TranslateProject/published/20180307 3 open source tools for scientific publishing.md

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3 款用于学术出版的开源工具
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> 学术出版业每年的价值超过 260 亿美元。
![](https://opensource.com/sites/default/files/styles/image-full-size/public/lead-images/LIFE_science.png?itok=WDKARWGV)
有一个行业在采用数字化或开源工具方面已落后其它行业,那就是竞争与利润并存的学术出版业。根据 Stephen Buranyi 去年在 [卫报][1] 上发表的一份图表,这个估值超过 190 亿英镑260 亿美元)的行业,即使是最重要的科学研究方面,至今其系统在选题、出版甚至分享方面仍受限于印刷媒介的诸多限制。全新的数字时代科技展现了一个巨大机遇,可以加速探索、推动科学协作而非竞争,以及将投入从基础建设导向有益于社会的研究。
非盈利性的 [eLife 倡议][2] 是由研究资金赞助方建立旨在通过使用数字或者开源技术来走出上述僵局。除了为生命科学和生物医疗方面的重大成就出版开放式获取的期刊eLife 已将自己变成了一个在研究交流方面的实验和展示创新的平台 —— 而大部分的实验都是基于开源精神的。
致力于开放出版基础设施项目给予我们加速接触、采用科学技术、提升用户体验的机会。我们认为这种机会对于推动学术出版行业是重要的。大而化之地说,开源产品的用户体验经常是有待开发的,而有时候这种情况会阻止其他人去使用它。作为我们在 OSS开源软件开发中投入的一部分为了鼓励更多用户使用这些产品我们十分注重用户体验。
我们所有的代码都是开源的,并且我们也积极鼓励社区参与进我们的项目中。这对我们来说意味着更快的迭代、更多的实验、更大的透明度,同时也拓宽了我们工作的外延。
我们现在参与的项目,例如 Libero (之前称作 [eLife Continuum][3])和 <ruby>[可重现文档栈][4]<rt>Reproducible Document Stack</rt></ruby> 的开发,以及我们最近和 [Hypothesis][5] 的合作,展示了 OSS 是如何在评估、出版以及新发现的沟通方面带来正面影响的。
### Libero
Libero 是面向出版商的服务及应用套餐它包括一个后期制作出版系统、整套前端用户界面样式套件、Libero 的镜头阅读器、一个 Open API 以及一个搜索及推荐引擎。
去年我们采取了用户驱动的方式重新设计了 Libero 的前端,可以使用户较少地分心于网站的“陈设”,而是更多地集中关注于研究文章上。我们和 eLife 社区成员测试并迭代了该站点所有的核心功能,以确保给所有人最好的阅读体验。该网站的新 API 也为机器阅读能力提供了更简单的访问途径,其中包括文本挖掘、机器学习以及在线应用开发。
我们网站上的内容以及引领新设计的样式都是开源的,以鼓励 eLife 和其它想要使用它的出版商后续的产品开发。
### 可重现文档栈
在与 [Substance][6] 和 [Stencila][7] 的合作下eLife 也参与了一个项目来创建可重现文档栈RDS—— 一个开放式的创作、编纂以及在线出版可重现的计算型手稿的工具栈。
今天越来越多的研究人员能够通过 [R Markdown][8] 和 [Python][9] 等语言记录他们的计算实验。这些可以作为实验记录的重要部分,但是尽管它们可以独立于最终的研究文章或与之一同分享,但传统出版流程经常将它们视为次级内容。为了发表论文,使用这些语言的研究人员除了将他们的计算结果用图片的形式“扁平化”提交外别无他法。但是这导致了许多实验价值和代码和计算数据可重复利用性的流失。诸如 [Jupyter][10] 这样的电子笔记本解决方案确实可以使研究员以一种可重复利用、可执行的简单形式发布,但是这种方案仍然是出版的手稿的补充,而不是不可或缺的一部分。
[可重现文档栈][11] 项目旨在通过开发、发布一个可重现原稿的产品原型来解决这些挑战,该原型将代码和数据视为文档的组成部分,并展示了从创作到出版的完整端对端技术栈。它将最终允许用户以一种包含嵌入代码块和计算结果(统计结果、图表或图形)的形式提交他们的手稿,并在出版过程中保留这些可视、可执行的部分。那时出版商就可以将这些做为出版的在线文章的组成部分而保存。
### 用 Hypothesis 进行开放式注解
最近,我们与 [Hypothesis][12] 合作引进了开放式注解,使得我们网站的用户们可以写评语、高亮文章重要部分以及与在线阅读的群体互动。
通过这样的合作,开源的 Hypothesis 软件被定制得更具有现代化的特性,如单次登录验证、用户界面定制,给予了出版商在他们自己网站上实现更多的控制。这些提升正引导着关于出版学术内容的高质量讨论。
