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World File Search System科学数据
ROSA 2025-2029战略计划
海上风（OSW）在美国正在扩大 - 积极在近海水域的人们加深了兴趣，以更好地了解OSW开发，海洋生态系统和海洋使用者之间的潜在相互作用。OSW项目跨越了多个州，许多组织正在研究开发对自然资源的潜在影响。Rosa的协调方法，以确保在评估这些潜在影响时收集并共享相关数据。罗莎（Rosa）工作的核心是一个社区 - 渔民，海上风开发商，学者，政府代表和其他海洋用户 - 团结了一个共同目标：目标，协作科学。一起，我们盟来协调和生成科学数据，以支持有效的，负责任的决策和政策。
DMS 计划示例 – 技术开发项目
B. 将保存和共享的科学数据以及这样做的理由：在此技术开发项目过程中生成的部分纳米孔序列数据将是初步数据，不符合保证广泛数据共享的质量指标。随着技术的成熟和测序读数质量的提高，我们预计将生成一些高质量的基因组数据（测序读数、碱基修饰调用和变体调用文件），这些数据将对参与此项目以外的研究人员有用（例如，作为这些较新文件类型的参考）。因此，这些文件将被保存和共享。由于纳米孔测序文件的大小，我们将共享压缩文件类型。作为我们技术开发项目对照生成的 30X 全基因组和 RNA 测序数据也将被共享。
农业纳米技术：催化粮食安全和...
最近的科学数据表明，纳米技术有可能对农业部门产生积极影响，同时最大程度地减少了农业实践对环境和人类健康的不利问题。这些因素最终将提高粮食安全和生产力（按预测的全球人口增长所要求），同时促进社会和经济公平。在农业中已经设想了广泛的潜在纳米技术应用，从而导致学术和工业水平的研究加剧。此外，除了纳米级材料的独特特性外，高的表面与体积比率使它们成为适合设计和开发新型工具以支持可持续农业的候选者。纳米技术在多种应用中也很好地提供了自身，例如肥料，传感器，过滤和农药，仅举几例。
OMB 编号 0925-0001 和 0925-0002，DMS 计划格式页面
数据管理和共享计划 如果申请中提出的任何研究涉及科学数据的生成，则本申请受 NIH 数据管理和共享政策约束，并要求提交数据管理和共享计划。 如果申请中提出的研究将产生大规模基因组数据，则基因组数据共享政策同样适用，并应在本计划中加以解决。 请参阅申请指南中有关制定此计划的详细说明以及 sharing.nih.gov 上的更多指导。 建议计划不超过两页。 斜体文字为说明，应在提交计划前删除。 数据管理和共享计划没有“表单页”。 DMS 计划可以采用以下所示格式提供。 元素 1：数据类型
气候变化策略2020-2030
政府间气候变化小组（IPCC），即评估与气候变化有关的科学的联合国（UN）机构，估计人类活动已导致大约1.0°C的全球变暖，高于工业前的水平。他们认为，如果以当前速率继续增加，则全球变暖可能会在2030年至2052年之间达到1.5°C。科学数据证实，这种变暖正在以前所未有的速度加速。根据MET Office2的说法，自2002年以来，自1884年以来记录的十年最温暖的年份，英国历史上的高温记录在2019年都在损失。在苏格兰，还可以观察到，如果我们不更改课程3，气候变化和极端天气事件将继续影响我们的自然环境和社会。
新研究表明：一岁儿童血液中 PFOA 浓度高时疫苗抗体浓度较低 - 2020 年 3 月 30 日德国联邦风险评估研究所第 016/2020 号通报
通过测定血液中的 PFAS 浓度可确定人类是否接触过该物质。全氟辛酸 (PFOA) 和全氟辛烷磺酸 (PFOS) 是这一类物质的主要成分。除其他影响外，它们已知会对实验动物的免疫系统产生负面影响。流行病学研究还发现，儿童血液中的 PFOA/PFOS 浓度与疫苗抗体浓度呈负相关。血液中 PFOA 浓度高的儿童疫苗抗体浓度较低。然而，对于出生后一岁末的儿童，目前仍然缺乏科学数据，相比之下，他们在长期母乳喂养期间会大量接触这些物质。由于年龄较小，他们可能对免疫系统的影响特别敏感。
生物303 - 绿色星球：改变文明的植物的生物学和历史
•表达植物遗传学，生理学，营养和专业代谢的生物学原理如何对理解主食作物的选择很重要。•解释人类如何通过选择性育种和基因工程来改变植物的生命。•描述人类用途的多功能性以及随着时间的推移对社会的影响。•描述农业实践如何随着时间的流逝而变化，并讨论特定农业实践的道德，经济，文化，环境和社会意义。•解释科学数据，解释科学结果，并根据提供的科学证据来区分不同来源的信息质量。•发展高级写作技巧，重点是结构，内容和语言。•发现小组工作的力量和迭代写作的力量，在提供建设性反馈时，工作质量会提高。
2030年亚洲七个城市的极端海平面上升的预计经济影响
极端天气事件包括热浪，降雨过多和热带气旋。本报告的重点是热带气旋和相关的风暴潮，高潮和海平面上升，可能会影响亚洲七个主要城市。热带气旋对人类人群带来了主要风险，因此评估未来几十年发生此类事件的可能性的研究很重要（Seneviratne等，2012）。但是，要注意的一个重要因素是，对极端气候事件进行预测以及这些事件影响特定区域的程度极为困难，因为天气系统很复杂，并且基于建模预测的科学数据并不总是准确或完整的。此外，仅在几十年的数据上进行预测，因此科学家难以确定观察到的变化是否是由人为活性，自然变异性或两者组合引起的。
利用多模式数据和知识图
自然产品研究是一种多样化的主题，可产生和利用大量不同类型的数据。基因组，蛋白质组学，代谢组，光谱或（Bio）化学数据可能每个人都可以从不同的角度照亮相同的生化实体，并有能力相互告知。例如，基因组学可以揭示生物体中天然产物产生的遗传基础，而代谢组学可以揭示产生的代谢产物。光谱数据可以提供对这些分子结构特征的见解，并且生化数据可以阐明所涉及的酶促途径。这些综合观点可以对自然产品结构和功能进行更全面的理解。但是，可以表征自然产品科学数据格局
AI 生成数据的永动机和“ChatGPT 作为科学家”的干扰
与自然语言处理和计算机视觉等更传统的人工智能领域相比，科学的一个主要区别因素是相对缺乏适合科学领域的公开数据（见附录）。科学领域现有的数据少得多，而且这些数据通常被学术界和公司孤立起来。获取适合人工智能的科学数据通常不仅需要训练有素的人员，还需要配备昂贵设备的高端设施，与人类每天简单地在万维网上添加大量图像、文本、音频和视频相比，这是一个整体昂贵而缓慢的努力。更不用说坐在电脑前的人，在标记数据的情况下，对这些模态进行简单的标记。