De introductie was meteen al geweldig: "What is Reproducibility? The R* brouhaha (and how Research Objects can help", want Carol Globe legde helder uiteen wat Reproducibility is en wat voor problemen eraan vast zitten. Het begint al bij het woordbegrip, en daarna volgen er nog stappen in elke fase van het onderzoeksproces om tot meer reproducibility te komen
Daarna werden er voorbeelden gegeven van diverse pogingen om de voorwaarden om onderzoeksdata herhaalbaar, beter herhaalbaar te maken, te verbeteren.
Van het opzetten van strikte standaarden tot een poging tot het maken van een automatische rerun applicatie.
Erg boeiend onderzoek en zeker ook het lezen waard.
De tweede keynote-spreker, en tevens de enige die sprak over daadwerkelijke pogingen, was Sunje Dallmeier van CERN. In eerdere stappen was er al sprake van het linken van data aan de publicatie.
[ Dat was overigens ook het onderwerp van een tutorial bij TPDL2013 - From preserving data to preserving research - waar ik voor het eerst over researchobjects hoorde, dit gaat daar aardig op verder].
Dus je archiveert niet alleen de data, maar ook de workflow en eigenlijk alle bronnen die van belang zijn bij het onderzoeksproces.
Sunje Dallmeier beschreef hoe ze werkte om van de huidige versnipperde manier met open data, publicatie - en data repository tot één geheel te komen.
Ze geeft ook aan dat e.e.a. niet erg gemakkelijk nog is voor de hardwerkende CERN-onderzoekers, die zich door nog meer - bureaucratische - regels moeten worstelen alvorens hun onderzoek te kunnen afronden.
Hopelijk gaan de overige onderzoekers van de workshop verder met hun onderzoek naar het makkelijker maken en betere voorwaarden scheppen voor reproductie van wetenschappelijk onderzoek. Van voorwaarden vooraf tot beloning voor replicatie-onderzoek.
Een aantal projecten gaat al iets verder met het integreren van de verschillende gegevens: onder meer het project THOR: technical and human infrastructure for open research, dat probeert Persistent Identifiers te integreren en werkt bijv. met Data Cite en ORCID.
Een ander project is het Scholix project dat probeert een platform te zijn voor link exchange, en dan met nae voor wat betreft de links tussen literatuur en data.