વધારાની સામગ્રીને "પૂરક માહિતી" માં સામેલ કરી શકાય છે. પ્રકાશન તરીકે પૂરક ડેટા ફાઇલો અસ્પષ્ટ સ્થિતિ ધરાવે છે. સિદ્ધાંતમાં તેઓ કાચા દસ્તાવેજો છે, જે સંશોધનની પૃષ્ઠભૂમિ સુધી પહોંચ આપે છે. વ્યવહારમાં, પ્રકાશિત ડેટાસેટ્સને ઘણીવાર પ્રકાશન માટે ખાસ તૈયાર કરવામાં આવે છે. તેઓ સામાન્ય રીતે પ્રાથમિક માહિતી સ્રોતો પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરશે, સંશોધનના હેતુ માટે કરવામાં આવેલા અવલોકનો અથવા માપનની સંપૂર્ણ શ્રેણી પર નહીં કેઃ "કોઈપણ વ્યક્તિગત લેખ, પરિષદના પેપર, પુસ્તક અથવા અન્ય પ્રકાશન સાથે સંકળાયેલ" માહિતી "શું છે તે ઓળખવું ઘણીવાર મુશ્કેલ છે [કારણ કે] તપાસકર્તાઓ સતત માહિતી એકત્રિત કરે છે". માહિતીની પસંદગી પણ પ્રકાશક દ્વારા વધુ પ્રભાવિત થાય છે. જર્નલની સંપાદકીય નીતિ મોટે ભાગે નક્કી કરે છે કે "મુખ્ય લખાણમાં શું છે, પૂરક માહિતીમાં શું છે" અને સંપાદકો ખાસ કરીને મોટા ડેટાસેટ્સનો સમાવેશ કરવામાં થાકી ગયા છે જે લાંબા ગાળે જાળવવા મુશ્કેલ હોઈ શકે છે. વૈજ્ઞાનિક ડેટાસેટ્સને સ્વાયત્ત વૈજ્ઞાનિક પ્રકાશન તરીકે વધુને વધુ સ્વીકારવામાં આવ્યા છે. પ્રકાશિત ડેટાસેટ્સની પ્રતિષ્ઠા અને માન્યતા વધારવાના હેતુથી શૈક્ષણિક લેખોમાં ડેટાનું એકીકરણઃ "આ દલીલમાં ગર્ભિત છે કે પરિચિતતા ડેટા પ્રકાશનને પ્રોત્સાહિત કરશે". આ અભિગમને ઘણા પ્રકાશકો અને ભંડાર દ્વારા પસંદ કરવામાં આવ્યો છે કારણ કે તે વર્તમાન પ્રકાશન માળખામાં ડેટાને સરળતાથી સંકલિત કરવાનું અને લેખોની આસપાસ શરૂઆતમાં બનાવેલ સંપાદકીય વિભાવનાઓનો વ્યાપક રીતે ફરીથી ઉપયોગ કરવાનું શક્ય બનાવે છે ડેટા પેપર્સને સ્પષ્ટપણે "જૈવવિવિધતા વિજ્ઞાનમાં ડેટા પ્રકાશનને પ્રોત્સાહન આપવાની પદ્ધતિ" તરીકે રજૂ કરવામાં આવ્યા હતા. સાઇટેશન અને અનુક્રમણિકા 1950 અને 1960 ના દાયકાના પ્રથમ ડિજિટલ ડેટાબેઝે તરત જ સાઇટેબિલિટી અને ગ્રંથસૂચિ વર્ણનના મુદ્દાઓ ઉઠાવ્યા છે. કમ્પ્યુટર મેમરીની પરિવર્તનશીલતા ખાસ કરીને પડકારજનક હતીઃ મુદ્રિત પ્રકાશનોથી વિપરીત, ડિજિટલ ડેટા લાંબા ગાળે સ્થિર રહેવાની અપેક્ષા રાખી શકાતી નથી. 1965માં, રાલ્ફ બિસ્કોએ ભારપૂર્વક જણાવ્યું હતું કે આ અનિશ્ચિતતાએ કોડ નોટબુક્સ જેવા તમામ સંબંધિત દસ્તાવેજોને અસર કરી હતી, જે વધુને વધુ જૂના થઈ શકે છે. ડેટા મેનેજમેન્ટે સતત ઉન્નતીકરણો અને અમુક પ્રકારની સામાન્ય સ્થિરતા વચ્ચે મધ્યમ આધાર શોધવો પડશેઃ "પ્રવાહી, પરિવર્તનશીલ, સતત ડેટા આર્કાઇવમાં સુધારો કરવાની વિભાવનાનો અર્થ એ છે કે અભ્યાસની સફાઇ અને અન્ય પ્રક્રિયાને એવા તબક્કે લઈ જવી જોઈએ કે ફેરફારો અગાઉના વિશ્લેષણને નોંધપાત્ર રીતે અસર કરશે નહીં" ડેટાબેઝ માટે સંરચિત ગ્રંથસૂચિ મેટાડેટા 1960ના દાયકાથી ચર્ચાનો વિષય રહ્યો છે. 1977માં, અમેરિકન સ્ટાન્ડર્ડ ફોર બિબ્લિયોગ્રાફિક રેફરન્સએ ડેટાસેટની ભૌતિકતા અને પરિવર્તનશીલતા પર મજબૂત ધ્યાન કેન્દ્રિત કરીને "ડેટા ફાઇલ" ની વ્યાખ્યા અપનાવી હતીઃ ન તો તારીખો કે ન તો લેખકો સૂચવવામાં આવ્યા હતા પરંતુ માધ્યમ અથવા "પેકેજિંગ પદ્ધતિ" નિર્દિષ્ટ કરવાની હતી. બે વર્ષ પછી, સુ ડોડે એક વૈકલ્પિક પરંપરા રજૂ કરી, જેણે માહિતીના ટાંકણીને અન્ય વૈજ્ઞાનિક પ્રકાશનોના સંદર્ભોના ધોરણની નજીક લાવીઃ ડોડની ભલામણમાં શીર્ષકો, લેખક, આવૃત્તિઓ અને તારીખનો ઉપયોગ તેમજ કોડ નોટબુક જેવા પેટા-દસ્તાવેજો માટે વૈકલ્પિક ઉલ્લેખનો સમાવેશ થાય છે. ડેટાસેટના અનુક્રમણિકામાં વેબના વિકાસ દ્વારા ધરમૂળથી પરિવર્તન આવ્યું છે, કારણ કે ડેટા શેરિંગમાં અવરોધો નોંધપાત્ર રીતે ઘટાડવામાં આવ્યા હતા. આ પ્રક્રિયામાં, ડેટા આર્કાઇવિંગ, ટકાઉપણું અને દ્રઢતા નિર્ણાયક મુદ્દાઓ બની ગયા છે. તૂટેલી કડીઓ ટાળવા માટે વૈજ્ઞાનિક લેખો માટે કાયમી ડિજિટલ ઓબ્જેક્ટ આઇડેન્ટિફાયર્સ (અથવા ડીઓઆઈ) રજૂ કરવામાં આવ્યા છે, કારણ કે વેબસાઇટ માળખાં સતત વિકસિત થાય છે. 2000 ના દાયકાની શરૂઆતમાં, પાયલોટ પ્રોગ્રામ્સે ડેટાસેટમાં પણ ડીઓઆઈની ફાળવણી કરવાનું શરૂ કર્યું જ્યારે તે લિંકની ટકાઉપણાની નક્કર સમસ્યાઓનું નિરાકરણ કરે છે, ત્યારે ડેટા ડીઓઆઈ અને ડેટા સાઇટેશનના ધોરણોનું નિર્માણ પણ કાયદેસર પ્રક્રિયાનો એક ભાગ છે, જે ડેટાસેટને પ્રમાણભૂત વૈજ્ઞાનિક પ્રકાશનોમાં આત્મસાત કરે છે અને પ્રેરણાના સમાન સ્રોતોમાંથી મેળવી શકે છે (જેમ કે ગ્રંથસૂચિ અનુક્રમણિકા) સુલભ અને શોધી શકાય તેવા ડેટાસેટ નોંધપાત્ર સાઇટેશન લાભ આપે છે. પી. એલ. ઓ. એસ. દ્વારા પ્રકાશિત 531,889 લેખોના 2021ના અભ્યાસમાં અંદાજવામાં આવ્યો છે કે "જાહેર ભંડારમાં સંગ્રહિત ડેટાની લિંક" સાથે જર્નલ લેખ માટે "સામાન્ય રીતે સાઇટેશનની ગણતરીમાં 25.36% સંબંધિત લાભ" છે. પૂરક સામગ્રી તરીકે ડેટાનો ફેલાવો નોંધપાત્ર સાઇટેશન લાભ આપતો નથી જે સૂચવે છે કે "ડીએએસ [ડેટા અવેલેબિલિટી સ્ટેટમેન્ટ] નો સાઇટેશન લાભ તેમની માત્ર હાજરી સાથે નહીં, પરંતુ તેમની સામગ્રી સાથે વધુ સંબંધિત છે" 2022 સુધીમાં, ખુલ્લા વૈજ્ઞાનિક ડેટાની માન્યતા હજુ પણ ચાલુ પ્રક્રિયા છે. અગ્રણી સંદર્ભ સોફ્ટવેર ઝોટેરો પાસે ડેટાસેટ માટે હજુ સુધી કોઈ ચોક્કસ વસ્તુ નથી. પુનઃઉપયોગ અને આર્થિક અસર શૈક્ષણિક સંશોધનની અંદર, સંગ્રહ અને અનાવશ્યકતા ખુલ્લા વૈજ્ઞાનિક ડેટાનો નોંધપાત્ર લાભ સાબિત થયો છે. તેનાથી વિપરીત, બિન-ખુલ્લી વૈજ્ઞાનિક માહિતી નબળી રીતે સાચવવામાં આવે છે અને જો સંપૂર્ણપણે ખોવાઈ ન જાય તો જ "લેખકો દ્વારા નોંધપાત્ર પ્રયત્નો સાથે જ પુનઃપ્રાપ્ત કરી શકાય છે". ખુલ્લી વૈજ્ઞાનિક માહિતીના ઉપયોગનું વિશ્લેષણ કોઈપણ ખુલ્લી સામગ્રી માટે સમાન મુદ્દાઓમાં