是的，我遵守！：跨科学领域的研究数据管理与再利用的动机与实践

随着科学变得越来越数据密集，全面研究数据管理(RDM)的需求也在增长。这往往让科学家们不堪重负，需要更多的工作量和培训。未能进行有效的RDM会导致产生无法复制或再利用的研究成果。过去的研究非常重视支持数据科学工作者，但主要关注数据生产、收集、处理和意义建构。为了理解数据科学工作者在文档编制、保存、共享和再利用方面的实践和需求，我们对来自不同科学领域的15位科学家和数据管理人员进行了跨领域研究。我们确定了五个核心概念来描述生成可复制研究成果的常见实践：实践、采用、障碍、教育和影响。基于这些概念，我们引入了一个基于阶段的个人RDM承诺演变模型。该模型可用于推动设计支持向开放科学过渡的未来系统。我们讨论了模型各阶段和过渡中涉及的基础设施和政策。我们的工作帮助设计师理解在数据科学时代设计可复制性所涉及的约束和挑战。