你知道实验数据也是可以发表的吗?| Scientific Data

2018 年 9 月 30 日 科研圈

随着科技进步的日新月异,科研界产生了大量的实验数据,及时建立一个完善的系统来促进这些实验数据的分享和再利用则显得迫在眉睫。于是,来自各界的人士共同设计并背书了一套关于科研数据的原则:FAIR数据原则。原则中的四个字母分别代表Findable, Accessible, Interoperable 及 Reusable,意即科研数据应该是可查找的、可访问的、可互操作的和可重复使用的。



Scientific Data是自然科研旗下一本开放获取在线期刊,致力于发表具有科学价值的数据集,以及能促进科学数据共享和再利用的研究。Scientific Data发表论文的主要类型为Data Descriptor。那么什么是Data Descriptor呢?


什么是Data Descriptor?

Data Descriptor是一种全新的出版类别。顾名思义,Data Descriptor是对数据的详细描述,其描述对象可以是实验数据、观察数据、计算数据、处理后数据等。Data Descriptor除了对数据进行描述,还将数据进行结构化管理以便于数据的解读、搜索以及对原始数据的再利用。Data Descriptor中将阐述数据集的来源、具体实验步骤并提供获得数据结果的链接。Data Descriptor的内容不包括验证新的科学假设、进行大量分析以提供新的科学见解亦或是描述全新的实验方法。


Data Descriptor的审稿流程是怎样的?

执行编辑、名誉学术编辑和编辑委员会将讨论决定哪些投稿将外送进行同行评议。送审的主要评价标准包括:投稿内容符合Scientific Data发表范围、描述的数据集具有充分的可利用价值。每份外送投稿的同行评议过程将由一名编委成员负责。


审稿人将着重评估数据生成步骤的技术质量、结果数据集的重复利用价值、结果数据集是否符合特定领域的科研标准以及数据描述的完整性。大部分情况下,审稿人中会包括至少一名熟悉相关实验技术的科研人员以及一名数据标准方面的专家。


在这里必须强调,Data Descriptor是否被Scientific Data 接收与数据集相关结果的影响力或新颖性无关。事实上,Data Descriptor的内容并不包括深入的分析或新的科学结论。我们更看重的是作者生成数据的实验或程序是否严格以及技术质量是否过关,必要时我们会要求作者提供质量控制实验的资料。审稿人也可能会要求作者提供补充实验以支持结果数据。

Scientific Data是自然科研旗下一本开放获取在线期刊,致力于发表具有科学价值的数据集,以及能促进科学数据共享和再利用的研究。


2017 Journal Metrics

Citation Impact


2-year Impact Factor: 5.305

5-year Impact Factor: 5.862

Immediacy index: 0.843

Eigenfactor® score: 0.00855

Article Influence Score: 2.597

2-year Median: 2

登录查看更多
8

相关内容

【2020新书】实战R语言4,323页pdf
专知会员服务
100+阅读 · 2020年7月1日
专知会员服务
146+阅读 · 2020年6月15日
【实用书】数据科学基础,484页pdf,Foundations of Data Science
专知会员服务
118+阅读 · 2020年5月28日
【电子书推荐】Data Science with Python and Dask
专知会员服务
43+阅读 · 2019年6月1日
如何撰写优秀科研论文【附112页文章下载】
20个安全可靠的免费数据源,各领域数据任你挑
机器学习算法与Python学习
12+阅读 · 2019年5月9日
欧洲数据保护委员会(EDPB)发布两年工作计划
蚂蚁金服评论
5+阅读 · 2019年4月1日
BMC新举措,审稿过程更清晰,投稿更放心
科研圈
27+阅读 · 2018年10月24日
关于机器学习你要了解的 5 件事
机器学习算法与Python学习
7+阅读 · 2018年9月7日
可视化多维数据的艺术
论智
10+阅读 · 2018年1月23日
A Survey of Deep Learning for Scientific Discovery
Arxiv
29+阅读 · 2020年3月26日
Semantics of Data Mining Services in Cloud Computing
Arxiv
4+阅读 · 2018年10月5日
VIP会员
相关资讯
如何撰写优秀科研论文【附112页文章下载】
20个安全可靠的免费数据源,各领域数据任你挑
机器学习算法与Python学习
12+阅读 · 2019年5月9日
欧洲数据保护委员会(EDPB)发布两年工作计划
蚂蚁金服评论
5+阅读 · 2019年4月1日
BMC新举措,审稿过程更清晰,投稿更放心
科研圈
27+阅读 · 2018年10月24日
关于机器学习你要了解的 5 件事
机器学习算法与Python学习
7+阅读 · 2018年9月7日
可视化多维数据的艺术
论智
10+阅读 · 2018年1月23日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员