ચાલે છેઃ જ્યારે મુક્ત, સાર્વત્રિક અને અંધાધૂંધ ઍક્સેસે નિદર્શક રીતે સ્વાગતનો અવકાશ, શ્રેણી અને તીવ્રતાને વિસ્તૃત કરી છે, ત્યારે વ્યવહાર પ્રક્રિયાના અભાવને કારણે તેને ટ્રેક કરવાનું પણ મુશ્કેલ બનાવ્યું છે. આ મુદ્દાઓ વૈજ્ઞાનિક પ્રકાશન તરીકે ડેટાની નવીનતા દ્વારા વધુ જટિલ બને છેઃ "વ્યવહારમાં, ડેટાના પુનઃઉપયોગ પર દેખરેખ રાખવી મુશ્કેલ બની શકે છે, મુખ્યત્વે કારણ કે સંશોધકો ભાગ્યે જ ભંડારનો ઉલ્લેખ કરે છે" 2018 માં, યુરોપિયન કમિશનના એક અહેવાલમાં એફ. એ. આઈ. આર. ના સિદ્ધાંતો અનુસાર વૈજ્ઞાનિક ડેટા ન ખોલવાના ખર્ચનો અંદાજ મૂકવામાં આવ્યો હતોઃ તેની સીધી અસર વાર્ષિક 10.2 અબજ ડોલર અને સમગ્ર નવીનતા અર્થતંત્ર પર પરોક્ષ અસર 16 અબજ ડોલર હતી. વૈશ્વિક સ્તરે ખુલ્લા વૈજ્ઞાનિક ખુલ્લા ડેટાનો અમલ "અમે ડેટાને હેરફેર કરવામાં વિતાવેલા સમય અને અમે ડેટાને સંગ્રહિત કરવાની રીત પર નોંધપાત્ર અસર કરશે". પ્રથાઓ અને માહિતી સંસ્કૃતિ વૈજ્ઞાનિક માહિતીની વહેંચણી વૈજ્ઞાનિક સંસ્કૃતિઓ અથવા વ્યવહારના સમુદાયોમાં મૂળ ધરાવે છે. જેમ જેમ ડિજિટલ સાધનો વ્યાપક બની ગયા છે, તેમ તેમ માળખાગત સુવિધાઓ, પદ્ધતિઓ અને સંશોધન સમુદાયોની સામાન્ય રજૂઆતો ડેટા શું છે અને તેની સાથે શું કરી શકાય છે તેના સહિયારા અર્થો પર વધુને વધુ આધાર રાખે છે. પહેલાથી અસ્તિત્વમાં રહેલા જ્ઞાનાત્મક મશીનો માહિતી વહેંચણી માટે વધુ કે ઓછા સંવેદનશીલ હોઈ શકે છે. મહત્વપૂર્ણ પરિબળોમાં વહેંચાયેલ મૂલ્યો (વ્યક્તિગત અથવા સામૂહિક), ડેટા માલિકીની ફાળવણી અને બાહ્ય અભિનેતાઓ સાથે વારંવાર સહયોગનો સમાવેશ થઈ શકે છે જે ડેટા શેરિંગ માટે અનિચ્છા હોઈ શકે છે. ખુલ્લી માહિતી સંસ્કૃતિનો ઉદભવ વૈજ્ઞાનિક ખુલ્લી માહિતીનો વિકાસ વૈજ્ઞાનિક સંશોધન સુધી મર્યાદિત નથી. તેમાં હિતધારકોના વિવિધ સમૂહનો સમાવેશ થાય છેઃ "માહિતી વહેંચવા માટેની દલીલો ઘણા તબક્કાઓમાંથી આવે છેઃ ભંડોળ એજન્સીઓ-જાહેર અને ખાનગી બંને-નીતિ સંસ્થાઓ જેમ કે રાષ્ટ્રીય અકાદમીઓ અને ભંડોળ પરિષદો, જર્નલ પ્રકાશકો, શિક્ષકો, મોટા પ્રમાણમાં લોકો અને સંશોધકો પોતે". જેમ કે, વૈજ્ઞાનિક ખુલ્લી માહિતી માટેની હિલચાલ મોટાભાગે ખુલ્લી માહિતી માટે વધુ વૈશ્વિક હિલચાલ સાથે છેદે છે. જાહેર અને ખાનગી અભિનેતાઓની વિશાળ શ્રેણી દ્વારા ઉપયોગમાં લેવાતા ખુલ્લા ડેટાની માનક વ્યાખ્યાને સંશોધકો દ્વારા નક્કર વૈજ્ઞાનિક મુદ્દાઓની આસપાસ અંશતઃ વિસ્તૃત કરવામાં આવી છે. પારદર્શિતાની વિભાવનાએ ખાસ કરીને ઓપન સાયન્સ, ઓપન ડેટા અને ઓપન ગવર્નમેન્ટ વચ્ચે સમન્વય ઊભો કરવામાં યોગદાન આપ્યું છે. 2015 માં, ઓઇસીડી પારદર્શિતાને એક સામાન્ય "ખુલ્લા વિજ્ઞાન અને ખુલ્લા ડેટા માટેના તર્ક" તરીકે વર્ણવે છે. ક્રિસ્ટીન બોર્ગમેને વૈજ્ઞાનિક ખુલ્લા ડેટા પર સમગ્ર નિયમનકારી અને જાહેર ચર્ચામાં સામાન્ય રીતે ઉપયોગમાં લેવાતા ડેટાને વહેંચવા માટે ચાર મુખ્ય તર્કને ઓળખી કાઢ્યા છેઃ સંશોધન પુનઃઉત્પાદનક્ષમતાઃ પુનઃઉત્પાદનક્ષમતાનો અભાવ વારંવાર સંશોધન પારદર્શિતા અને ડેટા વિશ્લેષણ પ્રક્રિયામાં ખામીઓને આભારી છે. પરિણામે, "સંશોધન માહિતી વહેંચવા માટેના તર્ક તરીકે, [સંશોધન પ્રજનનક્ષમતા] શક્તિશાળી છતાં સમસ્યારૂપ છે". પ્રજનનક્ષમતા માત્ર "ચોક્કસ પ્રકારના સંશોધન" ને લાગુ પડે છે, મોટે ભાગે પ્રાયોગિક વિજ્ઞાનના સંદર્ભમાં. જાહેર સુલભતાઃ આ તર્ક કે "જાહેર ભંડોળના ઉત્પાદનો જાહેર જનતા માટે ઉપલબ્ધ હોવા જોઈએ" "ખુલ્લી સરકાર માટેની દલીલોમાં જોવા મળે છે". પ્રકાશનોની ખુલ્લી પહોંચની તરફેણમાં કરવામાં આવેલી સમાન દલીલોથી સીધા પ્રેરિત હોવા છતાં, તેની શ્રેણી વધુ મર્યાદિત છે કારણ કે વૈજ્ઞાનિક ખુલ્લી માહિતી "ઘણા ઓછા લોકોને સીધો લાભ આપે છે, અને તે લાભો હિસ્સેદારો દ્વારા બદલાય છે" સંશોધન મૂલ્યાંકનઃ ખુલ્લી વૈજ્ઞાનિક માહિતી ખાનગી ક્ષેત્ર માટે નોંધપાત્ર મૂલ્ય લાવી શકે છે. આ દલીલનો ઉપયોગ ખાસ કરીને "વધુ ભંડારની જરૂરિયાતને ટેકો આપવા માટે થાય છે જે સંશોધન ડેટાને સ્વીકારી અને ક્યુરેટ કરી શકે, ડેટાનો ઉપયોગ કરવા માટે વધુ સારા સાધનો અને સેવાઓ માટે અને જ્ઞાન માળખામાં અન્ય રોકાણો માટે". સંશોધન અને નવીનીકરણમાં વધારોઃ ખુલ્લી વૈજ્ઞાનિક માહિતી ખાનગી અને જાહેર સંશોધનની ગુણવત્તામાં નોંધપાત્ર વધારો કરી શકે છે. આ દલીલનો ઉદ્દેશ "સંશોધન ડેટાને ટકાવી રાખવા માટે જ્ઞાન માળખામાં રોકાણ કરવાનો છે, જે વ્યાવસાયિક પ્રથાઓના ઉચ્ચ ધોરણોને અનુરૂપ છે" તેમ છતાં ડેટા જીવનચક્રના વિવિધ અભિનેતાઓ અને હિસ્સેદારો વચ્ચેનો સહયોગ આંશિક છે. શૈક્ષણિક સંસ્થામાં પણ સહકાર મર્યાદિત રહે છેઃ "મોટાભાગના સંશોધકો ડેટા મેનેજર અથવા ગ્રંથપાલની સલાહ લીધા વિના [ડેટા સંબંધિત શોધ] કરી રહ્યા છે". 2010ના દાયકા દરમિયાન વૈશ્વિક ઓપન ડેટા ચળવળએ આંશિક રીતે તેની સુસંગતતા અને ઓળખ ગુમાવી દીધી છે, કારણ કે ડેટાની ઉપલબ્ધતા અને લાઇસન્સિંગ પરની ચર્ચાઓ ડોમેન વિશિષ્ટ મુદ્દાઓ દ્વારા દૂર કરવામાં આવી છેઃ "જ્યારે ડેટા ઇન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચર બનાવવા અને ડેટાને કાર્યરત કરવા તરફ ધ્યાન કેન્દ્રિત કરવામાં આવે છે, ત્યારે પ્રારંભિક ઓપન ડેટા હિલચાલની રચના કરનારાઓના અલગ-અલગ લક્ષ્યો સ્પષ્ટ રીતે દૃષ્ટિમાં આવે છે અને ઉભરતા તણાવનું સંચાલન જટિલ હોઈ શકે છે". ખુલ્લી માહિતીની વ્યાખ્યાનો ખૂબ જ સામાન્ય અવકાશ, જેનો ઉદ્દેશ અગાઉથી અસ્તિત્વમાં રહેલી માહિતી સંસ્કૃતિઓના ખૂબ જ વિશાળ સમૂહને સ્વીકારવાનો છે, તે વૈજ્ઞાનિક સંશોધન દ્વારા જરૂરી સુલભતા અને સંદર્ભિતતાના ઉચ્ચ થ્રેશોલ્ડને સારી રીતે ધ્યાનમાં