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这是科学代币工程博客系列的第 2 部分。如果您还没有读过第 1 部分，请单击此处DAOrayaki ｜代币工程在科学领域解决的问题。到目前为止，我们已经确定了当前科学价值流的主要局限性：流动线性、价值集中和这种价值流甚至依赖于集中机构。今天，让我们来看看解决所有这些问题的替代系统。
Web3 是 Ocean Protocol。简而言之，Ocean Protocol 允许你完全拥有你的数据并将其作为资产在去中心化市场上出售，以便其他人可以在你的数据上运行计算作业而无需实际看到它。Ocean Protocol 的功能远不止于此，但正是这个特定的功能激励了完整的数据共享，因为你可以获得数据的价值，而不会真正失去这些数据的知识产权。
数据经济跨越了许多领域，包括科学，所以一个明显的问题是：我们能否将分散市场的概念应用于科学研究？在本文中，我们将仔细研究以分散科学市场为中心的问题DeSci生态系统描述了如何提高本系列第 1 部分描述的学术界的低效率，即线性价值流、价值集中化和对集中机构的整体依赖。
分散的科学市场
让我们假设我们可以，并且有这样的市场。本质上，分散的科学市场(或简称 DeSciMart )取代了科学期刊等传统的集中知识经理，因为每个卖家都可以选择他们出售的资产的隐私水平，所以DeSciMart鼓励完全分享新的科学知识。换句话说，研究人员突然有空间分享他们收集的所有数据，他们开发的所有新算法或程序，并选择他们发表的研究论文的许可证。更重要的是，研究人员也可以随着时间的推移使用它DeSciMart从他们的知识资产中受益。例如，想象一个研究项目向分散市场发布私人数据集和研究论文。研究人员不仅拥有研究论文的完全所有权，而且如果新研究人员想在自己的研究中使用现有的数据集，他们可以支付运行计算工作，这意味着几年前的研究项目可以根据其在更广泛的科学界的实际价值获得奖励。
DeSciMart为科研最终价值的集中化提供了明确的解决方案(第 1 部分价值流的终点)，但如何解决资金的初始集中化呢？Web3 运动的核心是 DAO(去中心化自治组织)完全是社区经营企业，目标共同，分布式治理多。DAO 与传统公司有许多共同的特点，如由集团成员管理的金库。与集中机构提供研究资金的方式类似，分散的组织可以发挥这一作用，但在其资金机制的设计中更加灵活。这实际上并不是一个新的概念，因为分散的融资在许多项目的开发中发挥了巨大的作用。

把一切放在一起，分散科学的可能价值流可能看起来像这样：
. Web3 利润共享模型的架构
让我们来看看这个模型是如何解决科研现状的。
1. 流动线性
和传统系统一样，DeSci价值始于一些金库。然后研究人员申请资助，最佳提案（注：我们将在不同的帖子中讨论最佳提案的概念）获得资助。该基金再次用于购买研究项目的必要资源（数据、设备等）。然而，这一次，它不是利用资金发布有限的知识子集，然后提交给集中的科学期刊，而是将所有的知识资产发布到分散的知识市场。该模型以两种方式破坏了流动线性。首先，由于研究人员保留了他们发表的任何内容的所有权，他们将获得持续的奖励，因为他们社区的其他成员为获得他们的知识资产付费，所以价值流回研究人员，而不是锁定在集中的实体中。其次，分散的知识市场可以收取交易费用，并反馈给 DAO 在金库中，增加了系统的可持续性。该模型在很大程度上受到 的影响Trent McConaghy提出的 Web3 Sustainability Loop 实现公允价值分配的主要机制是价值循环流。
2. 价值集中
随着越来越多的人使用 Web3 模型资助、发展和分享科学成果，DAO 库和知识市场将存储越来越多的价值；但是，不要将价值与集中混淆。根据它的定义，DAO 金库由社区运营，因此如果没有包括社区中每个人的标准化决策过程，就没有集中的实体可以运营。同样，知识市场也不属于任何特定的人。是的，一些特定的人试图实现它，并可能设置交易成本（尽管这些可以通过算法动态设置），但一旦市场部署，就没有关闭开关，也没有权利访问任何有潜在恶意行为的人。
3. 依赖集中机构
以上几点应该足以让你相信开放科学生态系统背后的基本概念；讨论该模型的局限性也是一个很好的想法，这在一定程度上与对集中机构的依赖有关。本博客系列的第 1 部分总结了当前科学价值流的问题。第 2 部分显示了我们如何改进现有的系统来解决这些问题。如果新系统完全独立于以前的版本，这将是令人难以置信的，但这通常是不现实的，有时甚至是不可取的。Web3 科学生态系统的逐步转变需要集中机构的支持，这可以确定开放科学可以给世界带来更大的好处。此外，为了实现可持续性，有必要重新分配锁定在上述讨论中的集中机构的价值。Web3 开放的科学模型并没有完全摆脱对集中机构的依赖，但它确实使我们能够在最短的时间内设计生态系统以实现可持续性。
结论
在本文中，我们总结了一种科学价值流的替代模型，利润在贡献人类知识扩展的研究人员之间公平分配。该模型解决了本系列第 1 部分中概述的流线性问题和价值集中问题，但受系统变更所需的过渡时期的限制。
那么接下来呢？本文描述的模型提供了我们想要关注的问题的高水平概述；然而，如果删除科学、知识和研究人员，它在某种意义上非常广泛，几乎可以描述任何领域的 Web3 生态系统。考虑到这一点，我们可以开发一个更准确的模型，特别考虑科学在社会中的作用，并尝试开发正确的机制来最大化科学价值。第 3 部分！

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