研究数据

使数据有效

1. 存储：研究数据需求层次结构的第一步是需要存储已获取的数据。

2. 保存：一旦存储了研究数据，就需要以独立于格式的方式对其进行保存，否则风险数据就会过时。

3. 可访问：即使在存储和保存数据时，这并不一定意味着它可以自动访问。研究人员和机器可能都想访问这些数据，例如，用于元分析或其他类型的重用。

4. 可发现：即使数据被存储、保存并且原则上是可访问的，如果其他人无法发现数据，那么这也不太值得。

5. 引文：数据共享的障碍之一是，它需要研究人员付出额外的工作，而回报甚微。数据引用有可能改变这一点，因为它们可以很容易地纳入基于文章引用的当前奖励系统。

6. 可理解：为了能够重用数据，需要明确使用了哪些测量单位、如何收集数据以及使用了哪些缩写和参数。数据来源对理解至关重要。

7. 检验过的：虽然对研究文章进行同行评审是很常见的，但对研究数据来说，这种情况仍然很少见。然而，在数据的质量控制和可信度方面，这是一个重要的步骤。

8. 可复制：研究结果的可再现性是科学界关注的一大问题。不可复制性通常源于研究数据中缺少元素，而这些元素是实现相同研究结果所必需的。例如，生物医学文献中报道的资源（如抗体、模型生物和软件）往往缺乏足够的细节来实现再现性或重复使用。

9. 可重复使用的：共享研究数据对更广泛的研究社区的关键好处是能够重用这些数据。只有当研究数据足够可信和可复制时，其他研究人员才会重复使用这些数据。

10. 集成：我们认为，整合这九个方面的“高效研究数据”很重要。例如，数据应该被保存下来，以便可以重复使用。为了便于引用，它需要易于访问。但是，在构建数据重用或数据引用系统时，需要考虑当前系统存储和共享数据的实践。

这九个层次和第十个集成步骤旨在作为研究数据管理实践的指导原则，通过它可以排序和检查，而不是作为完美性能的处方。

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数据引用

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