લેતો નથીઃ "ફરીથી ઉપયોગ માટે મુક્ત હોવાના અર્થમાં ખુલ્લી માહિતી એ સંશોધન હેતુઓ માટે જરૂરી પરંતુ પૂરતી શરત નથી". આદર્શ અને અમલીકરણઃ માહિતીની વહેંચણીનો વિરોધાભાસ 2000ના દાયકાથી, વૈજ્ઞાનિક સમુદાયોના સર્વેક્ષણોએ માહિતીની વહેંચણીના આદર્શો અને વ્યવહારમાં તેમના અમલીકરણ વચ્ચે સુસંગત વિસંગતતાને રેખાંકિત કરી છેઃ "જ્યારે હાલના સંશોધકોને પૂછવામાં આવે છે કે શું તેઓ તેમની માહિતી શેર કરવા તૈયાર છે, ત્યારે મોટાભાગના લોકો હા કહે છે, તેઓ આમ કરવા તૈયાર છે. જ્યારે તે જ સંશોધકોને પૂછવામાં આવે છે કે શું તેઓ તેમનો ડેટા પ્રકાશિત કરે છે, ત્યારે તેઓ સામાન્ય રીતે સ્વીકારે છે કે તેઓએ આમ કર્યું નથી "ઓપન ડેટા કલ્ચર શૂન્યાવકાશમાં ઉભરી આવતું નથી અને વૈજ્ઞાનિક ડેટાની પહેલાથી અસ્તિત્વમાં રહેલી સંસ્કૃતિ અને પ્રણાલીગત પરિબળોની શ્રેણી સાથે સંતોષ કરવો પડે છે જે ડેટા શેરિંગને નિરુત્સાહિત કરી શકે છેઃ" કેટલાક ક્ષેત્રોમાં, વિદ્વાનો ડેટાનો ફરીથી ઉપયોગ કરવાથી સક્રિય રીતે નિરાશ થાય છે. (.) કારકિર્દી એવા પ્રદેશોની યાદી બનાવીને બનાવવામાં આવે છે જે અગાઉ અજ્ઞાત હતા. 2011માં, 1329 વૈજ્ઞાનિકોમાંથી 67 ટકા સંમત થયા હતા કે માહિતીની વહેંચણીનો અભાવ એ "વિજ્ઞાનની પ્રગતિમાં મોટો અવરોધ" છે. અને તેમ છતાં "માત્ર ત્રીજા ભાગના (36 ટકા) ઉત્તરદાતાઓ સહમત થાય છે કે અન્ય લોકો તેમના ડેટાને સરળતાથી ઍક્સેસ કરી શકે છે" 2016 માં, પર્યાવરણ વિજ્ઞાનના સંશોધકોના એક સર્વેક્ષણમાં સરળતાથી ઍક્સેસિબલ ઓપન ડેટા (99 ટકા ઓછામાં ઓછા કંઈક અંશે મહત્વપૂર્ણ) અને ઓપન ડેટા (88 ટકા) માટે સંસ્થાકીય આદેશોને જબરજસ્ત સમર્થન મળ્યું છે. તેમ છતાં, "માહિતી વહેંચવાની ઇચ્છા હોવા છતાં પણ સામાન્ય પ્રથાઓ સાથે વિસંગતતાઓ છે, દા. ત. માહિતી તૈયાર કરવા અને અપલોડ કરવા માટે સમય અને સંસાધનો ખર્ચવાની ઇચ્છા ". બાયોમેડ સેન્ટ્રલના 1792 ડેટા શેરિંગ સ્ટેટમેન્ટ્સના 2022 ના અભ્યાસમાં જાણવા મળ્યું છે કે 7 ટકાથી ઓછા લેખકો (123) ખરેખર વિનંતીઓ પર ડેટા પ્રદાન કરે છે. સુલભ અને શોધી શકાય તેવા ડેટાનો વ્યાપ પણ ઓછો છેઃ "ડેટાની ખુલ્લી પહોંચ તરફ નીતિના ઘણા દાયકાઓ ચાલ્યા હોવા છતાં, ઉપલબ્ધ થોડા આંકડા ડેટા રિલીઝ અથવા ડિપોઝિટના નીચા દરને પ્રતિબિંબિત કરે છે" વિજ્ઞાન માટે 2011 ના મતદાનમાં, માત્ર 7.6% સંશોધકોએ તેમના ડેટાને સામુદાયિક ભંડાર પર શેર કર્યો હતો, જેમાં યુનિવર્સિટીઓ અથવા પ્રયોગશાળાઓ દ્વારા હોસ્ટ કરવામાં આવેલી સ્થાનિક વેબસાઇટ્સની તરફેણ કરવામાં આવી હતી. પરિણામે "ઘણા લોકોએ સામાન્ય મેટાડેટા અને આર્કાઇવ્સના અભાવને ડેટાનો ઉપયોગ અને સંગ્રહ કરવામાં મુખ્ય અવરોધ ગણાવ્યો હતો". બોર્ગમેનના જણાવ્યા અનુસાર, ડેટા શેરિંગનો વિરોધાભાસ આંશિક રીતે ઓપન ડેટા નીતિઓની મર્યાદાને કારણે છે, જે "ડેટા માટે અપેક્ષિત માંગ અથવા પ્રકાશન અને પુનઃઉપયોગને ટેકો આપવા માટે જરૂરી માળખાગત સુવિધાઓ" ને પૂર્ણ કર્યા વિના "તપાસકર્તાઓને તેમના ડેટાને પ્રકાશિત કરવા માટે ફરજિયાત અથવા પ્રોત્સાહિત કરવા" પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે. વૈજ્ઞાનિક ઓપન ડેટાને પ્રોત્સાહન અને અવરોધો 2022 માં, પુજોલ પ્રીગો, વેરહેમ અને રોમાસાંતાએ ભારપૂર્વક જણાવ્યું હતું કે વૈજ્ઞાનિક ડેટાની વહેંચણી માટેના પ્રોત્સાહનો મુખ્યત્વે સામૂહિક હતા અને તેમાં પ્રજનનક્ષમતા, વૈજ્ઞાનિક કાર્યક્ષમતા, વૈજ્ઞાનિક ગુણવત્તા, વ્યક્તિગત ક્રેડિટ જેવા વધુ વ્યક્તિગત વળતરનો સમાવેશ થાય છે. વ્યક્તિગત લાભોમાં દૃશ્યતામાં વધારો થાય છેઃ ઓપન ડેટાસેટ નોંધપાત્ર સાઇટેશન લાભ આપે છે પરંતુ જ્યારે તેઓ ખુલ્લા ભંડાર પર શેર કરવામાં આવે ત્યારે જ મહત્વપૂર્ણ અવરોધોમાં પ્રથમ પ્રકાશિત કરવાની જરૂરિયાત, કાનૂની અવરોધોનો સમાવેશ થાય છે. વ્યક્તિગત સંશોધકો માટે, ડેટાસેટ્સ "નવી નોકરીઓ અથવા નવા સહયોગ" માટે વિનિમય માટે મુખ્ય સંપત્તિ હોઈ શકે છે અને જ્યાં સુધી તેઓ "બદલામાં મૂલ્યવાન કંઈક ન મેળવે" ત્યાં સુધી તેમના પ્રકાશનને ન્યાયી ઠેરવવાનું મુશ્કેલ હોઈ શકે છે. ખુલ્લા વિજ્ઞાનના સિદ્ધાંતોનો સીધો અસ્વીકાર કરવાને બદલે માહિતીની વહેંચણી સાથે પરિચિતતાનો અભાવ પણ આખરે એક અગ્રણી અવરોધ છે. 2010ના દાયકાની શરૂઆતમાં કેટલાક સર્વેક્ષણો દર્શાવે છે કે સંશોધકો "ભાગ્યે જ અન્ય તપાસકર્તાઓ પાસેથી માહિતી મેળવે છે અને (.) ભાગ્યે જ તેમની પોતાની માહિતી માટે પૂછવામાં આવે છે". આ નકારાત્મક પ્રતિસાદ લૂપ બનાવે છે કારણ કે સંશોધકો ડેટા શેરિંગની ખાતરી કરવા માટે બહુ ઓછા પ્રયત્નો કરે છે જે બદલામાં અસરકારક ઉપયોગને નિરુત્સાહિત કરે છે જ્યારે "ઉચ્ચ પરસ્પર નિર્ભરતા ધરાવતા ક્ષેત્રોમાં ડેટાનો ફરીથી ઉપયોગ કરવાની સૌથી વધુ માંગ અસ્તિત્વમાં છે". ડેટાના પુનઃઉપયોગની વાસ્તવિકતાને પણ ઓછો અંદાજ આપવામાં આવી શકે છે કારણ કે ડેટાને પ્રતિષ્ઠિત ડેટા પ્રકાશન માનવામાં આવતું નથી અને મૂળ સ્રોતોનો ઉલ્લેખ કરવામાં આવતો નથી. પી. એલ. ઓ. એસ. દ્વારા પ્રકાશિત 531,889 લેખોના 2021ના પ્રયોગમૂલક અભ્યાસ અનુસાર દર્શાવે છે કે નરમ પ્રોત્સાહનો અને પ્રોત્સાહનોની માહિતીની વહેંચણી પર મર્યાદિત અસર પડે છેઃ "જર્નલ નીતિઓ કે જે ડી. એ. એસ. [માહિતી ઉપલબ્ધતા નિવેદન] ની જરૂરિયાત અથવા આદેશને બદલે પ્રોત્સાહિત કરે છે તેની અસર માત્ર થોડી જ હોય છે". કાનૂની દરજ્જો વૈજ્ઞાનિક માહિતીના ઉદઘાટનથી માલિકીના અધિકારો, કૉપિરાઇટ્સ, ગોપનીયતા અને નીતિશાસ્ત્રના સંદર્ભમાં વિવિધ કાનૂની મુદ્દાઓ ઉભા થયા છે. જ્યારે સામાન્ય રીતે એવું માનવામાં આવે છે કે સંશોધકો "તેમના સંશોધન દરમિયાન એકત્રિત કરેલા ડેટાની