李 卉 吕方婷

（上海大学图书情报档案系，上海 200444）

随着E-Science的发展与开放获取运动的影响，科研数据在科研活动中发挥着越来越重要的作用，而传统的科研模式也正朝着数据密集型的模式发展。图书馆学界也结合自身优势，拓展与深化原有的服务，对于科研数据的管理与服务有了诸多探究与实践。

1 科研数据管理简述

科研数据（Research Data）是指数字形式的研究数据，包括在研究过程中产生的能存贮在计算机上的任何数据，也包括能转换成数字形式的非数字形式数据[1]。格式没有限制，可以是文本型、数值型、多媒体型（音视频等），也可以是模型和软件等。科研数据管理（Research Data Management，RDM）是围绕科研数据的生命周期为科研人员提供的一系列的活动与服务，包括对科研数据进行计划、组织、存储、分析、整合、获取、共享和再利用。有效的科研数据管理能够帮助科研人员提高科研效率，实现科研数据的共享，同时也避免了科研活动的重复劳动。图书馆开展科研数据管理与服务，不仅是科研人员的外在需求，同时也是图书馆发展的内在需要[2]。

2 国内外科研数据管理实践研究现状

国内对于科研数据管理实践的探讨，主要集中于借鉴国外的案例总结及经验分享，为我国的科研数据管理实践给出建议。涉及国家与地区有香港[3]、新加坡[4]、英国[5]、澳大利亚[6]、加拿大[7][8]、美国等，切入角度有高校科研数据管理实践的要素：政策制定、基础设施、服务、利益相关者和资金模式[9]，或是分析其科研数据管理服务阶段、服务体系和学科教育实践[10]，亦或是对服务方式、服务内容、合作机制加以剖析[11]。……