En décembre 2021, le Public Knowledge Project (PKP) a annoncé son nouveau partenaire de développement : Scientific Electronic Library Online (SciELO). En renouvelant cette relation de collaboration entre les deux organismes qui date de 2007, SciELO se joint aux les autres partenaires de développement du PKP.
Ces dernières années, de nombreux appels ont été lancés pour modifier les politiques d’évaluation de la recherche afin de moins se compter sur les mesures de citation au niveau des revues telles que le Journal Impact Factor (JIF), y compris deux initiatives internationales clés. Le San Francisco Declaration on Research Assessment (DORA), élaborée lors de la réunion annuelle de l’American Society for Cell Biology en 2012, appelle à l’utilisation de mesures au niveau de l’article, à une plus grande transparence dans les politiques et procédures d’évaluation de la recherche et à la prise en compte de tous les types des résultats de la recherche, pas seulement des articles de revues.
Le rapport The state of open data 2021 (en anglais seulement) a été publié en novembre 2021. Il est le sixième rapport de la série publiée par Springer Nature, Digital Science et Figshare et présente les résultats d’une enquête longitudinale de six ans qui a recueilli des données sur les perceptions et comportements des chercheurs et chercheures concernant des données ouvertes si même que leurs motivations et défis (Digital Science, 2021, 5).
En août 2021, UK Research and Innovation (UKRI) a publié une politique organisationnelle de libre accès qui s’applique aux publications financées par l’un de ses sept conseils de recherche, Research England et Innovate UK. Cette nouvelle politique est le résultat d’un processus de consultation qui a débuté en 2018, avec une version de politique pour consultation publié en février 2020 (voir « Examen et consultation de la politique de l’UKRI sur libre accès »).
Les données, c’est bien connu, veulent juste être libres. Mais on pourrait aussi dire que les données veulent juste danser. Les données numériques sont particulièrement sociales au cœur. Sa forme binaire lui permet de se mêler facilement à d’autres données numériques. Les technologies de lecture automatique signifient que les données peuvent communiquer directement avec d’autres données, en contournant la médiation humaine. Ce potentiel de capacité sociale a donné naissance à des techniques de gestion des données qui favorisent la comparaison, la corrélation et la conformité et reposent sur des systèmes de valeurs qui privilégient la précision, la simplification et l’efficacité.