માલિકી ધરાવે છે", આ "દૃષ્ટિકોણ ખોટો છે": ડેટાસેટની રચનામાં સંભવિત રીતે સંસ્થાઓ (સંશોધન એજન્સીઓ, ભંડોળ આપનારાઓ, જાહેર સંસ્થાઓ), સંકળાયેલ ડેટા ઉત્પાદકો, ખાનગી નાગરિકો પરના વ્યક્તિગત ડેટા જેવા અસંખ્ય વધારાના અભિનેતાઓના અધિકારોનો સમાવેશ થાય છે. ડિજિટલ ડેટાની કાનૂની પરિસ્થિતિને પરિણામે "અધિકારોના સમૂહ" તરીકે વર્ણવવામાં આવી છે કારણ કે "મિલકત" (.) ની કાનૂની શ્રેણી ડેટા ગવર્નન્સ સમસ્યાઓની જટિલતા સાથે વ્યવહાર કરવા માટે યોગ્ય મોડેલ નથી "કૉપિરાઇટ કૉપિરાઇટ 2010 સુધી ખુલ્લા વૈજ્ઞાનિક ડેટાના કાનૂની સાહિત્યનું પ્રાથમિક કેન્દ્ર રહ્યું છે. ડેટા શેરિંગની કાયદેસરતા શરૂઆતમાં એક નિર્ણાયક મુદ્દાની ઓળખ કરવામાં આવી હતી. વૈજ્ઞાનિક પ્રકાશનની વહેંચણીથી વિપરીત, મુખ્ય અવરોધ કૉપિરાઇટ નહોતો પરંતુ અનિશ્ચિતતા હતીઃ "'ડેટા' ની વિભાવના એક નવી વિભાવના હતી, જે કમ્પ્યુટર યુગમાં બનાવવામાં આવી હતી, જ્યારે મુદ્રિત પ્રકાશનોના સમયે કૉપિરાઇટ કાયદો ઉભરી આવ્યો હતો". સિદ્ધાંતમાં, કૉપિરાઇટ અને લેખક અધિકારોની જોગવાઈઓ હકીકતો અને આંકડાઓના સરળ સંગ્રહને લાગુ પડતી નથી. વ્યવહારમાં, માહિતીની કલ્પના વધુ વિસ્તૃત છે અને તેમાં સંરક્ષિત સામગ્રી અથવા બિન-કૉપિરાઇટ સામગ્રીની સર્જનાત્મક વ્યવસ્થા શામેલ હોઈ શકે છે. બૌદ્ધિક સંપદા પરના આંતરરાષ્ટ્રીય સંમેલનોમાં માહિતીની સ્થિતિ અસ્પષ્ટ છે. બર્ન સંમેલનની કલમ 2 અનુસાર "સાહિત્યિક, વૈજ્ઞાનિક અને કલાત્મક ક્ષેત્રમાં દરેક ઉત્પાદન" સુરક્ષિત છે. તેમ છતાં, સંશોધન માહિતી ઘણીવાર એક અથવા ઘણા લેખકો દ્વારા સંપૂર્ણપણે ઉત્પાદિત મૂળ રચના નથી, પરંતુ "હકીકતોના સંગ્રહ, સામાન્ય રીતે સ્વચાલિત અથવા અર્ધ-સ્વચાલિત સાધનો અથવા વૈજ્ઞાનિક સાધનોનો ઉપયોગ કરીને એકત્રિત કરવામાં આવે છે". પરિણામે, ડેટા કૉપિરાઇટ પર કોઈ સાર્વત્રિક પરંપરા નથી અને "કયા હદ સુધી કૉપિરાઇટ લાગુ થાય છે" તે અંગે ચર્ચાઓ હજુ પણ પ્રચલિત છે, જેમાં અધિકારક્ષેત્ર અથવા ડેટાસેટના સ્પષ્ટીકરણોના આધારે વિવિધ પરિણામો છે. સુમેળનો આ અભાવ તાર્કિક રીતે વૈજ્ઞાનિક સંશોધનના મુખ્ય ખ્યાલ તરીકે "સંશોધન ડેટા" ની નવીનતામાંથી ઉદ્ભવે છેઃ "'ડેટા' નો ખ્યાલ એક નવો ખ્યાલ છે, જે કમ્પ્યુટર યુગમાં બનાવવામાં આવ્યો છે, જ્યારે કૉપિરાઇટ કાયદો મુદ્રિત પ્રકાશનોના સમયે ઉભરી આવ્યો હતો". યુનાઇટેડ સ્ટેટ્સ, યુરોપિયન યુનિયન અને અન્ય કેટલાક અધિકારક્ષેત્રોમાં, કૉપિરાઇટ કાયદાઓએ ડેટા પોતે (જે અસુરક્ષિત "હકીકત" હોઈ શકે છે) અને ડેટાના સંકલન (જે સર્જનાત્મક વ્યવસ્થા હોઈ શકે છે) વચ્ચેના તફાવતને સ્વીકાર્યો છે. આ સિદ્ધાંત મોટાભાગે વૈજ્ઞાનિક માહિતી પર સમકાલીન નીતિ ચર્ચાની પહેલાનો છે, કારણ કે સંકલન અધિકારોની તરફેણમાં ચુકાદો આપવામાં આવેલા પ્રારંભિક અદાલતી કેસો 19મી સદીના છે. યુનાઇટેડ સ્ટેટ્સમાં સંકલન અધિકારોને 1976ના કૉપિરાઇટ અધિનિયમમાં ડેટાસેટ્સના સ્પષ્ટ ઉલ્લેખ સાથે વ્યાખ્યાયિત કરવામાં આવ્યા છેઃ "અગાઉથી અસ્તિત્વમાં રહેલી સામગ્રી અથવા ડેટાના સંગ્રહ અને સંયોજન દ્વારા રચાયેલ કાર્ય" (પાર 101). તેના 1991 ના નિર્ણય, ફીસ્ટ પબ્લિકેશન્સ, ઇન્ક., વિ. રૂરલ ટેલિફોન સર્વિસ કંપનીમાં, સુપ્રીમ કોર્ટે ડેટાબેઝ કૉપિરાઇટ્સ પરની હદ અને મર્યાદાઓને સ્પષ્ટ કરી છે, કારણ કે "એસેમ્બલિંગ" સ્પષ્ટ રીતે મૂળ હોવું જોઈએ અને સંકલનમાં સમાવિષ્ટ "કાચા તથ્યો" હજુ પણ અસુરક્ષિત છે. અધિકારક્ષેત્રમાં પણ જ્યાં ડેટા આઉટપુટ પર કૉપિરાઇટનો ઉપયોગ અસ્થિર અને અંશતઃ સૈદ્ધાંતિક રહે છે, તેમ છતાં તેણે નોંધપાત્ર કાનૂની અનિશ્ચિતતા ઊભી કરી છે. કાચા તથ્યોના સમૂહ અને મૂળ સંકલન વચ્ચેની સીમા સ્પષ્ટ રીતે વર્ણવવામાં આવી નથી. વૈજ્ઞાનિક સંસ્થાઓ સામાન્ય રીતે કૉપિરાઇટ કાયદાઓથી સારી રીતે વાકેફ હોવા છતાં, ડેટા અધિકારોની જટિલતા અભૂતપૂર્વ પડકારો પેદા કરે છે. 2010 પછી, રાષ્ટ્રીય અને અતિ-રાષ્ટ્રીય અધિકારક્ષેત્રોએ સંશોધન ડેટાના કૉપિરાઇટ સંરક્ષણ અંગેના તેમના વલણને આંશિક રીતે બદલ્યું છે. જેમ જેમ વહેંચણીને પ્રોત્સાહન આપવામાં આવે છે તેમ, વૈજ્ઞાનિક ડેટાને અનૌપચારિક જાહેર હિત તરીકે પણ સ્વીકારવામાં આવે છેઃ "નીતિ ઘડવૈયાઓ, ભંડોળ આપનારાઓ અને શૈક્ષણિક સંસ્થાઓ એ જાગૃતિ વધારવા માટે કામ કરી રહ્યા છે કે, જ્યારે સંશોધન ડેટામાંથી મેળવેલા પ્રકાશનો અને જ્ઞાન લેખકો સાથે સંબંધિત છે, ત્યારે સંશોધન ડેટાને જાહેર હિત ગણવામાં આવે જેથી તેના સંભવિત સામાજિક અને વૈજ્ઞાનિક મૂલ્યને સાકાર કરી શકાય" ડેટાબેઝ અધિકારો યુરોપિયન યુનિયન ડેટા માટે એક મજબૂત બૌદ્ધિક સંપત્તિ માળખું પ્રદાન કરે છે, જેમાં અધિકારોના બેવડા સ્તર સાથેઃ મૂળ સંકલન માટે કૉપિરાઇટ્સ (યુનાઇટેડ સ્ટેટ્સની જેમ) અને સુઇ જેનરિસ ડેટાબેઝ અધિકારો છે. સંકલનની મૌલિકતા માટેના માપદંડોને સભ્યપદ રાજ્યોમાં, 1996ના ડેટાબેઝ નિર્દેશ દ્વારા અને યુરોપિયન કોર્ટ ઓફ જસ્ટિસ દ્વારા સમાધાન કરાયેલા કેટલાક મુખ્ય કેસ કાયદાઓ દ્વારા સુસંગત બનાવવામાં આવ્યા છે, જેમ કે ઇન્ફોપેક ઇન્ટરનેશનલ એ/એસ વી ડાન્સ્કે ડાગબ્લેડ્સ ફોરનીંગ સી અથવા ફૂટબોલ ડેટાકો લિમિટેડ વગેરે. વી યાહૂ! યુકે લિમિટેડ. એકંદરે, તે સ્વીકારવામાં આવ્યું છે કે ડેટાસેટના નિર્માણમાં નોંધપાત્ર પ્રયાસો સંકલન અધિકારોનો દાવો કરવા માટે પૂરતા નથી, કારણ કે માળખાએ "તેની સર્જનાત્મકતાને મૂળ રીતે વ્યક્ત કરવી પડે છે" ડેટાબેઝ નિર્દેશે ડેટાસેટ માટે રક્ષણનું મૂળ માળખું પણ રજૂ કર્યું છે, સુઇ જેનરિસ અધિકારો જે કોઈપણ ડેટાસેટને આપવામાં આવે છે જેને "નોંધપાત્ર રોકાણ" ની જરૂર હોય છે. જ્યારે તેઓ 15 વર્ષ સુધી ટકી રહે