研究数据管理和服务指南

第一章 研究数据管理概述
1．1 数据赋能智联未来
1．2 定义
1．3 研究数据管理需求与发展
1．4 研究数据管理建设路径
1．5 结语
第二章 研究数据管理国际进展和典型案例
2．1 研究数据管理国际进展
2．2 国际典型案例
2．3 中国案例
2．4 结语
第三章 研究数据管理的框架体系
3．1 研究数据管理生命周期模型
3．2 研究数据管理计划
3．3 研究数据发布与共享
3．4 研究数据引用
第四章 研究数据管理政策框架与制订
4．1 研究数据管理政策的发展概况
4．2 研究数据管理政策框架
4．3 研究数据管理政策的制订建议
4．4 结语
第五章 研究数据管理中的元数据
5．1 研究数据元数据概述
5．2 研究数据元数据标准
5．3 研究数据元数据应用实践
第六章 研究数据管理平台与工具
6．1 数据管理计划工具
6．2 实验室电子笔记
6．3 活动数据存储平台
6．4 存档数据管理平台
6．5 持久标识符系统
6．6 数据检索系统
6．7 发展趋势
6．8 结语
第七章 Dataverse开源软件应用
7．1 安装指南
7．2 配置指南
7．3 使用指南
7．4 开发指南
7．5 结语
第八章 研究数据管理的服务框架
8．1 服务研究进展和趋势
8．2 FAIR数据原则
8．3 需求调研
8．4 服务框架设计
8．5 北京大学研究数据管理服务框架设计与服务
8．6 服务能力评价
8．7 实践指南
8．8 结语
第九章 研究数据管理服务推广案例——全国高校数据驱动创新研究大赛
9．1 大赛组织
9．2 参赛论文数据分析
9．3 学科研究热点分析
9．4 数据驱动研究服务支撑体系设计