推荐开源项目：Depsy - 科研软件影响力追踪系统

项目介绍

在科学研究的世界中，专用的科研软件起着至关重要的作用，然而，它并没有像传统学术论文那样得到应有的认可和奖励。Depsy是一个创新项目，旨在改变这一现状，通过跟踪并量化软件对科学界的影响力，为科学家开发者提供应有的激励。

项目技术分析

Depsy并非仅仅关注于软件相关论文的引用次数，而是深入探索了软件实际在文献中的提及情况以及与其他软件的重用关系。它处理复杂的软件作者身份问题，考虑到一个项目可能涉及数百位不同角色的贡献者。目前，Depsy主要覆盖了R语言的CRAN和Python的PyPI上的研究软件包，提供了广泛的覆盖率。

项目及技术应用场景

• 科研数据追踪：对于科研社区，Depsy提供了强大的工具，用于追踪软件在学术文献中的引用，软件之间的相互引用，以及下载量等关键指标，帮助衡量软件的实际影响。
• 开放数据共享：Depsy的数据完全开放，鼓励二次开发和利用。用户可以通过API接口获取信息，或者直接访问其只读的postgres数据库。

项目特点

• 全面性：覆盖了大量的R和Python研究软件包，为评估这些软件的影响力提供了大量数据。
• 创新性：采用软件原生方式来评估软件影响力，不局限于传统的引用计数。
• 透明度：所有数据和代码都是公开的，鼓励社区参与和扩展。
• 资金支持：由美国国家科学基金会资助，保证了项目的稳定性和可持续发展。

Depsy不仅仅是一个项目，更是一种理念的推动——将科研软件视为与学术论文同等重要的一环。我们期待更多的人加入讨论，共同改善Depsy，甚至构建更好的工具，为科学界创建一个真正重视软件价值的新环境。现在就是行动的时候，让我们一起迈向科研软件成为第一类科学产品的未来。