છે, ત્યારે સુઇ જેનરિસ અધિકારો કાયમી બનવાની સંભાવના ધરાવે છે, કારણ કે ડેટાસેટના દરેક સુધારા માટે તેમનું નવીકરણ કરી શકાય છે. લંબાઈ અને રક્ષણમાં તેમના વિશાળ અવકાશને કારણે, સુઇ જેનરિસના અધિકારોને શરૂઆતમાં યુરોપિયન ન્યાયશાસ્ત્ર દ્વારા મોટા પ્રમાણમાં સ્વીકારવામાં આવ્યા નથી, જેણે તેના અમલીકરણ પર ઉચ્ચ પ્રતિબંધ મૂક્યો છે. આ સાવચેતીભર્યા અભિગમને 2010ના દાયકામાં ઉલટાવી દેવામાં આવ્યો છે, કારણ કે 2013ના નિર્ણય ઇનોવ બી. વી. વિ. વેજનર આઇ. સી. ટી. મીડિયા બી. વી. અને વેજનર મીડિયાવેન્શન્સએ ડેટાબેઝ માલિકોની સ્થિતિને મજબૂત કરી હતી અને વેબ સર્ચ એન્જિનમાં બિન-સંરક્ષિત ડેટાના પુનઃઉપયોગની નિંદા કરી હતી. ડેટાબેઝ અધિકારોનું એકીકરણ અને વિસ્તરણ યુરોપિયન નિયમોમાં એક વિવાદાસ્પદ વિષય છે, કારણ કે તે ડેટા-સંચાલિત અર્થતંત્ર અને ખુલ્લા વિજ્ઞાનની તરફેણમાં યુરોપિયન યુનિયનની પ્રતિબદ્ધતા સાથે અંશતઃ વિરોધાભાસી છે. વૈજ્ઞાનિક અને શિક્ષણશાસ્ત્રના ઉપયોગ માટે કેટલાક અપવાદો અસ્તિત્વમાં હોવા છતાં, તેઓ અવકાશમાં મર્યાદિત છે (વધુ પુનઃઉપયોગ માટે કોઈ અધિકારો નથી) અને તેઓ તમામ સભ્ય રાજ્યોમાં સક્રિય થયા નથી. માલિકી સંબંધિત અનિશ્ચિતતાઓને કારણે વૈજ્ઞાનિક ડેટાસેટ્સ સાથેના માલિકીના કૉપિરાઇટના મુદ્દાઓ વધુ જટિલ બની ગયા છે. સંશોધન મોટે ભાગે એક સહયોગી પ્રવૃત્તિ છે જેમાં યોગદાનની વિશાળ શ્રેણીનો સમાવેશ થાય છે. ક્રેડીટ (ફાળો આપનારની ભૂમિકાઓ વર્ગીકરણ) જેવી પહેલોએ 14 જુદી જુદી ભૂમિકાઓ ઓળખી છે, જેમાંથી 4 સ્પષ્ટ રીતે ડેટા મેનેજમેન્ટ (ઔપચારિક વિશ્લેષણ, તપાસ, ડેટા ક્યુરેશન અને વિઝ્યુલાઇઝેશન) સાથે સંબંધિત છે. યુનાઇટેડ સ્ટેટ્સમાં, સંશોધન માહિતીની માલિકી સામાન્ય રીતે "સંશોધકના નિયોક્તા દ્વારા નક્કી કરવામાં આવે છે", જેમાં મુખ્ય તપાસકર્તા માલિકને બદલે માહિતીની સંભાળ રાખનાર તરીકે કામ કરે છે. સંશોધન ઓપન ડેટાના વિકાસ સુધી, યુ. એસ. સંસ્થાઓ સામાન્ય રીતે પ્રકાશનો કરતાં ડેટા પરના કૉપિરાઇટ્સને માફ કરવા માટે વધુ અનિચ્છા ધરાવે છે, કારણ કે તેમને વ્યૂહાત્મક સંપત્તિ ગણવામાં આવે છે. યુરોપિયન યુનિયનમાં, ડેટાની માલિકી પર મોટાભાગે સંમત માળખું નથી. બાહ્ય હિતધારકોના વધારાના અધિકારો પણ ઉઠાવવામાં આવ્યા છે, ખાસ કરીને તબીબી સંશોધનના સંદર્ભમાં. 1970 ના દાયકાથી, દર્દીઓએ ક્લિનિકલ ટ્રાયલ્સના સંદર્ભમાં ઉત્પાદિત ડેટાની અમુક પ્રકારની માલિકીનો દાવો કર્યો છે, ખાસ કરીને 'સંશોધન વિષયો અને દર્દીઓ ખરેખર તેમની પોતાની પેશીઓ અથવા ડીએનએ ધરાવે છે કે કેમ' તે અંગેના મહત્વપૂર્ણ વિવાદો સાથે. ગોપનીયતા અસંખ્ય વૈજ્ઞાનિક પ્રોજેક્ટ્સ વ્યક્તિઓના ડેટા સંગ્રહ પર આધાર રાખે છે, ખાસ કરીને તબીબી સંશોધન અને સામાજિક વિજ્ઞાનમાં. આવા કિસ્સાઓમાં, ડેટા શેરિંગની કોઈપણ નીતિ વ્યક્તિગત ડેટાની જાળવણી અને સુરક્ષા સાથે સંતુલિત હોવી જરૂરી છે. સંશોધકો અને, ખાસ કરીને, મુખ્ય તપાસકર્તાઓને કેટલાક અધિકારક્ષેત્રોમાં ગુપ્તતાની જવાબદારીઓને આધિન કરવામાં આવ્યા છે. 20મી સદીના અંતથી કાયદા દ્વારા અથવા ક્ષેત્રીય કરારો દ્વારા આરોગ્ય માહિતીનું વધુને વધુ નિયમન કરવામાં આવે છે. 2014 માં, યુરોપિયન મેડિસિન્સ એજન્સીએ તમામ વ્યક્તિગત વિગતો અને તમામ વ્યાવસાયિક રીતે સંબંધિત માહિતીના પ્રકાશનને રોકવા માટે, ક્લિનિકલ ટ્રાયલ ડેટાની વહેંચણીમાં મહત્વપૂર્ણ ફેરફારો રજૂ કર્યા છે. યુરોપિયન નિયમનની આવી ઉત્ક્રાંતિ "ક્લિનિકલ ટ્રાયલ ડેટાને ખુલ્લા ડેટા તરીકે વહેંચવાની વૈશ્વિક પ્રથાને પ્રભાવિત કરે તેવી શક્યતા છે". સંશોધન વ્યવસ્થાપન યોજનાઓ અને પદ્ધતિઓ ડિઝાઇન દ્વારા ખુલ્લી, પારદર્શક અને ગોપનીય હોવી જોઈએ. મફત લાઇસન્સ વૈજ્ઞાનિક માહિતીની કાનૂની વ્યાખ્યામાં પ્રતિબંધો અને અસ્પષ્ટતાઓને દૂર કરવા માટે ખુલ્લા લાઇસન્સ એ પસંદગીનું કાનૂની માળખું રહ્યું છે. 2003 માં, બર્લિન ઘોષણાએ વૈજ્ઞાનિક યોગદાન પરના પુનઃઉપયોગના અધિકારોની સાર્વત્રિક માફી માટે હાકલ કરી હતી જેમાં સ્પષ્ટપણે "કાચા ડેટા અને મેટાડેટા" નો સમાવેશ થતો હતો. ટૂંકા ગાળામાં થયેલા પ્રકાશનો માટે ખુલ્લા લાઇસન્સના વિકાસથી વિપરીત, ખુલ્લા વૈજ્ઞાનિક ડેટા માટે લાઇસન્સની રચના એક જટિલ પ્રક્રિયા રહી છે. ચોક્કસ અધિકારો, જેમ કે યુરોપિયન યુનિયનમાં સુઇ જેનરિસ ડેટાબેઝ અધિકારો અથવા ચોક્કસ કાનૂની સિદ્ધાંતો, જેમ કે સરળ તથ્યો અને મૂળ સંકલન વચ્ચેના તફાવતની શરૂઆતમાં અપેક્ષા રાખવામાં આવી નથી. 2010 સુધી, મફત લાઇસન્સ વિરોધાભાસી રીતે ડેટાસેટ્સના પુનઃઉપયોગમાં વધુ પ્રતિબંધો ઉમેરી શકે છે, ખાસ કરીને એટ્રિબ્યુશન્સના સંદર્ભમાં (જે કાચા તથ્યો જેવી બિન-કૉપિરાઇટ કરેલી વસ્તુઓ માટે જરૂરી નથી): "આવા કિસ્સાઓમાં, જ્યારે સંશોધન ડેટા સાથે કોઈ અધિકારો જોડાયેલા નથી, ત્યારે ડેટાને લાઇસન્સ આપવા માટે કોઈ આધાર નથી" આ મુદ્દાને અવગણવા માટે હાર્વર્ડ-એમઆઇટી ડેટા સેન્ટર જેવી ઘણી સંસ્થાઓએ જાહેર ડોમેનમાં ડેટા શેર કરવાનું શરૂ કર્યું. આ અભિગમ એ સુનિશ્ચિત કરે છે કે બિન-કૉપિરાઇટ કરેલી વસ્તુઓ પર કોઈ અધિકાર લાગુ થતો નથી. તેમ છતાં, પબ્લિક ડોમેન અને પબ્લિક ડોમેન માર્ક જેવા કેટલાક સંકળાયેલ સાધનો યોગ્ય રીતે વ્યાખ્યાયિત કાનૂની કરાર નથી અને એક અધિકારક્ષેત્રથી બીજા અધિકારક્ષેત્રમાં નોંધપાત્ર રીતે બદલાય છે. સૌપ્રથમ 2009 માં રજૂ કરાયેલ, ક્રિએટિવ કોમન્સ ઝીરો (અથવા CC0) લાઇસન્સને ડેટા લાઇસન્સિંગ માટે તાત્કાલિક વિચારણા કરવામાં આવી છે. ત્યારથી તે "સંશોધન માહિતીને જાહેર ક્ષેત્રમાં રજૂ કરવા માટેનું ભલામણ કરેલું સાધન" બની ગયું છે. બર્લિન ઘોષણાના સિદ્ધાંતો અનુસાર તે લાયસન્સ નથી પરંતુ માફી છે, કારણ કે ડેટાના નિર્માતા "ખુલ્લેઆમ, સંપૂર્ણ રીતે, કાયમી, અટલ અને બિનશરતી રીતે માફી આપે છે, ત્યાગ કરે છે અને અફિર્મરના તમામ કૉપિરાઇટ અને સંબંધિત અધિકારોને શરણાગતિ આપે છે". વૈકલ્પિક અભિગમોમાં ડેટાબેઝ અધિકારો માટે વિશિષ્ટ એટ્રિબ્યુશન સ્ટેકિંગને અલગ કરવા માટે નવા મફત લાઇસન્સની ડિઝાઇનનો સમાવેશ થાય છે. 