Tutkimusdatan hallinta ja avoin tiede
Aalto-yliopisto tarjoaa monipuolista tukea, ohjausta ja palveluja, jotta tutkimusdatan hallinta olisi mahdollisimman sujuvaa. Tutustu tutkimustyötäsi tukeviin aineistoihin ja linkkeihin.
Tutkimusdatanhallinnan oppimateriaaleja ja ohjeita
Tutustu Aalto-yhteisön tutkimusdatanhallintaan liittyviin materiaaleihin, kuten oppimateriaaleihin ja ohjeisiin, sekä Aalto-yliopiston tutkijoiden valikoituihin teoksiin menetelmistä, tutkimusdatasta ja avoimesta tieteestä.
Oppimateriaaleja tutkimusdatan hallinnasta ja analyysistä
- Aalto University Research Data Management Training Series - Lectures and materials
- Artificial Intelligence and Research Work
- AI for Qualitative Data Analysis: A Practical Guide for Researchers
- Reproducible computational research for starting research projects
- Machine learning handbook: first guide to machine learning based analysis
- Fundamentals of Secure AI Systems with Personal Data
- Doctoral Researchers' Open Science and Research Data Management competences
- Unite! handbook of best practices for effective mainstreaming of open science and innovation at Universities
Tutkimusdatanhallinnan ohjeita
Tutkimusdatan hallinnan pikaohjeet
- ELEC RDM cheat sheet (Jos haluat ladata tiedoston, kirjaudu Google-tililläsi)
- CHEM MMD RDM cheat sheet (Jos haluat ladata tiedoston, kirjaudu Google-tililläsi)
- Aalto Science-IT Data cheatsheet
- Aalto Science-IT IPR cheatsheet
Aalto-yliopiston tutkijoiden julkaisuja, jotka keskittyvät menetelmiin, tutkimusdataan ja avoimeen tieteeseen
- Bäckström, T. (2023). Privacy in Speech Technology. arXiv preprint arXiv:2305.05227.
- Hasanzadeh, K., Kajosaari, A., Häggman, D., & Kyttä, M. (2020). A context sensitive approach to anonymizing public participation GIS data: From development to the assessment of anonymization effects on data quality. Computers, Environment and Urban Systems, 83, Article 101513. https://doi.org/10.1016/j.compenvurbsys.2020.101513
- Himanen, L., Geurts, A., Foster, A. S., & Rinke, P. (2019). Data-Driven Materials Science: Status, Challenges, and Perspectives. Advanced Science, 6(21), Article 1900808. https://doi.org/10.1002/advs.201900808
- Hämäläinen, P., Tavast, M., & Kunnari, A. (2023). Evaluating Large Language Models in Generating Synthetic HCI Research Data: a Case Study. In Proceedings of the 2023 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI ’23) Article 433 ACM. https://doi.org/10.1145/3544548.3580688
- Pauw, B. R., Smales, G. J., Anker, A. S., ... & Wuttke, J. (2023). The human factor: results of a small-angle scattering data analysis round robin. Journal of Applied Crystallography. 56, 1618-1629. https://doi.org/10.1107/S1600576723008324
- Räisä, O., Jälkö, J., Kaski, S., & Honkela, A. (2023). Noise-Aware Statistical Inference with Differentially Private Synthetic Data. In F. Ruiz, J. Dy, & J-W. van de Meent (Eds.), Proceedings of The 26th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS) 2023 (pp. 3620-3643). (Proceedings of Machine Learning Research; Vol. 206). JMLR. https://proceedings.mlr.press/v206/raisa23a.html
- Salami, D., Streibel, O., Rhenius, M., & Sigg, S. (2021). A FAIR Extension for the MQTT Protocol. In Proceedings of 16th International Conference on Mobility, Sensing and Networking (MSN 2020) (pp. 10-16). Article 9394261 IEEE. https://doi.org/10.1109/MSN50589.2020.00019; http://urn.fi/URN:NBN:fi:aalto-202105056513
- Vicente-Saez, R., Gustafsson, R., & Van den Brande, L. (2020). The dawn of an open exploration era: Emergent principles and practices of open science and innovation of university research teams in a digital world. Technological Forecasting and Social Change, 156, Article 120037. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2020.120037
- Wahid, K. A., Glerean, E., Sahlsten, J., Jaskari, J., Kaski, K., Naser, M. A., He, R., Mohamed, A. S. R., & Fuller, C. D. (2022). Artificial Intelligence for Radiation Oncology Applications Using Public Datasets. Seminars in Radiation Oncology, 32(4), 400-414. https://doi.org/10.1016/j.semradonc.2022.06.009
Tutkimusdatan hallinnan ohjeet
Näillä linkeillä voit selata tutkimusdatan hallinnan ohjeita.
Avoimen tieteen ja tutkimusdatan hallinnan koulutukset
Osallistu Aalto-yliopiston kaikille avoimiin koulutuksiin.
Aalto-yliopiston Data Hub (ulkoinen linkki)
Aalto-yliopiston Data Hub on helposti etsittävä datalähdekatalogi, joka sisältää tietoa myös Aalto-yliopiston käyttöönsä ostamista tietoaineistoista.
Verkkopalvelu materiaalitieteille (AMAD - Aalto Materials Digitalization Platform)
Aalto-yliopiston ylläpitämä verkkopalvelu materiaalitieteiden tutkimukseen ja datan hallintaan.
Tutkimusohjelmiston kehityspalvelu (Aalto RSE)
Aalto RSE provide specialist support in research software development, data, and computing
Tätä palvelua tarjoaa:
Tutkimus- ja innovaatiopalvelut
Jos tarvitset lisätukea, ota meihin yhteyttä.