| 基于研究数据评价的引证优化：高被引数据集特征视角 |
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| 引用本文： | 毛 璐,许 鑫,邓璐芗.基于研究数据评价的引证优化：高被引数据集特征视角[J].情报科学,2023,41(2):126-134. |
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| 作者姓名： | 毛 璐 许 鑫 邓璐芗 |
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| 作者单位： | 1. 华东师范大学图书馆;2. 华东师范大学经济与管理学部;3. 华东师范大学调查与数据中心 |
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| 摘 要： | 【目的/意义】研究数据在科学研究中占据重要的基础性地位，高价值研究数据的引用对推动科学研究起着重要作用，因此如何评价出高价值研究数据并对此进行引证显得尤为关键。【方法/过程】本文从DCI近十年社会科学领域的数据集入手，确立研究数据评价指标和方案。【结果/结论】低被引数据集作者总被引频次与高被引数据集差距悬殊；高被引数据集具有数据作者篇均被引频次较高；基金资助数量较多；数据仓储机构的数据平均被引频次较高；关键词数量、操作方式较多；提供DOI号及元数据描述方式较详细等。为数据引证影响因素的分析带来一定启发。【创新/局限】得出数据引证行为的优化实施建议：促进评价体系多元化、培养数据伦理意识、规范数据引证形式、加强各个环节的数据治理。
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| 关 键 词： | 研究数据 数据评价 数据引证 高被引数据 高质量数据 |
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