2009માં, ઓપન નોલેજ ફાઉન્ડેશને ઓપન ડેટાબેઝ લાઇસન્સ પ્રકાશિત કર્યું હતું, જેને ઓપનસ્ટ્રીટમેપ જેવા મુખ્ય ઓનલાઇન પ્રોજેક્ટ દ્વારા અપનાવવામાં આવ્યું છે. 2015 થી, તમામ વિવિધ ક્રિએટિવ કોમન્સ લાઇસન્સને ડેટાસેટ પર સંપૂર્ણપણે અસરકારક બનવા માટે અપડેટ કરવામાં આવ્યા છે, કારણ કે 4.0 વર્ઝનમાં ડેટાબેઝ અધિકારોની સ્પષ્ટ અપેક્ષા રાખવામાં આવી છે. ઓપન સાયન્ટિફિક ડેટા મેનેજમેન્ટ ડેટા મેનેજમેન્ટ તાજેતરમાં ઓપન સાયન્ટિફિક ડેટા પર નીતિ અને સંશોધન ચર્ચાનું પ્રાથમિક કેન્દ્ર બની ગયું છે. પ્રભાવશાળી એફ. એ. આઈ. આર. સિદ્ધાંતો સ્વૈચ્છિક રીતે વૈજ્ઞાનિક સંદર્ભમાં "સારા ડેટા મેનેજમેન્ટ" ની મુખ્ય લાક્ષણિકતાઓ પર કેન્દ્રિત છે. સંશોધન સંદર્ભમાં, માહિતી વ્યવસ્થાપન વારંવાર માહિતી જીવનચક્ર સાથે સંકળાયેલું હોય છે. વિવિધ તબક્કામાં જીવનચક્રના વિવિધ નમૂનાઓ સંસ્થાઓ, માળખાગત સુવિધાઓ અને વૈજ્ઞાનિક સમુદાયો દ્વારા સિદ્ધાંતિત કરવામાં આવ્યા છે, જો કે "આવા જીવનચક્ર વાસ્તવિક જીવનનું સરળીકરણ છે, જે વ્યવહારમાં ઘણું ઓછું રેખીય અને વધુ પુનરાવર્તિત છે". સંશોધન કાર્યપ્રવાહમાં એકીકરણ ખુલ્લા વૈજ્ઞાનિક ડેટાની તરફેણમાં પ્રારંભિક નીતિઓમાં સમાવિષ્ટ ડેટા શેરિંગ માટે વ્યાપક ઉશ્કેરણીઓથી વિપરીત, વૈજ્ઞાનિક ડેટા મેનેજમેન્ટની જટિલતા અને અંતર્ગત ખર્ચ અને જરૂરિયાતોને વધુને વધુ સ્વીકારવામાં આવે છેઃ "ડેટા શેરિંગ કરવું મુશ્કેલ છે અને રોકાણ પરના વળતર દ્વારા ન્યાયી ઠેરવવું મુશ્કેલ છે". ઓપન ડેટા એ માત્ર એક પૂરક કાર્ય નથી પરંતુ સમગ્ર સંશોધન પ્રક્રિયા દરમિયાન તેની કલ્પના કરવી પડે છે કારણ કે તેને "સંશોધનની પદ્ધતિઓ અને પદ્ધતિઓમાં ફેરફારોની જરૂર છે". સંશોધન માહિતીની શરૂઆત ખર્ચ અને લાભોનું નવું સમાધાન બનાવે છે. જાહેર ડેટા શેરિંગ એક નવી સંચાર સેટિંગ રજૂ કરે છે જે મોટે ભાગે સંશોધન સહયોગીઓ અથવા ભાગીદારો સાથે ડેટાના ખાનગી વિનિમયથી વિપરીત છે. માહિતીના સંગ્રહ, હેતુ અને મર્યાદાને સ્પષ્ટ કરવી પડશે કારણ કે પહેલાથી અસ્તિત્વમાં રહેલા અનૌપચારિક જ્ઞાન પર આધાર રાખવો શક્ય નથીઃ "દસ્તાવેજીકરણ અને રજૂઆતો એ માહિતી નિર્માતા અને વપરાશકર્તા વચ્ચે વાતચીત કરવાનું એકમાત્ર સાધન છે". યોગ્ય દસ્તાવેજીકરણના અભાવનો અર્થ એ છે કે પુનઃસંગઠનનો બોજ સંભવિત વપરાશકર્તાઓ પર પડે છે અને ડેટાસેટને આખરે નકામું બનાવી શકે છે. પ્રકાશન માટે ડેટાની માલિકી અને જો ડેટાનો સંભવિત દુરુપયોગ થાય તો સંભવિત કાનૂની જવાબદારી અંગે વધારાની ચકાસણીની જરૂર છે. આ સ્પષ્ટતા તબક્કો આંતરરાષ્ટ્રીય સંશોધન પ્રોજેક્ટ્સમાં વધુ જટિલ બની જાય છે જે ઘણા અધિકારક્ષેત્રોને ઓવરલેપ કરી શકે છે. માહિતીની વહેંચણી અને મુક્ત વિજ્ઞાનના સિદ્ધાંતોનો ઉપયોગ પણ નોંધપાત્ર લાંબા ગાળાના ફાયદાઓ લાવે છે જે કદાચ તરત જ દેખાતા નથી. ડેટાસેટનું દસ્તાવેજીકરણ તેમની ઉદ્ભવની સાંકળને સ્પષ્ટ કરવામાં મદદ કરે છે અને ખાતરી કરે છે કે મૂળ માહિતીમાં નોંધપાત્ર ફેરફાર કરવામાં આવ્યો નથી અથવા, જો આ કિસ્સો હોય, તો આગળના તમામ ખજાનાઓ સંપૂર્ણ રીતે દસ્તાવેજીકૃત છે. મફત લાઇસન્સ હેઠળ પ્રકાશન પણ બાહ્ય અભિનેતાઓને લાંબા ગાળાની જાળવણી જેવા કેટલાક કાર્યો સોંપવાનું શક્ય બનાવે છે. 2010 ના દાયકાના અંત સુધીમાં, હાલની પદ્ધતિઓ અને નિયમનકારી સિદ્ધાંતોને સંહિતાબદ્ધ કરવા માટે સંશોધન માટે ડેટા મેનેજમેન્ટ પર એક નવું વિશિષ્ટ સાહિત્ય ઉભરી આવ્યું છે. સંગ્રહ અને જાળવણી બિન-ખુલ્લી વૈજ્ઞાનિક માહિતીની ઉપલબ્ધતામાં ઝડપથી ઘટાડો થાય છેઃ 2014માં જૈવિક ડેટાસેટ્સના પૂર્વલક્ષી અભ્યાસમાં દર્શાવવામાં આવ્યું હતું કે "ડેટા સેટ અસ્તિત્વમાં હોવાની શક્યતાઓ દર વર્ષે 17 ટકા ઘટી છે" પરિણામે, "ડેટા સેટ્સનું પ્રમાણ જે હજુ પણ અસ્તિત્વમાં છે તે 2011માં 100% થી ઘટીને 1991માં 33 ટકા થયું હતું". નેચર અથવા સંશોધન પદ્ધતિઓના વિજ્ઞાન સર્વેક્ષણો જેવા મુખ્ય સામયિકોમાં માહિતીની ખોટને પણ નોંધપાત્ર મુદ્દા તરીકે ઓળખવામાં આવી છે, જેમાં સતત દર્શાવવામાં આવ્યું છે કે મોટાભાગની શાખાઓમાં સંગ્રહ ધોરણો, માળખાગત સુવિધાઓ અને કાર્યપ્રવાહ અસંવેદનશીલ રહે છે. વૈજ્ઞાનિક માહિતીના સંગ્રહ અને જાળવણીને શરૂઆતમાં જ નિર્ણાયક મુદ્દાઓ તરીકે ઓળખવામાં આવી છે, ખાસ કરીને નિરીક્ષણ માહિતીના સંબંધમાં જેને સાચવવા માટે જરૂરી માનવામાં આવે છે, કારણ કે તેની નકલ કરવી સૌથી મુશ્કેલ છે. અમેરિકન જિયોફિઝિકલ યુનિયન દ્વારા સંપર્ક કરાયેલા 1372 સંશોધકોના એક 2017-2018 સર્વેક્ષણ દર્શાવે છે કે માત્ર "એક ચતુર્થાંશ અને પાંચમા ભાગના ઉત્તરદાતાઓ" સારી માહિતી સંગ્રહ પદ્ધતિઓનો અહેવાલ આપે છે. ટૂંકા ગાળાના અને બિનટકાઉ સંગ્રહ વ્યાપક છે, જેમાં 61 ટકા ઉત્તરદાતાઓ તેમના મોટાભાગના અથવા તમામ ડેટાને પર્સનલ કોમ્પ્યુટર પર સંગ્રહિત કરે છે. વ્યક્તિગત સ્તરે તેમના ઉપયોગમાં સરળતાને કારણે, બિનટકાઉ સંગ્રહ ઉકેલોને મોટાભાગની શાખાઓમાં અનુકૂળ રીતે જોવામાં આવે છેઃ "સારી પ્રથાઓ અને સંતોષ વચ્ચેનો આ મેળ ખાતો નથી તે દર્શાવે છે કે ડેટા સંગ્રહ તેમના માટે ડેટા સંગ્રહ અને વિશ્લેષણ કરતાં ઓછો મહત્વપૂર્ણ છે". સૌપ્રથમ 2012 માં પ્રકાશિત, ઓપન આર્કાઇવલ ઇન્ફર્મેશન સિસ્ટમનું