这个工具可以无缝集成到出版商的网站,学术出版平台 [PubFactory][13] 和内容解决方案供应商 [Ingenta][14] 已经利用了它优化后的特性集。[HighWire][15] 和 [Silverchair][16] 也为他们的出版商提供了实施这套方案的机会。
### 其它产业和开源软件
随着时间的推移,我们希望看到更多的出版商采用 Hypothesis、Libero 以及其它开源项目去帮助他们促进重要科学研究的发现以及循环利用。但是 eLife 的创新机遇也能被其它行业所利用,因为这些软件和其它 OSS 技术在其他行业也很普遍。
数据科学的世界离不开高质量、良好支持的开源软件和围绕它们形成的社区;[TensorFlow][17] 就是这样一个好例子。感谢 OSS 以及其社区AI 和机器学习的所有领域相比于计算机的其它领域的提升和发展更加迅猛。与之类似的是以 Linux 作为云端 Web 主机的爆炸性增长、接着是 Docker 容器、以及现在 GitHub 上最流行的开源项目之一的 Kubernetes 的增长。
所有的这些技术使得机构们能够用更少的资源做更多的事情,并专注于创新而不是重新发明轮子上。最后,这就是 OSS 真正的好处:它使得我们从互相的失败中学习,在互相的成功中成长。
我们总是在寻找与研究和科技界面方面最好的人才和想法交流的机会。你可以在 [eLife Labs][18] 上或者联系 [innovation@elifesciences.org][19] 找到更多这种交流的信息。
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via: https://opensource.com/article/18/3/scientific-publishing-software
作者:[Paul Shanno][a]
译者:[tomjlw](https://github.com/tomjlw)
校对:[wxy](https://github.com/wxy)
本文由 [LCTT](https://github.com/LCTT/TranslateProject) 原创编译,[Linux中国](https://linux.cn/) 荣誉推出
[a]:https://opensource.com/users/pshannon
[1]:https://www.theguardian.com/science/2017/jun/27/profitable-business-scientific-publishing-bad-for-science
[2]:https://elifesciences.org/about
[3]:https://elifesciences.org/inside-elife/33e4127f/elife-introduces-continuum-a-new-open-source-tool-for-publishing
[4]:https://elifesciences.org/for-the-press/e6038800/elife-supports-development-of-open-technology-stack-for-publishing-reproducible-manuscripts-online
[5]:https://elifesciences.org/for-the-press/81d42f7d/elife-enhances-open-annotation-with-hypothesis-to-promote-scientific-discussion-online
[6]:https://github.com/substance
[7]:https://github.com/stencila/stencila
[8]:https://rmarkdown.rstudio.com/
[9]:https://www.python.org/
[10]:http://jupyter.org/
[11]:https://elifesciences.org/labs/7dbeb390/reproducible-document-stack-supporting-the-next-generation-research-article
[12]:https://github.com/hypothesis
[13]:http://www.pubfactory.com/
[14]:http://www.ingenta.com/
[15]:https://github.com/highwire
[16]:https://www.silverchair.com/community/silverchair-universe/hypothesis/
[17]:https://www.tensorflow.org/
[18]:https://elifesciences.org/labs
[19]:mailto:innovation@elifesciences.org