સંદર્ભ મોડેલ જણાવે છે કે વૈજ્ઞાનિક માળખાગત સુવિધાઓએ લાંબા ગાળાની જાળવણીની શોધ કરવી જોઈએ, જે "નવા માધ્યમો અને ડેટા ફોર્મેટ માટે સમર્થન સહિત બદલાતી તકનીકોની અસરો અથવા બદલાતા વપરાશકર્તા સમુદાય સાથે સંબંધિત હોવા માટે પૂરતી લાંબી છે". પરિણામે, માહિતી વ્યવસ્થાપનની સારી પ્રથાઓ સંગ્રહ (માહિતીને ભૌતિક રીતે સાચવવા) અને વધુ નિર્ણાયક રીતે ક્યુરેશન, "પુનઃઉપયોગને સરળ બનાવવા માટે માહિતી વિશેના જ્ઞાનને સાચવવા" બંને પર સૂચિત કરે છે. જાહેર ભંડાર પર માહિતીની વહેંચણીએ માહિતી માળખાની લાંબા ગાળાની પ્રતિબદ્ધતા અને ખુલ્લા ડેટાની સંભવિત બિનજરૂરીતાને કારણે સંરક્ષણના જોખમોને ઘટાડવામાં ફાળો આપ્યો છે. પીએલઓએસ વનમાં પ્રકાશિત 50,000 ડેટા ઉપલબ્ધતા નિવેદનનો 2021નો અભ્યાસ દર્શાવે છે કે 80 ટકા ડેટાસેટ આપમેળે પુનઃપ્રાપ્ત કરી શકાય છે અને ડેટા ડીઓઆઈ સાથે 98 ટકા ડેટાસેટ આપમેળે અથવા જાતે પુનઃપ્રાપ્ત કરી શકાય છે. તદુપરાંત, જૂના પ્રકાશનો માટે સુલભતામાં નોંધપાત્ર ઘટાડો થયો ન હતોઃ "યુઆરએલ અને ડીઓઆઈ સમય જતાં કાગળો સાથે સંકળાયેલા ડેટા અને કોડને ઉપલબ્ધ થવાની શક્યતા વધારે બનાવે છે". જ્યારે ખુલ્લા ડેટાને યોગ્ય રીતે જોડવામાં આવ્યો ન હતો અથવા દસ્તાવેજીકરણ કરવામાં આવ્યો ન હતો ત્યારે નોંધપાત્ર લાભો મળ્યા નથીઃ "ફક્ત તે ડેટાને કોઈક સ્વરૂપમાં શેર કરવાની આવશ્યકતા વૈજ્ઞાનિક ડેટાને એફ. એ. આઈ. આર. બનાવવાની ઇચ્છિત અસર ન પણ કરી શકે, કારણ કે અભ્યાસોએ વારંવાર દર્શાવ્યું છે કે ઘણા ડેટાસેટ્સ કે જે દેખીતી રીતે શેર કરવામાં આવે છે તે ખરેખર સુલભ ન પણ હોઈ શકે". પ્લાન એન્ડ ગવર્નન્સ રિસર્ચ ડેટા મેનેજમેન્ટ ડેટા મેનેજમેન્ટ પ્લાન અથવા ડીએમપીમાં ગોઠવી શકાય છે. એરોનોટિક અને એન્જિનિયરિંગ સંશોધનની ચોક્કસ જરૂરિયાતો માટે 1966 માં ડેટા મેનેજમેન્ટ યોજનાઓ શરૂ કરવામાં આવી હતી, જે પહેલાથી જ વધુને વધુ જટિલ ડેટા ઘર્ષણનો સામનો કરી રહી છે. આ પ્રથમ ઉદાહરણો માહિતીની પહોંચ, હસ્તાંતરણ અને સંગ્રહ સાથે સંકળાયેલા ભૌતિક મુદ્દાઓ પર કેન્દ્રિત હતાઃ "2000ના દાયકાની શરૂઆત સુધી, ડી. એમ. પી. નો ઉપયોગ આ રીતે કરવામાં આવતો હતોઃ મર્યાદિત ક્ષેત્રોમાં, મહાન તકનીકી જટિલતાના પ્રોજેક્ટ્સ માટે, અને મર્યાદિત મધ્ય-અભ્યાસ ડેટા સંગ્રહ અને પ્રક્રિયા હેતુઓ માટે" 2000 પછી, મોટા સંશોધન માળખાના અમલીકરણ અને મુક્ત વિજ્ઞાનના વિકાસથી માહિતી વ્યવસ્થાપન યોજનાઓનો અવકાશ અને હેતુ બદલાઈ ગયો છે. વૈજ્ઞાનિકોને બદલે નીતિ-નિર્માતાઓએ આ વિકાસમાં મહત્વની ભૂમિકા ભજવી છેઃ "ડીએમપીની રચનાની આસપાસના સંશોધકોને સામાન્ય સલાહ અને માર્ગદર્શન પ્રદાન કરવા માટેના પ્રથમ પ્રકાશનો 2009 થી પ્રકાશિત કરવામાં આવ્યા હતા, જેઆઇએસસી અને ઓઇસીડી (OECD) ના પ્રકાશનોને અનુસરીને પ્રકાશિત કરવામાં આવ્યા હતા. ડીએમપીનો ઉપયોગ, અમે અનુમાન કરીએ છીએ, બાહ્ય દળો દ્વારા સંશોધન સમુદાય પર લાદવામાં આવ્યો છે" સંશોધનમાં ડેટા પ્રથાઓના પ્રાયોગિક અભ્યાસોએ "સંસ્થાઓને વૈજ્ઞાનિકોને ડેટા મેનેજમેન્ટમાં વધુ ઔપચારિક તાલીમ અને સહાય પ્રદાન કરવાની જરૂરિયાત પર પ્રકાશ પાડ્યો છે" 1372 ના વૈજ્ઞાનિકના 2017-2018 આંતરરાષ્ટ્રીય સર્વેક્ષણમાં, મદદ અને ઔપચારિકરણ માટેની મોટાભાગની વિનંતીઓ ડેટા મેનેજમેન્ટ પ્લાન સાથે સંકળાયેલી હતીઃ "ડેટા મેનેજમેન્ટ પ્લાન (33.3%) બનાવવી; ડેટા મેનેજમેન્ટમાં શ્રેષ્ઠ પદ્ધતિઓ પર તાલીમ (31.3%); ડેટા મેનેજમેન્ટમાં શ્રેષ્ઠ પદ્ધતિઓ બનાવવા માટે સહાય (31.3%); સંશોધન પરિયોજનાઓમાં બાહ્ય શેરધારકોની અસર ખુલ્લી માહિતી વહેંચવાના સિદ્ધાંતો સાથે નોંધપાત્ર સંભવિત તણાવ પેદા કરે છે. વ્યાવસાયિક અભિનેતાઓના યોગદાન ખાસ કરીને અમુક પ્રકારની વિશિષ્ટતા અને અંતિમ સંશોધન પરિણામોના વિનિયોગ પર આધાર રાખી શકે છે. 2022માં, પુજોલ પ્રીગો, વેરહામ અને રોમાસાંતાએ આ મુદ્દાઓને દૂર કરવા માટે ઘણી આવાસ વ્યૂહરચનાઓ બનાવી, જેમ કે ડેટા મોડ્યુલરિટી (ડેટાના અમુક ભાગ સુધી મર્યાદિત વહેંચણી સાથે) અને સમય વિલંબ (ડેટાના અંતિમ પ્રકાશન પહેલાં વર્ષ-લાંબા પ્રતિબંધો સાથે). મુક્ત વિજ્ઞાન માળખાગત સુવિધાઓ નવેમ્બર 2021માં મંજૂર કરાયેલી યુનેસ્કોની ભલામણ મુક્ત વિજ્ઞાન માળખાને "સહિયારા સંશોધન માળખાગત સુવિધાઓ કે જે મુક્ત વિજ્ઞાનને ટેકો આપવા અને વિવિધ સમુદાયોની જરૂરિયાતો પૂરી કરવા માટે જરૂરી છે" તરીકે વ્યાખ્યાયિત કરે છે. મુક્ત વિજ્ઞાન માળખાગત સુવિધાઓને માન્યતા આપવામાં આવી છે જે અમલીકરણ અને માહિતી વહેંચણી નીતિઓના વિકાસમાં મુખ્ય પરિબળ છે. ખુલ્લા વૈજ્ઞાનિક ડેટા માટે માળખાગત સુવિધાના અગ્રણી સ્વરૂપોમાં ડેટા રીપોઝીટરી, ડેટા એનાલિસિસ પ્લેટફોર્મ, અનુક્રમણિકા, ડિજિટાઇઝ્ડ લાઇબ્રેરી અથવા ડિજિટાઇઝ્ડ આર્કાઇવ્સનો સમાવેશ થાય છે. માળખાગત સુવિધાઓ એ સુનિશ્ચિત કરે છે કે ડેટાસેટ્સના પ્રકાશન, જાળવણી અને અનુક્રમણિકાનો ખર્ચ વ્યક્તિગત સંશોધકો અને સંસ્થાઓ દ્વારા સંપૂર્ણપણે સમર્થિત નથી. તેઓ ખાસ કરીને લાઇસન્સિંગ અથવા દસ્તાવેજીકરણના સંદર્ભમાં ખુલ્લા ડેટા ધોરણોની વ્યાખ્યા અને અપનાવવામાં મુખ્ય હિસ્સેદારો છે. 1990 ના દાયકાના અંત સુધીમાં, જાહેર વૈજ્ઞાનિક કમ્પ્યુટિંગ ઇન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચરની રચના એક મુખ્ય નીતિગત મુદ્દો બની ગયો હતોઃ "ડેટા શેરિંગ પરના કેટલાક પ્રારંભિક નીતિ અહેવાલોમાં પ્રકાશન અને પુનઃઉપયોગને ટેકો આપવા માટે માળખાગત સુવિધાનો અભાવ સ્વીકારવામાં આવ્યો હતો". 1990 ના દાયકામાં અને 2000 ના દાયકાની શરૂઆતમાં વેબ-આધારિત વૈજ્ઞાનિક પ્રોજેક્ટ્સની પ્રથમ લહેરે ટકાઉપણાના નિર્ણાયક મુદ્દાઓ જાહેર કર્યા. ભંડોળ ચોક્કસ સમયગાળા પર ફાળવવામાં આવ્યું હોવાથી, નિર્ણાયક ડેટાબેઝ, ઓનલાઇન સાધનો અથવા પ્રકાશન પ્લેટફોર્મ ભાગ્યે જ જાળવી શકાયા હતા અને પ્રોજેક્ટ મેનેજરોને "અનુદાન ભંડોળ અને ચાલુ ઓપરેશનલ ભંડોળ વચ્ચે" મૃત્યુની ખીણનો સામનો કરવો પડ્યો હતો. 2010 પછી, એલ્સેવી દ્વારા ઓપન રીપોઝીટરીઝ ડિજિટલ કોમન્સ અને એસએસઆરએનના સંપાદન જેવા વ્યાપારી વૈજ્ઞાનિક માળખાના એકીકરણ અને વિસ્તરણમાં "સમુદાય-નિયંત્રિત માળખાગત સુવિધાઓ" ને સુરક્ષિત કરવાની માંગ કરવામાં આવી હતી. 2015 માં, કેમેરોન નેયલોન, જ્યોફ્રી બિલ્ડર અને જેનિફર લિને ઓપન સ્કોલરલી ઇન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચર માટેના સિદ્ધાંતોની પ્રભાવશાળી શ્રેણીને વ્યાખ્યાયિત કરી હતી જેને ક્રોસરેફ, ઓપનસિટેશન્સ અથવા ડેટા ડ્રાયડ જેવા અગ્રણી માળખાઓ દ્વારા સમર્થન આપવામાં આવ્યું છે 2021 સુધીમાં, સંશોધન માટેની જાહેર સેવાઓ અને માળખાગત સુવિધાઓએ મોટાભાગે તેમની પ્રવૃત્તિ અને ઓળખના અભિન્ન ભાગ તરીકે ઓપન સાયન્સને સમર્થન આપ્યું છેઃ "ઓપન સાયન્સ એ પ્રબળ પ્રવચન છે જેનો સંશોધન માટે નવી ઓનલાઇન સેવાઓ સંદર્ભ આપે છે". યુરોપિયન સ્ટ્રેટેજી ફોરમ ઓન રિસર્ચ ઇન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચર (ESFRI) ના 2021ના રોડમેપ અનુસાર, યુરોપમાં મુખ્ય વારસાગત માળખાગત સુવિધાઓએ મુક્ત વિજ્ઞાનના સિદ્ધાંતોને અપનાવ્યા છે. "ઇ. એસ. એફ. આર. આઇ. રોડમેપ પરનું મોટાભાગનું સંશોધન માળખું મુક્ત વિજ્ઞાન ચળવળમાં મોખરે છે અને મુક્ત વિજ્ઞાનના નમૂના અનુસાર સમગ્ર સંશોધન પ્રક્રિયામાં પરિવર્તન લાવીને ડિજિટલ પરિવર્તનમાં મહત્વપૂર્ણ યોગદાન આપે છે". ઓપન સાયન્સ ઇન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચર ડેટા શેરિંગ પર ઉચ્ચ સ્તરની પ્રતિબદ્ધતાનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે. તેઓ નોંધપાત્ર અને પુનરાવર્તિત રોકાણો પર આધાર રાખે છે તેની ખાતરી કરવા માટે કે ડેટા અસરકારક રીતે જાળવવામાં આવે છે અને દસ્તાવેજીકરણ કરવામાં આવે છે અને "મેટાડેટા, ઉદ્ભવ, વર્ગીકરણ, ડેટા સ્ટ્રક્ચર્સ માટેના ધોરણો અને સ્થળાંતર દ્વારા ડેટામાં મૂલ્ય ઉમેરે છે". વધુમાં, માળખાગત સુવિધાઓને તેઓ જે વૈજ્ઞાનિક સમુદાયોને સેવા આપવા માગે છે તેના ધોરણો અને અપેક્ષિત ઉપયોગો સાથે સંકલિત કરવાની જરૂર છેઃ "સૌથી સફળ સંદર્ભ સંગ્રહ બની જાય છે જે લાંબા ગાળાના ભંડોળને આકર્ષિત કરે છે અને તેમના સમુદાયો માટે ધોરણો નક્કી કરી શકે છે" ખુલ્લા ધોરણો જાળવવા એ અગ્રણી યુરોપિયન ઓપન ઇન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચર દ્વારા ઓળખાયેલ મુખ્ય પડકારોમાંનો એક છે, કારણ કે તે કેટલાક કિસ્સાઓમાં સ્પર્ધાત્મક ધોરણો વચ્ચે પસંદગી સૂચવે છે, તેમજ ખાતરી કરે છે કે ધોરણો યોગ્ય રીતે અપડેટ કરવામાં આવે છે અને API અથવા અન્ય અંતિમ બિંદુઓ દ્વારા સુલભ છે. ઓપન સાયન્સ ઇન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચરની વૈચારિક વ્યાખ્યા મોટાભાગે એલિનોર ઓસ્ટ્રોમના સામાન્ય અને ખાસ કરીને સામાન્ય જ્ઞાન પરના વિશ્લેષણથી પ્રભાવિત છે. ઓસ્ટ્રોમ અનુસાર, કેમેરોન નેયલોન અલ્પોક્તિ કરે છે કે ખુલ્લી માળખાગત સુવિધાઓ માત્ર સામાન્ય સંસાધનોના સમૂહના વ્યવસ્થાપન દ્વારા જ નહીં પરંતુ સામાન્ય શાસન અને ધોરણોના વિસ્તરણ દ્વારા પણ વર્ગીકૃત કરવામાં આવે છે. ખુલ્લી વૈજ્ઞાનિક માહિતીનો ફેલાવો પણ શાસનના કડક મુદ્દાઓ ઉઠાવે છે. ડેટાની માલિકીના નિર્ધારણ, મફત લાઇસન્સ અપનાવવા અને ગોપનીયતા અંગેના નિયમોના અમલીકરણના સંદર્ભમાં, "સતત વાટાઘાટો જરૂરી છે" અને તેમાં હિતધારકોની વિશાળ શ્રેણી સામેલ છે. ચોક્કસ વૈજ્ઞાનિક સમુદાયોમાં તેમના એકીકરણ ઉપરાંત, ઓપન સાયન્સ ઇન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચર ઓપન સોર્સ અને ઓપન ડેટા હિલચાલ સાથે મજબૂત સંબંધો ધરાવે છે. SPARC દ્વારા સર્વેક્ષણ કરાયેલ 82 ટકા યુરોપીયન માળખાગત સુવિધાઓ આંશિક રીતે ઓપન સોર્સ સોફ્ટવેર બનાવવાનો દાવો કરે છે અને 53 ટકા પાસે તેમની સંપૂર્ણ ટેકનોલોજીકલ માળખાગત સુવિધાઓ ઓપન સોર્સમાં છે. મુક્ત વિજ્ઞાન માળખાગત સુવિધાઓ પ્રાધાન્યમાં અન્ય મુક્ત વિજ્ઞાન માળખાગત સુવિધાઓમાંથી ધોરણોને એકીકૃત કરે છે. યુરોપીયન માળખાગત સુવિધાઓ પૈકીઃ "સૌથી સામાન્ય રીતે ટાંકવામાં આવતી પ્રણાલીઓ-અને આમ ઘણા લોકો માટે આવશ્યક માળખાગત સુવિધાઓ-ઓઆરસીઆઈડી, ક્રોસરેફ, ડીઓએજે, બેઝ, ઓપનએયર, અલ્ટમેટ્રિક અને ડેટાસાઇટ છે, જેમાંથી મોટાભાગની બિન-નફાકારક છે". ઓપન સાયન્સ ઇન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચર પછી ઉભરતા "સાચા અર્થમાં આંતરસંચાલિત ઓપન સાયન્સ કોમન્સ" નો ભાગ છે જે "સંશોધક-કેન્દ્રિત, ઓછા ખર્ચે, નવીન અને સંશોધન માટે આંતરસંચાલિત સાધનો, વર્તમાન, મોટે ભાગે બંધ પ્રણાલી કરતાં શ્રેષ્ઠ" નો આધાર ધરાવે છે. કોડાટા ડેટા આર્કાઇવ ડેટા પબ્લિશિંગ ડેટાવર્સ જર્નલ આર્ટિકલ ટેગ સ્યુટ (જેએટીએસ) ઓપન સાયન્સ સાયન્સ કોમન્સ ઓપન સ્ટાન્ડર્ડ રેફરન્સ બિબ્લિયોગ્રાફી રિપોર્ટ્સ જર્નલના લેખો પણ જુઓ, જોકે કેટલાક વૈજ્ઞાનિકો હવે સંમત છે કે આમ કરવાથી વૈજ્ઞાનિક હસ્તપ્રતોના ભવિષ્યમાં પાછા ખેંચાવાને રોકવામાં મદદ મળી શકે છે. પુસ્તકો અને થીસીસ અન્ય સ્રોતો બાહ્ય કડીઓ રિસર્ચ ડેટા કેનેડા ઓપન ડેટા ઇન સાયન્સ લેખ (પી. મુરે-રસ્ટ) બ્રાઝિલના એમેઝોન રેઈનફોરેસ્ટમાં વનનાબૂદીની દેખરેખ વિશે ઓપન ડેટા ઓપનવેઇટવેર ઓપન કનેક્ટમપ્રોજેક્ટ LinkedScience.org કોમ્પ્યુટર એન્જિનિયરિંગ માટે કલેક્ટિવ માઇન્ડ રીપોઝીટરી ઓપન ડેટા ઓપન સાયન્સ